AI는 어떻게 똑똑해지는가
학습 데이터는 인공지능이 지식을 습득하고 지능을 갖추기 위해 공부하는 기초적인 재료를 의미합니다. 텍스트, 이미지, 음성 등 방대한 양의 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 정리한 것이며 이 데이터의 양이 많고 질이 좋을수록 AI의 판단력은 정교해집니다. 현대의 AI는 수조 개의 단어와 수십억 장의 사진을 학습하며 세상의 규칙과 언어의 구조를 익히는 과정을 거칩니다.
파인튜닝은 기존에 훈련된 범용 AI 모델을 특정 분야나 목적에 맞춰 추가로 교육하는 과정을 말합니다. 이는 일반 상식을 갖춘 대학 졸업생에게 의학이나 법률 같은 전문 지식을 가르쳐 전문가로 양성하는 과정과 유사합니다. 파인튜닝을 거친 AI는 특정 기업의 업무 환경이나 고유한 말투에 최적화되어 일반적인 모델보다 훨씬 정확하고 효율적인 결과물을 도출합니다.
RAG는 인공지능이 사전에 학습하지 않은 최신 정보나 외부 문서를 실시간으로 검색하여 답변에 활용하는 기술입니다. AI가 내부 기억에만 의존하지 않고 신뢰할 수 있는 외부 데이터베이스를 참고하여 답을 내놓기 때문에 정보의 정확성이 대폭 향상됩니다. 이 방식은 정보가 시시각각 변하는 뉴스나 기업 내부의 보안 문서를 다룰 때 발생하는 할루시네이션 현상을 방지하는 대안으로 사용됩니다.
컴퓨터 비전은 인공지능이 인간처럼 시각 정보를 받아들이고 그 의미를 해석하는 기술 전반을 일컫습니다. 사진 속 사물이 무엇인지 구별하거나 영상 내에서 움직이는 물체를 추적하는 기술이 이에 해당합니다. 자율주행 자동차가 보행자와 신호등을 인식하고 의료 AI가 영상 검사 자료에서 질병의 징후를 찾아내는 과정 모두 컴퓨터 비전 기술의 발달 덕분에 가능해진 영역입니다.
OCR은 이미지나 종이 문서에 적힌 글자를 디지털 데이터로 변환하는 문자인식 기술을 의미합니다. 과거의 단순한 스캔 방식을 벗어나 최근의 OCR은 인공지능을 결합하여 필기체나 오염된 문서의 글자까지 높은 확률로 판독합니다. 영수증 자동 인식, 신분증 확인, 고서적 디지털화 등 일상 속에서 종이 매체와 디지털 환경을 연결하는 가교 역할을 수행하며 업무 자동화의 필수 요소로 자리 잡았습니다.
감정 인식 AI는 인간의 얼굴 표정, 목소리의 톤, 대화의 문맥 등을 분석하여 현재 상태를 추정하는 기술입니다. 단순히 언어를 이해하는 단계를 지나 화자의 감정적인 의도까지 파악함으로써 더욱 공감 능력 있는 상호작용을 가능하게 합니다. 고객 센터의 상담 보조나 심리 상담 지원, 교육 현장에서의 집중도 분석 등 인간 중심적인 서비스를 제공하는 분야에서 활용도가 높아지고 있습니다.
