AI 종류 한눈에 정리 — 뭐가 뭔지 헷갈릴 때 보는 지도

• AI 종류는 학술 분류보다 하는 일로 나눠 보는 쪽이 훨씬 쓸모 있습니다
• 글·그림·영상·음악·목소리·코딩·검색까지 갈래마다 대표 도구가 따로 있습니다
• 이름은 계속 바뀌니 도구보다 갈래를 기억해 두는 편이 오래갑니다

주변에서 AI 이야기가 나올 때마다 처음 듣는 이름이 하나씩 늘어납니다. 누구는 대화창에 물어보며 보고서를 쓴다고 하고, 누구는 그림을 만들었다고 하고, 또 누구는 코딩을 시켰다고 합니다. 같은 AI라는 말을 쓰는데 하는 일이 전혀 달라 보이니, 도대체 몇 종류가 있는 건지부터 헷갈립니다.

그래서 검색해 보면 이번에는 약한 AI와 강한 AI, 머신러닝과 딥러닝 같은 말이 먼저 나옵니다. 틀린 설명은 아니지만, 오늘 무엇을 열어서 써야 하는지에는 거의 도움이 되지 않습니다. 우리가 알고 싶은 것은 분류학이 아니라 지도입니다.

그래서 이 글은 실제로 쓰는 사람 기준으로 AI를 나눠 보겠습니다. 기준은 하나, 그 AI가 무엇을 만들어 주느냐입니다. 갈래를 먼저 잡아 두면 새로운 이름이 쏟아져도 어느 칸에 놓아야 할지 바로 보입니다.

AI 종류는 어떤 기준으로 나눠야 덜 헷갈리나요?

헷갈리는 진짜 이유는 나누는 기준이 여러 개 섞여 있기 때문입니다. 어떤 글은 똑똑한 정도로 나누고, 어떤 글은 안에 들어간 기술로 나누고, 어떤 글은 만든 회사로 나눕니다. 기준이 다르면 같은 도구가 여기저기 다른 이름으로 등장하니 정리가 될 리가 없습니다.

자주 나오는 약한 AI·강한 AI 구분은 아직 오지 않은 미래까지 포함한 이야기입니다. 사람처럼 두루 생각하는 AI가 언젠가 나올지를 두고 갈라 놓은 말이라, 지금 우리가 쓰는 도구는 전부 한쪽에만 몰려 있습니다. 한 칸에 다 들어가 버리는 분류는 지도로 쓸 수가 없습니다.

머신러닝·딥러닝 같은 기술 기준도 사정이 비슷합니다. 안을 뜯어보는 사람에게는 중요하지만, 쓰는 사람 입장에서는 뚜껑을 열 일이 거의 없습니다. 자동차를 고를 때 엔진 구조부터 공부하지는 않는 것과 같습니다.

그래서 남는 기준은 하나입니다. 무엇을 시키면 무엇이 나오는가입니다. 글을 넣으면 글이 나오는지, 글을 넣었는데 그림이나 목소리가 나오는지로 갈라 보면 갈래가 단번에 선명해집니다. 내가 하려는 일에서 출발하는 기준이라 고를 때 바로 쓸 수 있습니다.

기준을 하나로 잡는 것만으로 절반은 정리됩니다. 나머지 분류는 필요해질 때 찾아봐도 늦지 않습니다. 처음부터 전부 알아야 한다는 부담을 내려놓는 쪽이 오히려 빠릅니다.

하는 일로 나누면 어떤 갈래가 있나요?

가장 먼저 만나는 갈래는 글을 다루는 AI입니다. 챗GPT·클로드·제미나이처럼 대화창에 물어보면 문장으로 답해 주는 도구들이 여기 들어갑니다. 요약, 번역, 초안 잡기, 아이디어 정리처럼 말과 글로 하는 일 대부분을 이 갈래가 맡습니다.

두 번째는 그림을 만드는 AI입니다. 원하는 장면을 글로 적어 넣으면 이미지를 그려 주는 쪽으로, 미드저니나 스테이블디퓨전이 자주 언급됩니다. 썸네일, 배너, 참고용 시안처럼 그림이 필요하지만 그릴 줄은 모르는 자리에 들어갑니다.

세 번째는 영상을 만드는 AI입니다. 문장이나 사진 한 장을 짧은 동영상으로 바꿔 주는 갈래이고, 런웨이가 대표로 거론됩니다. 아직은 한 번에 만드는 길이가 짧은 편이라, 완성본보다 장면 조각을 뽑는 용도로 많이 씁니다.

네 번째는 음악을 만드는 AI입니다. 분위기와 장르를 글로 적으면 반주와 노래를 만들어 주는데, SUNO 같은 이름이 여기에 해당합니다. 배경음악이 필요한 영상이나 방송 쪽에서 먼저 쓰이기 시작했습니다.

다섯 번째는 목소리를 만드는 AI입니다. 글을 사람 목소리로 읽어 주는 성우 역할이라고 보면 되고, 일레븐랩스가 자주 등장합니다. 내레이션, 오디오북, 안내 음성처럼 사람이 직접 읽어야 했던 자리를 대신합니다.

여섯 번째는 코딩을 돕는 AI입니다. 커서나 깃허브 코파일럿처럼 코드를 대신 써 주고 오류를 짚어 주는 도구들입니다. 개발자만 쓰는 것 같지만, 간단한 자동화가 필요한 사람들도 점점 손을 대고 있습니다.

마지막은 검색하는 AI입니다. 겉보기에는 대화형과 비슷하지만, 웹을 실제로 찾아본 뒤 출처를 붙여 답한다는 점이 다릅니다. 퍼플렉시티가 이 갈래의 대표로 자주 불립니다.

