AI 용어 살펴보기
AI가 요즘 정말 화두가 되고 있다. 스마트폰 음성비서가 날씨를 알려주거나, SNS가 내가 좋아할 만한 영상을 골라주는 것도 전부 AI 덕분이라고 볼 수 있다. 미국의 빅테크(Open AI, 구글, Claude 등)부터 중국 대기업까지, 여러 나라에서 AI 연구와 투자에 열을 올리는 모습이다. 특히 25년 1월 25일, 도널드 트럼프 미국 대통령이 AI 인프라 구축에 5000억 달러(한화 약 718조 원)를 투자하겠다고 발표했다는 소식도 전해졌는데, 이는 앞으로 AI 기술이 우리의 삶과 사회를 얼마나 크게 바꿔 놓을지 보여주는 예라 할 수 있다.
1. 챗봇(Chatbot): “질문하면 대답해 주는 대화형 프로그램”
챗봇은 흔히 웹사이트나 메신저에 떠 있는 대화형 인터페이스를 말한다. “무엇을 도와드릴까요?” 같은 창에서 궁금한 걸 물어보면 자동으로 답변을 내놓는 식이다. 옛날에는 정해진 문장만 전달하는 단순한 수준이었지만, 요즘은 머신 러닝과 자연어 처리 기술 덕분에 사람과 꽤 비슷하게 대화할 수 있는 형태로 진화했다.
예를 들어 은행 홈페이지에 달린 챗봇은 예금 상품 추천을 해 주고, 쇼핑몰에 있는 챗봇은 반품 절차를 알려주기도 한다. 사용하는 입장에서도 질문을 빠르게 해결할 수 있고, 기업 측에서도 고객 문의나 주문을 자동화해 효율을 높일 수 있다는 장점이 있다.
2. AI 어시스턴트(AI Assistant): “음성 명령으로 간편해지는 생활”
AI 어시스턴트는 챗봇보다 한 단계 발전된 개념이다. 텍스트만 주고받는 게 아니라, “Siri”나 “Hey Google”처럼 음성으로 말을 걸면 기기가 알아듣고 명령을 수행해 준다. 알람 설정, 날씨 안내, 음악 재생, 일정 관리 등 일상 속 여러 가지를 도와주며, 애플의 ‘Siri’, 구글 어시스턴트, 아마존 ‘Alexa’ 등이 대표적 사례로 꼽힌다.
집안의 스마트홈 기기와 연동되면 조명이나 에어컨을 켜고 끄는 일도 음성만으로 가능해진다. 장애가 있거나 손이 바쁜 상황에서도 기기를 조작할 수 있어서 접근성이 좋다.
생성형 AI가 화두가 되면서 LLM이라는 모델을 Assistant 에 연동하여 문맥의 이해를 더 자연스럽게하면서 더 큰 성장을 할 것으로 보이며, AI Agent 들의 발전 등으로 Assistant 와 연계되어 더 자율적인 일들을 Assistant가 할 수 있는 능력이 많아지면서 우리의 삶에 Assistant는 더 녹아 들 것으로 생각된다.
3. AI 컴패니언(AI Companion): “감정과 기분을 알아주는 친구 같은 AI”
AI 컴패니언은 단순히 정보나 작업 처리를 넘어, 사용자에게 정서적으로 공감하고 위로해 주는 데 목적이 있다. 가령 ‘Woebot’ 같은 앱은 우울하거나 힘든 감정을 털어놓으면, 간단한 조언을 제시하거나 위로의 말을 전해 준다.
아직은 사람처럼 깊이 있는 심리 상담을 기대하기는 어렵지만, 어느 정도 감정적인 교감을 시도하는 점이 흥미롭다. 향후 목소리나 표정을 인식해 사용자의 감정 상태를 더 정교하게 파악할 수 있게 된다면, 혼자 사는 사람들에게 큰 도움을 줄 수도 있을 것으로 보인다.
근래에 출시된 hume.ai 의 Octave 와 같은 시스템들이 점점 더 감정을 포함하고 사람과 같은 음성을 제공할 수 있다면 이 AI 컴패니언의 시장도 급성장 할 것으로 생각된다.
4. 컨버세이셔널 AI(Conversational AI): “대화형 AI를 위한 기술“
챗봇, AI 어시스턴트, AI 컴패니언 등, 사람과 자연스러운 대화를 주고받는 AI 기술을 모두 합쳐서 ‘컨버세이셔널 AI’라고 한다. 메시지나 음성 명령 등으로 질문하고 답을 얻는 구조를 가지고 있다는 공통점이 있다.
최근에는 거대 언어 모델(LLM)을 이용해 AI가 맥락과 흐름을 잘 이해하는 사례가 많아졌다. 고객센터 자동응답 시스템, 예약·주문 기능, 개인 비서 등 다양한 분야에서 도입되고 있으며, 향후 교육, 의료 등 전문가 영역에도 점점 적용될 것으로 보인다.
