생성형 AI 용어 30 - 처음 보는 분들을 위한 사전 (2026)

생성형 AI란 글, 이미지, 소리 같은 새로운 콘텐츠를 학습한 내용을 바탕으로 만들어 내는 인공지능을 말합니다. 뉴스에서도, 직장에서도, 자녀의 학교에서도 생성형 AI 이야기가 매일 들려오지만, 막상 LLM, 프롬프트, 할루시네이션 같은 낯선 용어가 줄지어 나오면 따라가기 버겁다고 느끼는 분들이 많습니다.

실제로 과학기술정보통신부가 2026년 3월 발표한 2025 인터넷이용실태조사에 따르면 우리 국민의 44.5%가 생성형 AI를 경험했고, 이는 전년보다 11.2%p 늘어난 수치입니다. 절반 가까운 사람이 이미 써 본 기술이 된 만큼, 용어를 정확히 아는 일이 곧 정보를 정확히 읽는 일이 되었습니다.

이 글은 여러 해 동안 학교와 기관의 AI 교육 현장을 지켜본 교풀에듀가, 처음 접하는 분들 눈높이에서 자주 마주치게 되는 용어 30개를 6개 묶음으로 정리해 본 사전형 안내입니다. 교육에서 AI를 다루는 일은 여전히 조심스럽고 신중해야 하는 일이라는 생각을 바탕에 두고, 과장 없이 뜻 그대로를 전하려고 했습니다.

생성형 AI 뜻 - 생성형 AI란 정확히 무엇인가요?

생성형 AI(Generative AI)는 방대한 데이터에서 배운 패턴을 바탕으로 글, 이미지, 음악, 영상 같은 결과물을 새로 만들어 내는 인공지능입니다. 기존 인공지능이 주로 사진을 분류하거나 수치를 예측하는 등 판별하는 일을 했다면, 생성형 AI는 만들어 내는 일을 한다는 점이 다릅니다. ChatGPT 같은 대화형 서비스가 대표적인 예입니다.

작동 원리를 아주 간단히 줄이면, 지금까지의 문맥을 보고 다음에 올 가능성이 높은 말을 확률적으로 예측해 이어 붙이는 방식입니다. 그래서 사람처럼 유창한 글을 쓰지만, 사실 여부를 스스로 보증하지는 못합니다. 이 한계가 뒤에서 다룰 할루시네이션이라는 용어와 곧장 이어집니다.

용어 30개 한눈에 정리

아래 표는 이 글에서 다루는 30개 용어를 한 줄씩 요약한 것입니다. 기본 개념, 모델과 학습, 대화와 활용, 신뢰와 안전, 종류와 확장, 교육과 제도의 6개 묶음으로 나누어 5개씩 담았습니다. 자세한 설명은 이어지는 본문에서 묶음별로 확인하실 수 있습니다.

기본 개념 5가지 - LLM이란 무엇인가요?

LLM이란 방대한 양의 글을 학습해 사람의 언어를 읽고 쓰는 거대 언어 모델(Large Language Model)을 말합니다. ChatGPT, 제미나이 같은 대화형 AI 서비스의 바탕에는 모두 LLM이 있습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 이 LLM을 이해하기 위한 디딤돌이 되는 개념들입니다.

1. 인공지능(AI)

사람이 하는 학습, 추론, 판단 같은 지적인 일을 컴퓨터가 수행하도록 만든 기술 전반을 가리킵니다. 범위가 매우 넓은 말이어서, 바둑 프로그램부터 번역기, 추천 알고리즘, 챗봇까지 모두 인공지능이라는 이름으로 불립니다.

2. 머신러닝(기계학습)

사람이 규칙을 일일이 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 패턴을 찾아 배우게 하는 방법입니다. 인공지능을 구현하는 여러 접근 가운데 현재 가장 널리 쓰이는 방식입니다.

3. 딥러닝

사람 뇌의 신경망 구조를 본뜬 인공신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아 학습하는 머신러닝의 한 갈래입니다. 2010년대 이후 이미지 인식과 음성 인식 성능을 크게 끌어올렸고, 오늘날 생성형 AI의 토대가 되었습니다.

