“AI가 영상을 추천해 준대.”
“AI에게 글을 써 달라고 했어.”
둘 다 AI 이야기인데, 하는 일은 꽤 다르죠. 오늘은 AI와 생성형 AI의 관계를 일상적인 예로 살펴볼게요.
AI는 여러 기술을 담는 큰 이름이에요
인공지능, 즉 AI는 컴퓨터가 정보를 분석하고, 대상을 구분하고, 예측이나 추천 같은 일을 하도록 만드는 기술을 넓게 가리킵니다.
쇼핑몰에서 관심 있을 만한 상품을 추천하거나, 사진 속 동물이 고양이인지 구분하는 데 AI를 쓸 수 있어요. 이런 기능은 글이나 그림을 새로 만들지 않아도 제 역할을 합니다.
AI를 큰 상자라고 생각해 보세요. 그 안에는 추천하는 도구, 구분하는 도구, 무언가를 만드는 도구가 함께 들어 있어요.
생성형 AI는 내용을 만드는 AI예요
생성형 AI는 그 상자 안에 있는 한 종류예요. 학습한 데이터의 패턴과 사용자의 입력을 바탕으로 글, 그림, 소리 같은 내용을 만들어 냅니다.
“친구에게 보낼 생일 축하 문구를 세 가지 써 줘”라고 요청하면 새로운 문장을 만들고, “우주에서 산책하는 고양이를 그려 줘”라고 하면 이미지를 만드는 식이죠.
기존 상품 가운데 취향에 맞을 만한 것을 고르는 기능과, 요청에 맞춰 소개 문장을 작성하는 기능을 떠올리면 차이가 조금 더 선명해져요.
한 서비스 안에 둘 다 들어갈 수도 있어요
실제 서비스는 여러 AI 기능을 함께 사용할 수 있어요. 예를 들어 쇼핑 앱이 상품을 추천하면서, 생성형 AI로 상품 설명을 작성하도록 구성할 수도 있죠.
그래서 앱 이름만 보고 나누기보다 “지금 이 기능이 어떤 일을 하는가?”를 보면 이해하기 쉬워요. 생성형 AI도 분류나 추천에 활용될 수 있으니, 예시를 딱딱한 경계로 외울 필요는 없어요.
잘 만들어진 답도 확인은 필요해요
생성형 AI의 문장이 자연스러워도 내용이 틀릴 수 있어요. 잘못된 숫자나 실제로 없는 출처를 그럴듯하게 제시하기도 합니다. 중요한 날짜와 수치, 출처는 원문에서 다시 확인하는 습관이 좋아요.
오늘은 이것만 기억해도 충분해요.
AI는 큰 범주이고, 생성형 AI는 그 안에서 내용을 만들어 내는 AI예요. 모든 AI가 생성형 AI인 것은 아닙니다.
참고 자료
IBM, What is artificial intelligence (AI)?
NIST, Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (2024년 7월). 정의 인쇄면 1쪽 및 오류 위험 인쇄면 6쪽.
IBM, What are large language models (LLMs)?
자료 확인: 2026년 10월 15일 PT.
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