여기 적은 이름들은 갈래를 설명하기 위한 예시일 뿐입니다. 같은 칸 안에 비슷한 도구가 여럿이고 순위도 자주 바뀌니, 이름보다 칸 자체를 기억해 두는 편이 훨씬 오래갑니다.

도구 이름을 외우는 대신 갈래를 기억해 두면 됩니다.도구 이름은 반년이면 바뀌지만, 무엇을 하는 갈래인지는 잘 바뀌지 않습니다.

요즘 왜 다들 생성형 AI라고 부르나요?

생성형 AI라는 말이 어디에나 붙는 데는 이유가 있습니다. AI라는 말 자체는 수십 년 전부터 있었는데, 지금 화제가 된 것은 그중 한 종류이기 때문입니다.

이전의 AI는 대부분 고르고 맞히는 일을 했습니다. 메일이 스팸인지 아닌지 가려내고, 다음에 볼 만한 영상을 추천하고, 다음 달 주문량을 예측하는 식입니다. 답이 이미 있는 것들 중에서 하나를 집어 주는 구조였습니다.

생성형 AI는 여기서 한 칸을 넘어갑니다. 고르는 것이 아니라 없던 문장과 이미지를 그 자리에서 만들어 냅니다. 같은 질문을 두 번 했을 때 답이 조금씩 달라지는 이유도 여기에 있습니다.

그래서 쓰는 사람이 받는 느낌이 완전히 달랐습니다. 분류하고 예측하는 AI는 화면 뒤에서 조용히 돌아가서 이것이 AI라고 느낄 일이 없었습니다. 반면 생성형은 내가 시킨 대로 결과물이 눈앞에 나오니 바로 알아챌 수 있습니다.

중요한 것은 예전 AI가 사라진 게 아니라는 점입니다. 지도 앱의 도착 시간, 카드사의 이상 거래 감지, 쇼핑몰 추천은 지금도 그 방식으로 돌아갑니다. 요즘 뉴스에 나오는 AI가 유독 생성형 쪽에 몰려 있을 뿐입니다.

이 갈래의 도구들이 글을 어떻게 잘라 읽는지 궁금해지면 토큰이란? 글을 같이 보면 됩니다. 요금과 분량 제한이 왜 생기는지까지 한 번에 정리됩니다.

멀티모달이라는 말은 무슨 뜻인가요?

요즘 도구 소개에 멀티모달이라는 말이 자주 붙습니다. 여기서 모달은 정보의 형태를 가리킵니다. 글, 그림, 소리, 영상이 각각 하나의 형태입니다.

예전에는 한 도구가 한 형태만 다뤘습니다. 글은 글만, 그림은 그림만 담당했기 때문에 갈래를 나누기도 쉬웠습니다. 앞에서 정리한 칸들이 딱딱 들어맞던 시절의 이야기입니다.

지금은 하나가 여러 형태를 같이 다룹니다. 사진을 올려 놓고 말로 물어보면 글로 답하고, 필요하면 표나 그림까지 만들어 줍니다. 대화형 하나로 어지간한 일이 해결되는 이유가 여기 있습니다.

그래서 앞에서 나눈 칸들의 경계가 조금씩 흐려지는 중입니다. 그림 전용 도구에 따로 가입하지 않아도 대화형 안에서 이미지가 나오는 일이 늘었습니다.

그래도 갈래를 나눠 두는 일은 여전히 쓸모가 있습니다. 전문 도구는 아직 자기 분야에서 더 세밀합니다. 무엇보다 갈래를 알고 있어야 지금 쓰는 이 도구가 어디까지 하는지를 가늠할 수 있습니다.

처음이라면 무엇부터 써 보는 게 좋을까요?

가장 흔한 실수는 갈래마다 하나씩 가입해 보는 것입니다. 이것저것 열어 두면 어느 것도 손에 붙지 않고, 결제만 늘어난 채로 흐지부지되기 쉽습니다.

권하는 순서는 단순합니다. 대화형 하나를 정해서 그것부터 익숙해지는 것입니다. 챗GPT든 클로드든 제미나이든 상관없습니다. 처음에는 어느 것을 골라도 체감 차이가 크지 않습니다.

대화형을 먼저 권하는 이유는 쓰임새가 가장 넓기 때문입니다. 메일 초안, 자료 요약, 문장 다듬기, 아이디어 정리처럼 매일 생기는 일에 바로 얹을 수 있습니다. 쓸 일이 자주 생겨야 익숙해지는 속도도 빨라집니다.

기간은 두세 주 정도 매일이면 충분합니다. 잘 되는 부탁과 안 되는 부탁이 눈에 들어오기 시작하면 그때부터는 혼자서도 요령이 늡니다.

넓히는 시점은 스스로 막힐 때입니다. 썸네일이 필요해지면 그림 쪽을, 영상에 깔 음악이 없으면 음악 쪽을 그때 찾아보면 됩니다. 필요가 먼저고 도구가 나중이어야 헛돈을 쓰지 않습니다.

용어가 궁금해지는 것도 대개 그 무렵입니다. 파인튜닝이나 RAG 같은 말은 도구를 좀 써 본 뒤에 읽어야 훨씬 잘 붙습니다.

같이 보면 좋은 글

• 토큰이란? — 글을 잘라 읽는 단위이자 요금의 기준
• 파인튜닝이란? — 모델을 길들이는 방법
• RAG란? — 모르는 자료를 찾아 붙여 답하게 하는 구조
• AI 사전 전체 목록

다음 편은 프롬프트가 뭔가요로 이어가겠습니다. 갈래를 알았으면 그다음은 시키는 법인데, 같은 도구를 써도 사람마다 결과가 다른 이유가 대부분 여기서 갈립니다. 어렵게 외울 것 없이 바로 따라 할 수 있는 형태로 정리하겠습니다.