4. 생성형 AI

학습한 패턴을 바탕으로 글, 이미지, 음악, 영상처럼 새로운 결과물을 만들어 내는 인공지능입니다. 인공지능이라는 큰 범주 안에, 머신러닝과 딥러닝을 거쳐 도달한 비교적 최근의 갈래라고 보시면 됩니다.

5. LLM(거대 언어 모델)

인터넷 문서와 책 등 방대한 글을 학습해 언어를 다루는 큰 규모의 딥러닝 모델입니다. 한 줄로 줄이면, 다음에 올 말을 예측하는 일을 아주 잘하게 된 언어 모델이라고 할 수 있습니다. 파라미터 수가 수십억에서 수조 개에 이를 만큼 커서 거대라는 수식어가 붙었습니다.

모델과 학습 용어 5가지 - 토큰과 파라미터는 무엇을 세는 단위인가요?

파라미터는 모델 안에 들어 있는 조절 값의 개수로 모델의 크기를, 토큰은 모델이 글을 쪼개 처리하는 조각의 수로 작업량을 셉니다. AI 관련 기사에 자주 나오는 숫자들은 대부분 이 두 단위 가운데 하나입니다. 여기에 학습 단계를 나타내는 사전학습과 파인튜닝, 기억 용량을 나타내는 컨텍스트 윈도우를 더하면 모델 소개 글 대부분을 읽어 낼 수 있습니다.

6. 파라미터

모델 내부에서 학습을 통해 조정되는 수치들입니다. 보통 파라미터가 많을수록 더 복잡한 패턴을 배울 수 있어서, 모델 규모를 이야기할 때 몇십억 개, 몇천억 개 파라미터라는 표현이 자주 등장합니다.

7. 사전학습(프리트레이닝)

모델이 특정 용도로 다듬어지기 전에 대규모 데이터로 언어와 지식의 기본기를 익히는 첫 단계입니다. GPT라는 이름의 P가 바로 사전학습되었다는 뜻의 Pre-trained에서 왔습니다.

8. 파인튜닝(미세조정)

사전학습을 마친 모델을 특정 목적이나 분야에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 의료, 법률, 교육처럼 전문 분야에 맞춘 AI를 만들 때 흔히 쓰이는 방법입니다.

9. 토큰

AI가 글을 처리할 때 잘게 쪼개는 최소 단위입니다. 단어 하나가 여러 토큰으로 나뉘기도 하며, AI 서비스의 사용량과 요금이 보통 토큰 수를 기준으로 계산됩니다.

10. 컨텍스트 윈도우

모델이 한 번의 대화에서 기억하며 다룰 수 있는 글의 분량입니다. 이 범위를 넘어서면 앞부분 내용을 잊은 듯한 답변이 나올 수 있어서, 긴 문서를 다룰 때 중요해지는 개념입니다.

대화와 활용 용어 5가지 - 프롬프트가 왜 중요하다고들 할까요?

프롬프트는 AI에게 건네는 질문이나 지시문으로, 같은 AI라도 프롬프트에 따라 결과물의 품질이 크게 달라지기 때문에 중요하게 다뤄집니다. 생성형 AI를 직접 써 보는 단계에서 가장 먼저 만나게 되는 용어 묶음이기도 합니다.

11. 프롬프트

AI에게 입력하는 질문, 요청, 지시문을 통틀어 부르는 말입니다. 맥락과 조건을 충분히 담아 물을수록 더 쓸모 있는 답이 돌아오는 경향이 있습니다.

12. 프롬프트 엔지니어링

원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 체계적으로 설계하는 기법입니다. 역할을 부여하거나, 예시를 함께 제시하거나, 작업을 단계로 나누어 요청하는 방법들이 알려져 있습니다.

13. 시스템 프롬프트

개별 질문과 별도로 대화 전체에 미리 적용해 두는 기본 지침입니다. 교육용 AI 도구에서는 교사가 시스템 프롬프트를 설정해, AI가 정답을 바로 알려 주는 대신 힌트만 주도록 만드는 식으로 활용되곤 합니다.

