이 블로그에서 사용되는 고유 용어 및 개념 정의
용어 52개
사용자 경험 개선을 위해 소프트웨어에 탑재되어 개별 사용자 선호도에 맞춰 UI를 수정하는 AI 챗봇.
하나의 AI 시스템 내에서 상황에 따라 필요한 지식 세트를 내부적으로 전환하는 능력. 마치 하나의 컴퓨터에서 여러 운영체제를 실행하는 가상 머신처럼, 하나의 지능 안에 서로 다른 전문성을 가진 여러 가상 지능이 기능할 수 있다는 개념.
자연어 프레임워크 위에 구축된 도메인별 또는 형식 프레임워크.
생성형 AI를 활용하여 개발 과정을 돕는 소프트웨어를 지속적으로 개발하고, 이를 통해 개발 방법론 자체를 변화시키는 개발 스타일을 의미합니다. 자신의 소프트웨어 개발을 객관적으로 관찰하고 자동화 가능한 부분을 찾아 보조 소프트웨어를 만드는 것을 포함합니다.
전역 최적화와 대비되는 개념으로, 각 개별 상황과 환경에 대해 신중하게 판단하여 최적의 결과를 추구하는 사고방식.
여러 정보 조각들을 다양한 관점에서 추상적으로 통합하고 법칙을 포함하여 포괄적이고 높은 일관성을 지닌 지식.
명세와 구현의 일치보다는 소프트웨어의 실제 동작과 사용자 경험을 통해 가치를 창출하는 개발 패러다임을 의미합니다.
특정 아이디어를 분석하고 정의하려 할 때 그 아이디어가 모호해지거나 무너지는 현상을 지칭한다.
기본 모델에서 LLM의 답변을 평가하고 판단 결과를 지식 베이스에 기록하는 역할을 하는 시스템.
AI가 지능 오케스트레이션 기술을 활용하여 여러 가상 지능의 역할과 구조를 반복적으로 개선하고 재구축하는 과정 자체에 대한 시행착오를 거쳐 도달하는 숙고의 최종 단계입니다.
자연어 기계 학습의 초기 형태를 설명하기 위해 제시된 모델로, LLM의 매개변수를 고정한 채 학습 데이터를 활용하여 지식 베이스를 구축하고 이를 통해 학습하는 방식.
자연어 설명 우회하여 직접 기능하는 프레임워크, 모국어 또는 숙련된 프레임워크 학습의 최종 단계.
하드웨어에 비해 유연한 소프트웨어보다 훨씬 더 유동적이고 적응성이 뛰어나며, 사용자에게 완벽하게 맞춰진다는 의미에서 새로운 소프트웨어의 개념을 지칭하는 용어. 사용자의 언어적 지시를 통해 생성형 AI가 수정 및 추가 기능을 구현할 수 있는 소프트웨어를 의미한다.
개발이 어느 정도 진행된 후, 변경될 가능성이 적은 성숙한 부분에 대한 테스트 프로그램을 작성하여 기능적 결함이나 누락을 확인하는 테스트 접근 방식입니다. 구현 전에 테스트를 먼저 생각하는 TDD와는 달리, 개발 과정에서의 리팩토링 필요성을 기반으로 테스트를 수행합니다.
어텐션 메커니즘이 지식의 집합에서 관련 지식을 선택하는 메커니즘인 가상 지능과 유사하게, 단어의 집합을 대상으로 작동하며 관련 단어에 집중하는 특성을 비유하여 붙인 명칭.
자연어로 작성된 명시적인 문장 ('작업 A를 수행할 때는 지식 B와 지식 C를 참조하라')을 통해 AI가 특정 작업에 집중해야 할 지식을 명확히 하도록 하는 방식.
시행착오를 통해 점진적으로 결과물을 만들어내며, 상황에 따라 유연하게 조정해 나가는 작업 방식. 도구 사용이 적합하며, 플로 기반 작업으로 전환될 때 효율성이 증대됨.
조직 활동의 기본 단위인 비즈니스 프로세스라는 개념적 구획 안에 관련 정보와 기능을 배치하는 것을 핵심으로 하는 소프트웨어 개발 접근 방식.
전통적인 소프트웨어 개발 방식에서 사양과 구현의 일치를 목표로 하는 접근 방식.
신기술의 본질, 응용 범위, 사회적 영향 등에 대해 개발자나 사회 구성원이 충분히 인지하거나 이해하지 못하는 영역.
