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SESSION 43 · Part 8 AI 이해와 활용

AI의 종류와
현황

생성형 AI · 멀티모달 · Foundation Model · AGI

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💭

AI 지도
그려야 할까?

매주 새로운 AI가 쏟아진다. 분류가 없으면 "이건 뭐고 저건 뭐지?"의 혼돈에 빠진다.

지도가 있으면 "내 일에 어떤 AI가 적합한가"를 빠르게 판단할 수 있다.

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🎯

이 세션에서
배우는 것

🎨
생성형 AI 갈래
텍스트·이미지·코드·음성 — 4가지 주요 영역을 구분한다
🔀
특화 vs 멀티모달
한 가지에 강한 AI와 여러 입력을 다루는 AI의 차이를 안다
🌌
AGI 현주소
범용 인공지능이 무엇이고, 지금 어디쯤 와 있는지 이해한다
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생성형 AI 4갈래

새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI는 크게 네 가지 영역에서 활약한다.

📝
텍스트
글·대화·번역·요약 생성
🎨
이미지
그림·일러스트·사진 생성
💻
코드
프로그래밍 자동완성·생성
🎵
음성/음악
목소리·노래·효과음 생성
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📝

텍스트 AI —
대화·창작의 도구

가장 친숙한 영역. 우리가 매일 쓰는 그 친구들이다.

🤖
GPT
OpenAI
🪶
Claude
Anthropic
Gemini
Google
🦙
Llama
Meta (오픈소스)

대화, 글쓰기, 번역, 요약, 분석 — 텍스트로 가능한 거의 모든 일을 다룬다.

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🎨

이미지·코드·음성
생성 AI

각 영역에서 가장 많이 쓰이는 도구들.

🌅
Midjourney
예술적 이미지
🖼️
DALL·E
OpenAI 이미지
🎭
Stable Diffusion
오픈소스 이미지
🐙
GitHub Copilot
코드 자동완성
⌨️
Cursor
AI IDE
🤖
Claude Code
CLI 코딩 에이전트
🎙️
ElevenLabs
음성 합성
🎶
Suno
노래 생성
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🎯

특화 AI —
한 가지를 깊이

범용은 아니지만, 한 영역에서는 사람을 능가하는 AI들.

🌐
번역 AI
DeepL, Papago — 한 가지 언어쌍에 최적화
🏥
의료 영상 진단
CT·X-ray에서 종양·골절 탐지 — 의사 보조
🚗
자율주행
Tesla FSD, Waymo — 도로·차선·보행자 인식

특징: 좁고 깊다 — 다른 일은 못하지만 그 일은 매우 잘한다.

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🔀

멀티모달 AI —
여러 감각을 한 번에

텍스트·이미지·음성을 동시에 입력하고 출력할 수 있는 AI.

📝 텍스트
"이 사진 설명해줘"
+
📷 이미지
업로드
🤖 멀티모달 AI
(GPT-4o, Claude)
📝 답변
+ 🎵 음성

대표 모델: GPT-4o, Claude, Gemini — 모두 멀티모달이다.

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🏛️

Foundation Model —
기반 모델

거대한 데이터로 사전 학습된 범용 모델. 다양한 작업에 응용할 수 있는 토대.

1
사전 학습 (Pre-training)
인터넷 규모의 데이터로 일반적인 패턴 학습 — 막대한 비용·시간
2
파인튜닝 (Fine-tuning)
특정 분야(법률·의료·금융) 데이터로 추가 학습 — 작은 비용으로 전문화
3
활용
하나의 토대 모델 위에서 수많은 응용 서비스가 만들어진다
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🌌

AGI —
범용 인공지능

인간 수준으로 모든 분야를 학습·수행할 수 있는 AI.

📍 현재 (Narrow AI)
  • 특정 작업에 강함 (글, 그림, 코딩)
  • 새 작업은 학습이 필요
  • 맥락·상식 한계 존재
  • 환각(hallucination) 발생
🎯 목표 (AGI)
  • 인간처럼 모든 작업을 학습
  • 새 영역에 스스로 적응
  • 상식·추론·창의성 보유
  • 아직 도달 전 — 활발한 연구 중
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🍳

AI 생태계 = 요리 도구의 진화

한 종류의 요리 → 다양한 요리 → 알아서 해주는 셰프.

🍴 요리 도구 비유
전용 기계
=
특화 AI — 토스터, 와플메이커 (한 가지만 매우 잘함)
만능 가전
=
Foundation Model — 오븐 (다양한 요리 가능, 응용 폭 큼)
멀티 조리
=
멀티모달 AI — 한 기기로 굽고·찌고·튀기고
전속 셰프
=
AGI — 어떤 요리든 알아서 — 아직 미래의 일
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🧭

언제 어떤 AI를 쓸까?

일에 맞는 도구를 골라 쓰는 감각이 가장 중요하다.

📝
글·기획 작업
Claude, GPT — 길고 깊은 대화에 강함
💻
코딩 작업
Cursor, Claude Code, Copilot — IDE 안에서 바로
🎨
디자인 시안
Midjourney, DALL·E — 빠른 컨셉 시각화
🌐
번역
DeepL — 정확도 우선 / Claude — 맥락·뉘앙스 우선
🎙️
음성 콘텐츠
ElevenLabs — 더빙 / Suno — 음악 제작
📊
데이터 분석
GPT-4 Code Interpreter, Claude — 파일 업로드 분석
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📌

핵심 정리

🎨
생성형 AI
텍스트·이미지·코드
음성을 만든다
🎯
특화 AI
번역·진단·자율주행
한 영역에 깊이
🔀
멀티모달
텍스트·이미지·음성을
동시 입력/출력
🏛️
Foundation
거대 사전학습 모델
위에 응용 서비스
🌌
AGI
인간 수준 범용 AI
아직 도달 전
🧭
선택 감각
일에 맞는 도구를
고르는 게 핵심
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🚀

다음 세션
Session 44 · 프롬프트 엔지니어링

AI 지도를 그렸으니, 이제 잘 쓰는 법이다.
같은 AI라도 어떻게 묻느냐에 따라 답이 완전히 달라진다.
프롬프트 한 줄이 결과를 결정한다.

💡 기억할 것: 도구는 많다 — 일에 맞춰 고르는 감각이 진짜 실력.

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