14. 페르소나

AI에게 부여하는 역할, 말투, 관점 설정을 말합니다. 역사 인물, 토론 상대, 면접관 같은 페르소나를 설정하면 같은 모델이라도 전혀 다른 대화 경험이 만들어집니다.

15. AI 챗봇

대화 형식으로 AI를 사용할 수 있게 만든 서비스 전반을 가리킵니다. 범용 챗봇이 대표적이지만, 특정 과목이나 업무처럼 좁은 목적에 맞게 설계된 챗봇도 점점 늘어나고 있습니다.

신뢰와 안전 용어 5가지 - 할루시네이션은 왜 생기나요?

할루시네이션이란 AI가 사실이 아닌 내용을 자신 있는 말투의 그럴듯한 문장으로 만들어 내는 현상입니다. LLM이 사실 그 자체가 아니라 다음에 올 법한 말을 예측하도록 만들어졌기 때문에 구조적으로 생기며, 완전히 없애기는 어렵다고 알려져 있습니다. 그래서 이 묶음의 용어들은 생성형 AI를 얼마나 믿을 수 있는가라는 질문과 함께 다뤄집니다.

16. 할루시네이션(환각)

존재하지 않는 논문, 틀린 연도, 지어낸 인용처럼 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상입니다. 우리말로는 환각이라고 옮기기도 합니다. 중요한 정보일수록 원래 출처를 함께 확인하는 습관이 권장되고 있습니다.

17. 편향(바이어스)

학습 데이터에 들어 있던 치우침이 AI 답변에 그대로 반영되는 문제입니다. 특정 집단에 대한 고정관념이나 한쪽으로 기운 관점이 답변에 스며들 수 있어, 교육 분야에서 특히 주의 깊게 다뤄지는 주제입니다.

18. 정렬(얼라인먼트)

AI의 행동을 사람의 의도와 가치에 맞추려는 연구와 작업을 가리킵니다. 유해한 답변을 줄이고 도움이 되는 방향으로 답하도록 모델을 다듬는 과정이 여기에 해당합니다.

19. 가드레일

부적절한 질문이나 답변을 걸러 내도록 시스템에 마련해 두는 안전장치입니다. 학생이 쓰는 AI라면 유해 콘텐츠 차단, 개인정보 입력 제한 같은 장치가 이 이름으로 불립니다.

20. 딥페이크

딥러닝으로 만들어 낸 가짜 영상, 음성, 이미지를 가리킵니다. 실제 인물이 하지 않은 말과 행동을 한 것처럼 합성할 수 있어, 디지털 시민교육에서 비중 있게 다뤄지는 용어입니다.

이 묶음의 용어들이 교실에서 어떤 모습으로 다뤄지는지는, 학생들이 AI가 만든 그럴듯한 거짓 정보를 직접 검증해 본 AI 윤리 리터러시 수업 이야기에서 엿보실 수 있습니다.

생성형 AI 종류와 확장 용어 5가지 - 멀티모달과 AI 에이전트는 어떻게 다른가요?

생성형 AI 종류는 결과물에 따라 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 생성, 영상 생성 등으로 나뉘고, 작동 방식에 따라 멀티모달, 추론 모델, AI 에이전트 같은 갈래로도 구분됩니다. 멀티모달이 여러 형식의 정보를 함께 다루는 능력이라면, AI 에이전트는 여러 단계의 일을 스스로 이어서 수행하는 능력을 가리킵니다.

21. 멀티모달

글, 이미지, 소리 같은 여러 형식의 정보를 함께 이해하고 생성하는 능력입니다. 사진을 보여 주며 질문하거나, 글로 설명해 이미지를 만들어 내는 기능이 멀티모달에 해당합니다.

22. 추론 모델

답을 내놓기 전에 풀이 과정을 단계적으로 거치도록 설계된 모델입니다. 수학이나 복잡한 논리 문제에서 더 나은 결과를 보이는 경우가 많아 최근 몇 년 사이 주목받고 있습니다.

23. AI 에이전트

하나의 질문에 한 번 답하는 데서 나아가, 목표를 받으면 계획을 세우고 여러 단계를 스스로 수행하는 AI를 가리킵니다. 자료를 찾고, 문서를 만들고, 결과를 점검하는 일련의 과정을 이어서 처리합니다.

