기존AI와 초거대AI의 차이점

한마디로 정의부터 내린다면,

초거대 AI를 한마디로 간단히 정의하면,

"방대한 데이터를 학습하여 인간처럼 다양하고 복잡한 작업을 수행하고 새로운 것을 생성하는 만능 AI" 라고 할 수 있습니다.

 

초거대 AI와 기존 AI의 차이점은 여러 가지 관점에서 설명할 수 있지만, 가장 핵심적인 차이는 규모, 능력, 그리고 활용 범위에 있습니다.

아래 표로 명확하게 비교해 드릴게요.

구분	기존 AI (Narrow AI / 약한 AI)	초거대 AI (Large-scale AI / Foundation Models)
정의	특정 목적과 제한된 작업에 특화된 AI	방대한 데이터를 학습하여 다양한 작업을 수행하고 새로운 것을 생성하는 범용 AI
규모 (파라미터)	수백만 ~ 수억 개	수천억 개 ~ 수조 개 (최소 수백 배 이상 차이)
학습 데이터	특정 작업에 최적화된 제한적인 양의 데이터 (정형화된 데이터 위주)	인터넷상의 모든 종류의 방대한 비정형 데이터 (텍스트, 이미지, 코드, 음성 등)
능력/특징	- 단일 기능 특화: 바둑, 얼굴 인식, 특정 번역, 추천 등 - 예측 및 분류: 기존 데이터 기반으로 패턴 인식 및 예측 - 규칙 기반: 미리 정해진 규칙이나 학습된 패턴 내에서 작동 - 생성 능력 없음: 새로운 콘텐츠를 만들어내지 못함	- 다목적성/범용성: 하나의 모델로 다양한 작업을 수행 (멀티태스킹) - 생성 능력: 인간처럼 자연스러운 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠 생성 - 복잡한 추론 및 이해: 문맥 이해, 복합적인 문제 해결, 창의적 사고 가능 - 학습 전이: 하나의 작업에서 배운 지식을 다른 작업에 적용하는 능력 (Zero-shot, Few-shot learning)
예시	- 특정 게임 AI (알파고) - 음성 비서 (초기 Siri, Google Assistant) - 추천 시스템 (넷플릭스 영화 추천) - 스팸 메일 분류 - 공장 불량품 검사 AI	- 챗봇: ChatGPT, Gemini, Claude - 이미지 생성: Midjourney, DALL-E - 코드 생성 및 분석: GitHub Copilot - 복잡한 문서 요약 및 질의응답
개발 난이도 및 비용	비교적 낮음 (특정 데이터와 알고리즘 필요)	매우 높음 (막대한 컴퓨팅 자원, 대규모 데이터셋, 인력 필요)
유연성	낮음 (새로운 작업에 적용하기 어려움)	높음 (다양한 작업에 유연하게 적용 가능)

가장 큰 핵심 차이점은 "특정 목적"에 특화된 것이냐, 아니면 "범용적인 지능"을 가진 것이냐입니다.

기존 AI가 특정 문제 해결을 위한 '전문가'라면, 초거대 AI는 다양한 분야를 아우르며 새로운 것을 창조할 수 있는 '만능 재주꾼'에 가깝다고 이해하시면 됩니다.

 

개념 정리 질문)

기존 AI는 일부 특정 영역의 인공지능이고, 초거대AI는 범용적 영역의 인공지능인가요?

 

네, 정확하게 이해하셨습니다!

 

기존 AI와 초거대 AI의 핵심 차이

기존 AI는 '일부 특정 영역'의 인공지능이고, 초거대 AI는 '범용적 영역'의 인공지능이라고 말하는 것이 가장 핵심적인 차이점을 명확하게 설명하는 방법입니다.

좀 더 자세히 풀어보면 다음과 같습니다.

• 기존 AI (좁은 인공지능, Narrow AI / Weak AI):
  • 특정 임무 특화: 바둑을 두거나, 얼굴을 인식하거나, 스팸 메일을 분류하는 등 오직 하나의, 미리 정해진 특정 작업만을 수행하도록 설계되고 훈련됩니다.
  • 제한된 지능: 해당 작업 외의 다른 지식이나 능동적인 판단은 할 수 없습니다. 마치 특정 과목만 만점인 학생과 같습니다.
  • 예시: 체스 게임 AI, 추천 시스템, 음성 인식(초기 버전), 이미지 분류 등
• 초거대 AI (일반 인공지능에 가까운, General AI의 시작):
  • 다목적/범용성: 인터넷의 방대한 데이터를 학습하여 언어 이해, 번역, 글쓰기, 코딩, 추론, 요약 등 다양하고 복잡한 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.
  • 새로운 것 생성: 단순히 주어진 정보를 처리하는 것을 넘어, 새로운 텍스트, 이미지, 심지어 아이디어를 창의적으로 생성하는 능력도 갖춥니다.
  • 전이 학습 능력: 하나의 작업에서 배운 지식을 다른 유형의 문제 해결에 적용할 수 있는 유연성을 가집니다. 마치 여러 과목을 두루 잘하고 새로운 것도 스스로 학습하는 만능 학생과 같습니다.
  • 예시: ChatGPT, Gemini, DALL-E, Midjourney 등

결론적으로, 기존 AI는 전문가 AI에 가깝고, 초거대 AI는 만능 AI의 초기 형태를 보여준다고 할 수 있습니다.