ChatGPT 용어집: 모두가 알아야 할 45가지 AI 용어
- 제목: "ChatGPT Glossary: 45 AI Terms That Everyone Should Know"
- ChatGPT 출시 이후 기술과의 관계가 크게 변화함
- Google, Meta, Microsoft, Apple 등 주요 기업들이 AI를 빠르게 통합하고 있음
- 생성형 AI의 잠재력은 연간 4.4조 달러의 가치를 가질 수 있음
- 'AI Atlas' 허브에서 관련 리뷰, 뉴스, 설명, 활용 팁 등을 제공
- AI 관련 새로운 용어들이 많이 등장하고 있음
주요 용어 정의:
- AGI (Artificial General Intelligence): 인간보다 더 나은 성과를 내고 스스로 발전하는 AI 개념
- AI 윤리: AI가 인간에게 해를 끼치지 않도록 하는 원칙
- AI 안전: AI의 장기적인 영향과 돌발적인 초지능화 방지 연구
- 알고리즘: 데이터 패턴을 인식하고 학습하는 컴퓨터 프로그램의 명령어 모음
- 정렬(alignment): AI 출력을 원하는 방향으로 조정
- 의인화: 비인간 객체에 인간적 특성을 부여하는 현상
- AI (Artificial Intelligence): 인간 지능을 모방하는 기술
- 자율 에이전트: 특정 작업을 수행할 수 있는 AI 모델
- 편향: 훈련 데이터로 인한 오류
- 챗봇: 인간 언어를 모방하는 텍스트 기반 프로그램
- ChatGPT: OpenAI가 개발한 대형 언어 모델 기술을 사용하는 챗봇
- 인지 컴퓨팅: AI의 다른 용어
- 데이터 증강: 기존 데이터를 재구성하거나 더 다양한 데이터 추가
- 딥러닝: 인공 신경망을 사용해 복잡한 패턴을 인식하는 AI 방법
- 확산(diffusion): 데이터를 무작위 노이즈로 변경한 후 복원하는 학습 방법
- 발현 행동: AI 모델이 의도하지 않은 능력을 보일 때
- 종단 간 학습: 전체 과제를 한 번에 해결하도록 학습하는 딥러닝 과정
- 윤리적 고려사항: AI의 윤리적 영향 인식
- FOOM: AGI가 급격히 발전할 수 있다는 개념
- 생성적 적대 신경망(GANs): 새로운 데이터를 생성하는 두 개의 신경망
- 생성형 AI: 텍스트, 비디오, 코드, 이미지 등을 생성하는 기술
- Google Gemini: 현재 웹 정보를 이용하는 Google의 AI 챗봇
- 가드레일: AI 모델의 데이터 책임성과 안전 보장 정책
- 환각: AI의 잘못된 응답
- 대형 언어 모델(LLM): 대규모 텍스트 데이터를 학습하는 AI 모델
- 기계 학습(ML): 명시적인 프로그래밍 없이 예측 결과를 개선하는 AI 구성 요소
- Microsoft Bing: ChatGPT 기술을 활용하는 검색 엔진
- 멀티모달 AI: 여러 유형의 입력을 처리할 수 있는 AI
- 자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 AI 분야
- 신경망: 데이터를 인식하고 학습하는 계산 모델
- 과적합: 학습 데이터에 너무 치중하여 새로운 데이터를 잘 인식하지 못하는 오류
- 종이 클립 이론: AI가 목표를 달성하기 위해 인류에 해를 끼칠 수 있는 시나리오
- 매개변수(Parameter): 예측을 가능하게 하는 LLM의 구조적 값
- 프롬프트: AI 챗봇에게 입력하는 제안이나 질문
- 프롬프트 체이닝: 이전 상호작용 정보를 활용하는 AI의 능력
- 확률적 앵무새: LLM의 한계점을 나타내는 비유
- 스타일 변환: 한 이미지의 스타일을 다른 이미지에 적용하는 능력
- 온도(Temperature): 언어 모델의 출력 무작위성을 제어하는 매개변수
- 텍스트-이미지 생성: 텍스트 설명을 기반으로 이미지 생성
- 토큰: AI 언어 모델이 처리하는 작은 텍스트 조각
- 훈련 데이터: AI 모델 학습에 사용하는 데이터셋
- 트랜스포머 모델: 문맥을 학습하는 신경망 아키텍처와 딥러닝 모델
- 튜링 테스트: 기계가 인간처럼 행동할 수 있는지 테스트하는 방법
- 약한 AI: 특정 작업에 집중하며 학습 범위를 벗어날 수 없는 AI
- 제로샷 학습: 훈련 데이터 없이 과제를 수행해야 하는 테스트
- 이 용어집은 정기적으로 업데이트될 예정임
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