5. 생성형 AI(Generative AI): “새롭게 생성하는 인공지능”
요즘 급부상한 개념으로 ‘미드저니’, ‘ChatGPT’ 같은 이름이 언론에 자주 등장한다. 기존에는 AI가 주어진 데이터를 해석하거나 분류하는 역할이 많았지만, 생성형 AI는 그림, 글, 음악 같은 완전히 새로운 결과물을 직접 만들어 낼 수 있다.
예를 들어 미드저니에 특정 이미지를 설명하는 텍스트(프롬프트)를 입력하면 실제로 그 이미지를 자동으로 생성해 준다. ChatGPT도 사용자가 묻는 질문이나 주제를 입력하면, 그에 맞는 글을 ‘직접’ 지어서 답해 준다. 창의적인 작업을 빠르게 도와주는 만큼, 예술·디자인·마케팅 분야에서 활용도가 높아지고 있다.\
이런 생성형 AI는 AI Assistant 와 접목하여 지금의 ChatGPT, Gemini 와 같은 서비스를 창출하고 이를 시작으로 AI가 세상에 급부상하는 시대가 되었다.
6. AI 에이전트(AI Agent): “스스로 목표를 달성하는 AI”
AI 에이전트는 ‘이걸 해 줘’ 하는 목표만 주면, 사람이 일일이 가르쳐 주지 않아도 알아서 상황을 분석하고 최선의 행동을 결정하는 AI를 말한다. 자율주행차가 대표적인 예로, 도로 교통 상황을 실시간으로 파악해 가속·감속, 차선 변경 등을 스스로 수행한다.
또 금융 분야에서는 로보어드바이저가 매수·매도 시점을 자동으로 잡아주기도 하는데, 이런 기능이 모두 ‘AI 에이전트’ 덕분이다. 강화학습(Reinforcement Learning)을 적용해 시행착오를 거듭하면서 점점 더 나은 판단을 하도록 설계된다.
7. Agentic AI: “더 높은 자율성을 갖춘 진화형 에이전트”
Agentic AI는 일반적인 AI 에이전트보다 자율성이 더 크다. 사용자가 “이 목표를 달성해 줘”라고만 해도, 필요한 작업을 스스로 계획하고 문제 해결 방식을 찾아간다. 예를 들어 Auto-GPT라는 도구는 중간에 생기는 장애물을 어떻게 돌파할지도 스스로 고민한다.
그러나 자율성이 커질수록 예기치 못한 오류가 발생하거나, 의도치 않게 잘못된 결과를 일으킬 위험도 커진다. 책임 소재가 불분명해지는 문제도 있어서, 전문가들은 Agentic AI가 사회적으로 안전하게 쓰이도록 윤리와 규제 방안을 논의 중이다.
8. AGI(Artificial General Intelligence): “사람처럼 전반적 지능을 갖춘 AI가 될까?”
AGI는 인간과 비슷하거나 더 뛰어난 지적 능력을 가진 범용 인공지능을 뜻한다. 지금까지의 AI가 특정 분야에만 특화된 ‘좁은 AI(Narrow AI)’였다면, AGI가 실현되면 다양한 문제 해결 능력과 학습 능력을 두루 갖춘다는 의미다.
아직까지는 연구 단계이고, 언제쯤 완성될지 확실치 않다. 만약 이 기술이 실제로 등장한다면, 인간의 일자리나 생활 방식이 크게 바뀔 수 있다는 예상도 나오고 있다.\
근래, 샘 알트먼이 GPT 4.5 모델을 사용해보면서 AGI의 느낌을 받았다고 했다, 기존의 LLM 기반의 응답 시스템에서 음성 기능을 포함하면서 점점 더 인간다움을 더해가고 있는 것으로 보인다.
마무리
여기까지 챗봇, AI 어시스턴트, AI 컴패니언, 컨버세이셔널 AI, 생성형 AI, AI 에이전트, Agentic AI, AGI 등 여러 가지 키워드를 간단히 살펴봤다. 생각보다 이미 많은 분야에 AI가 깊숙이 자리 잡고 있으며, 앞으로 더 폭넓게 쓰일 전망이다. 기술 그 자체뿐 아니라, 윤리·법적 문제, 개인정보 보호, 데이터 편향 같은 사회적 이슈도 함께 생각해 본다면 더욱 균형 있는 시각을 가질 수 있다.
AI의 발전은 분명 큰 변화를 가져올 것이지만, 우리가 어떻게 준비하고 활용하느냐에 따라 미래는 달라질 수 있다. 지금부터 호기심을 갖고 차근차근 배워 나간다면, 훗날 훨씬 더 큰 기회를 만날 수 있지 않을까 싶다.