40대 아저씨도 배워보는 AI:
Zero to One
1. AI 언어의 이해
안녕하세요, 멘토 P입니다.
지난 에필로그에서는 저 멘토 P가 왜 40대 문과 출신 아저씨로서 AI 학습의 여정을 시작하게 되었는지, 그 배경과 연재의 취지에 대해 말씀드렸습니다. 오늘은 그 첫 번째 순서로, AI와의 본격적인 소통을 위해 반드시 이해해야 할 기본 중의 기본, 바로 'AI 언어의 이해'에 대해 함께 공부해 보겠습니다. AI, 이젠 알아야 살 수 있는 시대이니까요.
AI는 곧 기계, 그러나 '사람처럼' 일한다
AI는 여러분들이 지겹도록 뉴스에서 봐왔던 바로 그것이 맞습니다. AI는 사람의 행동을 본떠 스스로 판단하고, 학습하며, 실행하는 시스템, 즉 기계입니다. 이 AI 기술은 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI(Gen.AI) 순서로 구체화되어 왔죠. 요즘 청년 멘티들은 주로 생성형 AI를 활용하는 것에만 관심이 많은데, 큰 틀에서의 AI를 이해하는 것도 중요합니다.
특히 요즘은 AI가 단순히 지시를 수행하는 것을 넘어, 사용자의 지시를 이해하고, 스스로 계획을 세우며, 자율적으로 작업을 수행하는 'AI Agent'의 시대로 빠르게 넘어가고 있습니다. 이런 AI Agent에게 일을 잘 시키려면 무엇보다 '프롬프트' 정확히 이해해야 합니다.
AI에게 일을 시키는 기술, '프롬프트' 그리고 '마크다운'
'프롬프트'의 어원을 살펴보면 모두 '신호를 준다'는 의미를 가지고 있습니다. AI 프롬프트는 'AI가 반응하도록 신호를 주는 출발점'인 셈이죠. 어렵게 생각하지 마십시오. AI에게 일을 시키는 것 또한 결국 사람에게 업무를 지시하는 것과 유사합니다. 사람 사이에서도 역할을 정해서 주제에 대한 풍부한 맥락을 설명한 뒤 명확한 지시를 전달하고, 어떤 식으로 출력하고 어떤 것은 하지 말아야 하는지 제약 조건을 알려주는 식으로 업무 지시를 하지 않습니까? AI에게도 마찬가지입니다.
더불어, AI가 읽고 쓰는 문서의 언어인 '마크다운(Markdown)'을 이해한다면 AI와의 대화가 훨씬 쉬워질 겁니다. 마크다운의 장점은 간결하고 기계 친화적인 문법을 갖추고 있어 학습 비용이 저렴하다는 것입니다. 또한, 다양한 협업 툴과의 완벽한 호환을 자랑합니다. 사람과 AI가 함께 작업하기 위한 최적의 포맷인 마크다운은 AI와 소통하는 데 많은 도움을 줄 것입니다.
헷갈리지 마십시오! AI 시대의 필수 용어 5가지
이제 중요한 AI 개념에 이어, AI 시대를 살아가며 반드시 알아야 할 필수 용어 5가지를 더 공부해 봅시다. 저 멘토 P도 처음에는 낯설었지만, 지금부터는 익숙해지셔야 합니다.
OCR (Optical Character Recognition): 이미지에서 글자를 분리해 내는 기술입니다. 구글이 이 기술에 강하며, 특히 제미나이가 뛰어난 성능을 보입니다.
RAG (Retrieval Augmented Generation): AI가 내용을 검색하고, 이를 바탕으로 답변을 증강하여 생성해 주는 기술입니다. 사냥할 때 사냥감을 물어다 주던 사냥개 '레트리버'와 어원이 동일하다고 하니 더 쉽게 와닿죠?
MCP (Microsoft Copilot Protocol): AI 에이전트를 다양한 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하는 표준화된 프로토콜입니다. 스마트폰 하나로 다양한 전자제품을 모두 작동할 수 있는 스마트 홈을 떠올리시면 이해하기 쉽습니다.
Modality (양식, 양상): AI 생태계에서는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 서로 다른 종류의 데이터 형식을 말합니다. AI 능력을 측정하는 중요한 지표인 '멀티모달'은 이러한 다양한 데이터 양식을 활용하여 기능을 만들 수 있는 능력으로, I2V(이미지 to 비디오), T2V(텍스트 to 비디오), I2I(이미지 to 이미지), STT(음성 to 텍스트), TTS(텍스트 to 음성) 등이 있습니다.
API (Application Programming Interface): 서로 다른 프로그램을 연결하고 기능을 주고받게 하는 소통 창구입니다. AI Agent 시대에 없는 정보를 가져올 때 필수적인 개념이죠. 예를 들어, 내가 만든 날씨 알람 봇이 네이버의 날씨 데이터를 기반으로 작동할 때 API를 통해 네이버 날씨 데이터를 가져오는 개념입니다. 외부 데이터를 가져오거나 시스템과 연결된 자동화를 시도할 때 사용됩니다.
첫 번째 시간에서는 AI와 관련된 개념과 용어를 함께 배웠습니다. 용어 학습은 새로운 산업이나 새로운 업무를 만났을 때, 가장 먼저 해야 할 일이라고 생각합니다. 이 용어들이 아직은 낯설게 느껴질 수 있지만, 우리에게는 이 용어와 개념들을 친절하게 설명해 줄 LLM(거대 언어 모델)이라는 강력한 조력자가 있다는 것을 잊지 마십시오.
다음 브런치에서는 오늘 배운 AI의 기본적인 개념과 용어들을 바탕으로, 실제 업무에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 구체적인 방법론들을 멘토 P만의 시선으로 함께 탐색해 보겠습니다. '아는 것'에서 그치지 않고 '적용하는 것'까지! 이 흥미로운 AI 여정에 계속 함께해 주시길 바랍니다.
미래를 향한 뜨거운 열정을 응원하며, 멘토 P 드림.
