AI, 머신러닝, 딥러닝, LLM은 뭐가 다를까

ChatGPT, Claude, Gemini 등등을 쓰면서 우리는 보통 그냥 “AI”라고 부릅니다. 그런데 뉴스나 글을 보면 머신러닝, 딥러닝, LLM 같은 말이 섞여 나오죠. 다 같은 말일까요?

결론부터 말하면, 이 네 단어는 서로의 안에 들어 있는 관계입니다. 큰 상자 안에 작은 상자가 들어 있는 모양입니다.

본문에서는 가장 유명한 ChatGPT를 예시로 사용하겠습니다.

AI

사람의 판단이 필요해 보이는 일을 컴퓨터가 하게 만드는 분야 전체

머신러닝

규칙 대신, 예시에서 패턴을 배우는 방법

딥러닝

신경망을 여러 층 깊게 쌓아서 배우는 방법

LLM

엄청난 양의 글로 배운, 글을 다루는 큰 모델

바깥에서부터 하나씩 볼까요?

AI

사람이라면 생각이 필요할 것 같은 일을 컴퓨터가 하게 만드는 분야 전체를 AI(인공지능)라고 부릅니다. 범위가 아주 넓습니다.

예를 들어 옛날 체스 프로그램이나 게임 속 적 캐릭터처럼, 사람이 “이럴 땐 이렇게 해”라는 규칙을 하나하나 직접 써 넣은 프로그램도 AI에 들어갑니다. 똑똑해 보이는 일을 한다면, 어떤 방법으로 만들었든 넓게는 AI입니다.

머신러닝

AI를 만드는 방법 중 하나입니다. 사람이 규칙을 전부 써 주는 대신, 예시를 많이 보여주고 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾게 하는 방법입니다.

스팸 문자 거르기, 쇼핑몰 상품 추천처럼 규칙을 일일이 쓰기 어려운 일에 많이 씁니다. 이 차이는 다음 장에서 직접 해보겠습니다.

딥러닝

머신러닝 방법 중에서, 신경망이라는 구조를 여러 층 깊게 쌓아서 배우는 방법입니다. “깊다 (deep)“는 말이 여기서 나왔습니다.

사진 속 물체 알아보기, 음성 인식, 번역처럼 사람이 규칙을 쓰기가 특히 어려운 일에서 크게 성공했습니다. 신경망이 무엇인지는 2부에서 하나씩 만들어 보겠습니다.

LLM

LLM은 Large Language Model, 대형 언어 모델의 줄임말입니다. 딥러닝 모델 중에서 엄청난 양의 글로 학습해서, 글을 읽고 쓰는 모델입니다.

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 서비스 안에서 실제로 대답을 만들어내는 게 바로 LLM입니다. 정확히 말하면 ChatGPT는 서비스(앱) 이름이고, 그 안에서 돌아가는 모델이 LLM입니다.

그럼 “생성형 AI”는?

“생성형 AI”는 위 상자들과는 다른 기준으로 묶은 말입니다. 글, 그림, 음악처럼 새로운 결과물을 만들어내는 AI를 통틀어 부르는 말입니다. LLM도 글을 만들어내니까 생성형 AI에 속하고, 그림을 그려주는 모델도 생성형 AI입니다.

더 깊게 · 'AI'라는 말은 언제부터 썼을까

“인공지능(artificial intelligence)“이라는 말은 1950년대 중반, 미국의 연구자들이 이 주제로 여름 연구 모임을 제안하면서 쓰기 시작했습니다. 그러니까 AI는 ChatGPT보다 훨씬 오래된 분야이고, 그동안 규칙 기반 방법, 머신러닝, 딥러닝으로 주된 방법이 바뀌어 왔습니다. LLM은 그 긴 흐름의 가장 최근 결과 중 하나입니다.

정리

• AI: 똑똑해 보이는 일을 컴퓨터가 하게 만드는 분야 전체
• 머신러닝: 규칙 대신 예시에서 배우게 하는 방법
• 딥러닝: 그중 신경망을 깊게 쌓아 배우는 방법
• LLM: 그중 엄청난 양의 글로 배운, 글을 다루는 큰 모델

다음 장에서는 “규칙을 짜는 것”과 “예시로 배우는 것”이 실제로 얼마나 다른지, 스팸 필터를 직접 만들어 보면서 느껴보겠습니다.