생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술을 총칭합니다. 이 기술을 효과적으로 활용하기 위해 알아야 할 필수 용어와 실용적인 활용 팁을 소개합니다.

생성형 AI 필수 용어

1. 생성형 AI (Generative AI)
   • 의미: 기존 데이터를 학습하여 새로운 데이터나 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등)를 생성하는 인공지능 모델.
   • 예시: 챗GPT (텍스트), 달리(DALL-E) (이미지), 스테이블 디퓨전 (이미지) 등.
2. 거대 언어 모델 (Large Language Model, LLM)
   • 의미: 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델. 생성형 AI의 한 종류로, 텍스트 기반 생성형 AI에 주로 사용됨.
   • 예시: GPT-3, GPT-4, Gemini, Claude, LLaMA 등.
3. 프롬프트 (Prompt)
   • 의미: 생성형 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력하는 명령어나 질문. AI와의 대화 시작점.
   • 예시: “해변에서 뛰노는 강아지 그림을 그려줘”, “기후 변화의 영향에 대해 설명해줘” 등.
4. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
   • 의미: 생성형 AI가 원하는 최적의 결과물을 생성하도록 프롬프트를 설계하고 개선하는 기술.
   • 중요성: AI의 성능은 프롬프트의 품질에 크게 좌우되므로, 좋은 프롬프트는 좋은 결과물을 이끌어내는 핵심 요소.
5. 토큰 (Token)
   • 의미: LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위. 단어나 구(phrase)의 일부가 될 수도 있고, 문장 부호 하나가 토큰이 될 수도 있음.
   • 활용: LLM 모델의 입력 및 출력 길이 제한(콘텍스트 윈도우)을 토큰 단위로 계산하며, 비용 책정의 기준이 되기도 함.
6. 환각 (Hallucination)
   • 의미: 생성형 AI가 사실이 아닌 정보나 논리적으로 맞지 않는 내용을 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상.
   • 원인: 학습 데이터의 부족 또는 편향, 모델의 한계, 모호한 프롬프트 등으로 발생할 수 있음. AI가 “지어낸다”고 표현하기도 함.
7. 파인튜닝 (Fine-tuning)
   • 의미: 이미 학습된 대규모 AI 모델(사전 학습 모델)을 특정 목적이나 도메인에 맞는 소량의 추가 데이터를 사용하여 재학습시키는 과정.
   • 목적: 모델의 성능을 특정 작업에 최적화하고, 원하는 스타일이나 지시를 더 잘 따르도록 만듦.
8. 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
   • 의미: LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 소스(문서, 데이터베이스 등)에서 관련 정보를 검색하여 참고하도록 하는 기술.
   • 목적: LLM의 환각 현상을 줄이고, 최신 정보나 특정 도메인 지식에 기반한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 돕기 위함.
9. 멀티모달 AI (Multimodal AI)
   • 의미: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델.
   • 예시: 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하거나, 이미지와 텍스트를 함께 이해하여 답변을 생성하는 모델 등.

생성형 AI 잘 사용하는 활용 팁

1. 명확하고 구체적으로 지시하라 (Be Specific and Clear)
   • 추상적인 질문보다는 원하는 결과물의 형식, 내용, 목적 등을 자세히 설명할수록 좋습니다.
   • 나쁜 예: “글 써줘”
   • 좋은 예: “20대 직장인을 위한 재테크 팁을 5가지 알려줘. 각 팁마다 2문장 이내로 설명하고, 핵심 키워드를 볼드체로 강조해줘.”
2. 맥락을 충분히 제공하라 (Provide Context)
   • AI가 주제를 더 잘 이해하도록 필요한 배경 정보나 관련 데이터를 함께 제공하세요.
   • 예시: “나는 마케터이고, 이번에 새로 출시될 친환경 제품 ‘에코워터 보틀’의 광고 문구를 작성해야 해. 20대 환경에 관심 많은 소비자를 타겟으로, 친환경적이고 세련된 이미지를 강조하는 슬로건 3개를 제안해줘.”
3. 예시를 들어 보여줘라 (Give Examples)
   • 원하는 결과물의 스타일, 톤, 형식 등을 직접적인 예시로 보여주면 AI가 더 잘 이해합니다.
   • 예시: “다음 문장처럼 캐주얼하고 친근한 말투로 바꿔줘. ‘안녕하세요? 오늘 날씨가 정말 좋습니다.'”
4. 반복하고 개선하라 (Iterate and Refine)
   • 한 번의 프롬프트로 완벽한 결과를 기대하기보다, AI의 답변을 바탕으로 수정 및 추가 요청을 반복하며 점진적으로 개선해나가세요.
   • “이 부분은 더 자세히 설명해줘”, “이 문장을 더 간결하게 줄여줘”, “다른 관점에서 다시 써줘” 등.
5. 역할을 부여하라 (Define Persona/Role)
   • AI에게 특정 역할(예: 전문 작가, 마케팅 전문가, 친근한 친구)을 부여하면 그 역할에 맞는 어조와 스타일로 답변을 생성합니다.
   • 예시: “너는 지금부터 여행 전문 블로거야. 제주도 숨겨진 맛집 3곳을 소개하는 블로그 포스팅을 작성해줘.”
6. 제한 사항과 형식 지정 (Specify Constraints and Format)
   • 결과물의 길이, 항목 수, 특정 키워드 포함 여부, 서식 등을 명확히 지정하세요.
   • 예시: “500자 이내로, 목록 형태로, 긍정적인 어조로 설명해줘.”
7. 사실 여부를 반드시 확인하라 (Fact-Check)
   • 생성형 AI는 ‘환각’ 현상으로 인해 사실과 다른 정보를 생성할 수 있습니다. 중요한 정보나 민감한 내용은 반드시 신뢰할 수 있는 출처를 통해 사실 여부를 확인해야 합니다.
8. 복잡한 작업은 분할하라 (Break Down Complex Tasks)
   • 너무 복잡하거나 여러 단계를 거쳐야 하는 작업은 단계별로 나누어 프롬프트를 입력하면 더 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.
   • 예시: “먼저, X에 대한 개요를 작성해줘. 다음으로, 개요를 바탕으로 핵심 개념 3가지를 설명해줘. 마지막으로, 각 개념의 장단점을 표로 정리해줘.”
9. 다양한 모델과 실험하라 (Experiment with Different Models)
   • 각 생성형 AI 모델(챗GPT, 제미나이, 클로드 등)은 강점과 특성이 다릅니다. 다양한 모델을 사용해보고 자신의 목적에 가장 잘 맞는 모델을 찾아 활용하는 것이 좋습니다.
10. AI의 한계를 이해하라 (Understand Limitations)
    • AI는 완벽하지 않으며, 창의성, 공감 능력, 최신 정보 학습 등에 한계가 있을 수 있습니다. AI를 만능 도구로 여기기보다, 인간의 역량을 보조하고 확장하는 도구로 인식하는 것이 중요합니다.

이러한 용어와 팁을 익히고 꾸준히 연습한다면 생성형 AI를 더욱 효과적으로 활용하여 업무 생산성을 높이고 새로운 가치를 창출할 수 있을 것입니다.