24. RAG(검색 증강 생성)

AI가 답하기 전에 외부 자료를 검색해 그 내용을 근거로 삼게 하는 방식입니다. 모델이 기억에만 의존하지 않게 되어, 할루시네이션을 줄이는 대표적인 방법으로 꼽힙니다.

25. 오픈소스(개방형) 모델

모델 내부의 학습된 값(가중치)이 공개되어 누구나 내려받아 활용할 수 있는 모델입니다. 다만 학습에 쓰인 데이터까지 모두 공개되는 것은 아닌 경우가 많습니다. 기관이 자체 서버에 설치해 데이터가 외부로 나가지 않게 운영할 수 있다는 점에서 관심을 받고 있습니다.

교육과 제도 용어 5가지 - 학교와 법에서는 어떤 말을 쓰고 있나요?

교육과 제도 영역에서는 기술 그 자체보다 어떻게 안전하게 쓸 것인가에 대한 용어가 주로 오갑니다. 특히 2026년에는 AI 기본법 시행과 수행평가 기준 마련 같은 제도 변화가 이어져, 일반 독자분들도 이 다섯 용어를 기사에서 자주 만나시게 됩니다.

26. AI 리터러시

AI가 무엇을 잘하고 무엇을 못하는지 이해하고, 결과물을 비판적으로 받아들이며 책임 있게 활용하는 능력을 말합니다. 학교 교육에서 디지털 소양과 함께 꾸준히 강조되고 있는 개념입니다.

27. 학교용 AI(교육용 AI)

범용 챗봇과 달리 수업 목적에 맞는 통제 장치와 교사용 관리 기능을 갖춘 AI를 가리킵니다. 학생 활동 모니터링, 유해 입력 차단, 개인정보 보호 같은 요소가 핵심이며, 학교용 AI와 범용 AI(ChatGPT)를 9가지 항목으로 비교한 글에서 그 차이를 자세히 보실 수 있습니다.

28. AI 기본법

정식 명칭은 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법으로, 2026년 1월 22일부터 시행되었습니다. 고영향 AI와 생성형 AI에 대한 투명성 의무 등을 담은 우리나라의 첫 포괄적 AI 법제입니다.

29. AI 생성물 표시(워터마크)

어떤 결과물이 생성형 AI로 만들어졌다는 사실을 알아볼 수 있게 표시하는 것을 말합니다. AI 기본법은 생성형 AI 결과물에 대해 이러한 사실을 알리도록 하는 조항을 두고 있어, 앞으로 점점 익숙해질 용어입니다.

30. 바이브코딩

코드를 직접 작성하는 대신, 만들고 싶은 것을 말로 설명하면 AI가 코드를 만들어 주는 개발 방식을 가리키는 신조어입니다. 교육 현장에서도 코딩을 모르는 학생이 1시간 만에 웹 결과물을 만들어 본 사례가 소개되고 있습니다.

처음 접하는 분들이 흔히 겪는 어려움

용어 자체보다, 같은 개념이 여러 이름으로 불리고 영어 약어가 많다는 점이 처음 접하는 분들을 가장 힘들게 합니다. 아래 네 가지를 미리 알아 두면 기사나 정책 문서를 읽을 때 혼란이 한결 줄어든다는 이야기를 현장에서 자주 듣습니다.

• 같은 개념, 다른 이름 - 할루시네이션과 환각, LLM과 거대 언어 모델, 파인튜닝과 미세조정처럼 영어 표현과 우리말 번역이 함께 쓰입니다. 둘이 같은 뜻이라는 것만 알아도 절반은 해결됩니다.

• 약어의 벽 - LLM, RAG, GPT처럼 약어가 본래 뜻 없이 그대로 쓰이는 경우가 많습니다. 풀어 쓴 이름을 한 번 확인해 두면 다음부터는 낯설지 않게 느껴집니다.

• 마케팅 표현과 기술 용어의 혼재 - AI 탑재, AI 기반 같은 표현은 기술적 정의가 따로 없는 홍보 문구인 경우도 있습니다. 이 글의 30개 용어처럼 정의가 비교적 합의된 말과 구분해 읽으면 도움이 됩니다.

