TechCrunch, AI 용어집 'living document' 업데이트… AGI·AI 에이전트·체인오브소트·디스틸레이션 정의 정리, GPT-4 Turbo 디스틸레이션 활용 추정

TechCrunch가 AI 산업 종사자와 일반 독자를 위한 AI 용어집을 갱신해 공개했다. AI 분야의 빠른 변화에 맞춰 정기적으로 업데이트되는 'living document'라며, LLM·RAG·RLHF 등 5분만 AI 관련 글을 읽어도 마주치는 용어를 정리해 두는 것이 목적이라고 밝혔다.

AGI(인공일반지능)에 대해서는 정의 자체가 모호하다고 짚었다. OpenAI CEO 샘 알트먼은 AGI를 "동료로 고용할 수 있는 중간 수준 인간에 해당하는 존재"로 비유했고, OpenAI 정관은 "경제적 가치가 있는 대부분의 업무에서 인간을 능가하는 고도로 자율적인 시스템"으로 규정했다. 구글 딥마인드는 "대부분의 인지 과제에서 최소한 인간만큼 유능한 AI"로 본다.

'AI 에이전트'는 단순 챗봇을 넘어 경비 처리, 항공권·식당 예약, 코드 작성·유지보수 등 일련의 작업을 사용자 대신 수행하는 도구로 설명됐다. 자율 시스템이 여러 AI를 활용해 다단계 작업을 처리한다는 개념이지만, 사람마다 의미가 다르고 인프라도 아직 구축 중이라고 TechCrunch는 덧붙였다.

API 엔드포인트는 다른 프로그램이 누를 수 있는 소프트웨어 뒤편의 '버튼'으로 비유됐다. 대부분의 스마트홈 기기와 연결 플랫폼이 이런 숨겨진 버튼을 갖고 있고, AI 에이전트가 발전할수록 사람의 직접 조작 없이 이 엔드포인트를 스스로 찾아 호출해 자동화 범위가 확장된다는 분석이다.

'체인오브소트(chain-of-thought)' 추론은 문제를 작은 중간 단계로 쪼개 결과 품질을 높이는 LLM 기법이다. 답을 얻는 데 시간이 더 걸리지만, 논리·코딩 맥락에서는 정답률이 높아진다. 추론 모델은 강화학습을 통해 체인오브소트에 최적화된 전통적 LLM에서 파생된다.

'코딩 에이전트'는 사람이 검토 후 붙여넣는 수준이 아니라 자율적으로 코드를 작성·테스트·디버깅하고, 코드베이스 전반에서 버그를 잡아내며 수정안을 푸시할 수 있는 특화 에이전트다. TechCrunch는 "잠들지 않고 집중력을 잃지 않는 매우 빠른 인턴을 고용하는 것과 같다"면서도 결과물에 대한 사람의 검토는 여전히 필요하다고 덧붙였다.

'컴퓨트'는 AI 모델 학습·배포의 토대가 되는 연산력을 가리키는 다의적 용어로, 종종 GPU·CPU·TPU 등 하드웨어 자체를 지칭한다. '딥러닝'은 다층 인공신경망(ANN) 구조로 더 복잡한 상관관계를 포착하는 머신러닝 하위 분야로, 좋은 결과를 위해 수백만 단위 이상의 데이터와 긴 학습 시간이 필요해 개발 비용이 높다.

'디퓨전'은 이미지·음악·텍스트 생성 모델의 핵심 기술로, 데이터에 노이즈를 더해 구조를 '파괴'한 뒤 역과정을 학습해 노이즈에서 데이터를 복원한다. 물리학의 확산은 비가역적이지만, AI 디퓨전은 'reverse diffusion'을 학습한다는 점이 특이하다.

'디스틸레이션'은 교사 모델의 출력을 학생 모델이 모방하도록 학습시켜 더 작고 효율적인 모델을 만드는 기법이다. TechCrunch는 OpenAI가 GPT-4의 더 빠른 버전인 GPT-4 Turbo를 만들 때 디스틸레이션을 활용했을 가능성이 높다고 봤다. 다만 경쟁사 모델로부터의 디스틸레이션은 통상 AI API·챗 어시스턴트의 이용약관 위반에 해당한다.

'파인튜닝'은 사전 학습된 모델에 특정 과제에 맞춘 전문 데이터를 추가로 투입해 성능을 최적화하는 작업으로, 다수 AI 스타트업이 LLM을 출발점으로 삼아 상용 제품을 만드는 경로로 쓰인다.