AI 가이드

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AI는 사람의 판단이 필요했던 작업을 데이터와 계산으로 수행하는 기술의 넓은 이름이다. 머신러닝은 규칙을 일일이 입력하는 대신 데이터에서 패턴을 학습하고, 생성형 AI는 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음성을 만든다.

꼭 구분할 개념

• 모델: 입력을 받아 결과를 만드는 학습된 시스템
• 학습: 데이터로 모델의 내부 값을 조정하는 과정
• 추론: 학습이 끝난 모델에 실제 요청을 보내 결과를 얻는 과정
• 토큰: 모델이 문장을 처리하는 기본 단위로 비용과 입력 한도에 영향을 준다
• 환각: 사실처럼 보이지만 근거가 없거나 틀린 답을 만드는 현상

생성형 AI의 답은 검색 결과나 데이터베이스 조회와 다르다. 그럴듯한 다음 표현을 계산한 결과이므로 중요한 숫자, 고유명사, 최신 정보는 원문에서 확인해야 한다. 처음에는 요약·초안·분류처럼 사람이 결과를 검토할 수 있는 작업부터 맡기는 것이 안전하다.

시작 체크리스트

1. 결과가 틀렸을 때 생기는 피해를 먼저 정한다.

2. 개인정보와 회사 기밀을 입력하지 않는다.

3. 원하는 결과의 형식과 판단 기준을 함께 준다.

4. 사실 정보는 출처 링크를 요구하고 직접 확인한다.

5. 반복 작업은 성공률을 기록한 뒤 자동화한다.

핵심은 AI를 정답 기계가 아니라 빠른 초안 작성자이자 보조 작업자로 보는 것이다.