• 빠른 변화 속도 - 추론 모델, AI 에이전트, 바이브코딩처럼 최근 한두 해 사이에 널리 퍼진 말도 있습니다. 모든 신조어를 따라잡기보다, 기본 개념 묶음을 단단히 알아 두는 쪽이 오래 갑니다.

교육 현장에서는 이 용어들이 어떻게 쓰이고 있을까요?

교육 현장에서 이 용어들은 시험에 나오는 지식이 아니라 실제 결정의 언어로 쓰이고 있습니다. 교육부와 시도교육청이 2025년 12월 발표한 수행평가 시 AI 활용 관리 방안은 2026학년도부터 수행평가에서 AI를 활용할 경우 출처 등 활용 과정을 표기하도록 안내하고 있는데, 이 문서를 읽는 데에도 생성형 AI, 프롬프트, 개인정보 보호 같은 개념이 그대로 등장합니다.

동시에 학교 안에는 AI를 수업에 들이는 일이 조심스럽고 신중해야 한다는 공감대가 넓게 자리 잡고 있습니다. 그래서 무엇이 가능한지보다 무엇을 주의해야 하는지를 먼저 묻는 경우가 많고, 할루시네이션이나 편향 같은 용어가 수업의 주제 그 자체가 되기도 합니다. 전교생 1,020명이 한 차시 만에 AI 윤리 수업을 경험한 시흥은행중학교의 사례가 그런 모습 가운데 하나입니다.

교사 입장에서 이 용어들이 수업 설계와 어떻게 연결되는지 궁금하시다면, 교사가 AI를 수업에 쓰는 이유와 방법을 차분히 정리한 글도 함께 참고하실 만합니다. 어느 쪽이든, 용어를 정확히 아는 일이 안전한 활용의 출발점이 된다는 점은 같습니다.

자주 묻는 질문

생성형 AI와 검색 엔진은 무엇이 다른가요?

검색 엔진은 이미 존재하는 문서를 찾아 보여 주고, 생성형 AI는 학습한 패턴으로 새 문장을 만들어 답합니다. 그래서 생성형 AI의 답변은 출처가 분명하지 않은 경우가 있고, 사실 확인이 필요한 장면이 생깁니다. 최근에는 검색과 생성을 결합한 RAG 방식의 서비스도 늘어나는 추세입니다.

할루시네이션은 어떻게 알아차릴 수 있나요?

겉모습만으로는 구별이 어렵습니다. 자신 있는 말투와 사실 여부는 별개라는 점을 기억해 두고, 인명, 숫자, 출처 같은 구체적인 정보는 원자료와 대조하는 방식이 흔히 안내됩니다. 교육에서는 학생이 AI 답변을 직접 검증해 보는 활동 자체가 수업 주제가 되기도 합니다.

용어 30개를 다 알아야 생성형 AI를 쓸 수 있나요?

그렇지는 않습니다. 프롬프트, 할루시네이션, 개인정보 관련 개념 정도만 알아도 일상적인 활용에는 무리가 없다는 의견이 많습니다. 나머지 용어는 기사나 정책 문서를 읽다가 막힐 때 사전처럼 찾아보는 용도로 충분합니다.

학생이 수행평가에서 생성형 AI를 쓰면 부정행위인가요?

일률적으로 부정행위가 되는 것은 아니고, 허용 범위와 표기 방식에 대한 기준이 마련되어 있습니다. 교육부와 시도교육청은 2026학년도부터 수행평가에서 AI를 활용할 경우 활용 과정과 출처를 표기하도록 하는 관리 방안을 발표했습니다. 다만 AI가 만든 결과물을 자신의 창작물처럼 그대로 제출하는 행위는 부정행위로 간주될 수 있습니다.

참고 자료

• 과학기술정보통신부, 2025 인터넷이용실태조사 결과 발표 (대한민국 정책브리핑) - 보도자료 보기

• 교육부·시도교육청, 수행평가 시 AI 활용 관리 방안 - 보도자료 보기

• 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 (국가법령정보센터) - 법령 보기

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