학습 지능 시스템이 추론 중에 사용하는 스크래치패드와 같은 내부 임시 메모리를 의미한다. LLM의 경우 은닉 상태, 인간의 경우 단기 기억에 해당한다.
학습 지능 시스템이 인지하는 외부 환경을 의미한다. 인간에게는 현실 그 자체, LLM의 경우 출력을 받아 피드백을 제공하는 메커니즘에 해당한다.
기술 발전 속도가 점진적일 때 사회적 사각지대를 채울 유예 기간이 단축되어, 마치 시간이 상대적으로 압축된 것처럼 느껴지는 현상.
축적되고 상호작용하는 현상의 결과를 점진적으로 추적하여 논리적으로 이해하는 사고방식. 자연어를 사용하여 형식화 없이도 시뮬레이션을 활용할 수 있는 사고 방식.
지적 작업을 교향곡처럼 연주할 수 있는, 생성형 AI의 진화된 형태로, 여러 역할과 지식을 자유롭게 결합하여 작업을 수행하는 능력.
사양과 구현을 넘어 사용자 경험과 소프트웨어 행동을 중심으로 하는 새로운 소프트웨어 엔지니어링 패러다임.
기사에서 '의식' 논의와 관련하여, 단순히 입력에 대해 정해진 응답만을 내놓는 단순한 존재를 비유적으로 이르는 말이다.
형식적인 표현을 정의하지 않고도 자연어를 사용하여 수학적 개념을 엄밀하게 표현할 수 있는 방식.
본문에서 제안하는 새로운 학습 패러다임으로, 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 기반 지식 베이스를 활용하여 언어를 통해 학습하는 방식.
IT 시스템의 영역을 넘어 고객, 내부 직원, AI를 연결하여 조직 활동 전반을 종합적으로 엔지니어링하는 분야.
사회를 전방위적으로 개선하는 것을 목표로 하는 분야.
단일 시스템 스택에 국한되지 않고, 다양한 시스템 스택에 걸쳐 전방위적인 지식과 기술을 갖추어 복잡한 소프트웨어 시스템의 설계 및 통합을 수행하는 엔지니어.
개별 사안의 고유한 개별성을 고려하여 숙고된 판단을 내리고, 그 판단에 대한 책임을 지는 윤리적 관점.
단일 AI 내에서 여러 가상 지능의 역할과 구조를 조합하여 조직적인 작업을 수행하는 것을 의미하며, 시스템 개발 없이 프롬프트 지시만으로 구현 가능합니다.
지식을 사용하여 추론을 수행하고 학습을 위한 지식을 추출하는 처리 시스템을 의미한다. LLM과 인간 두뇌의 일부가 예시로 제시된다.
새로운 사고의 틀이나 통찰력을 제공하여 다른 지식과의 조합 및 구조화를 촉진하고 새로운 지식의 성장을 이끄는 지식.
실용적인 응용이 가능한 형태로 가공되어 엔지니어들이 활용할 수 있는 지식 결정체의 집합.
결정화된 지식이 아직 지식 기반에 포함되어 있지 않은 상태.
추출된 지식을 저장하고 필요할 때 검색할 수 있는 저장 위치를 의미한다. LLM의 경우 신경망 매개변수, 인간의 경우 장기 기억에 해당한다.
체계적이지 않아도 방대한 양의 지식을 추출하고 수집한 집합.
원본 창작물(소프트웨어, 블로그 게시물 등)을 원료로 생성형 AI를 활용하여 다양한 형태의 콘텐츠(번역본, 비디오, 위키 등)를 자동으로 생산하는 시스템.
GitHub를 지적 공장의 원료 공급원으로 비유하며, 인류가 공유하는 공개 지식의 저장소이자 추출 장소로 지칭하는 개념.
개인별로 시대 인식, 특히 기술 발전 속도와 미래 비전에 대한 이해에 큰 차이가 있어 발생하는 사회.
생성 AI의 등장으로 인해 사람들이 서로 다른 시간적 인식을 경험하는 사회를 지칭하는 용어. '크로노'는 그리스어로 '시간'을 의미합니다.
인간 및 AI가 프레임워크를 단계적으로 학습하고 유연하게 적응시키는 타고난 경향.
기본 개념이나 지식의 관계와 구조를 정의하거나 새로운 구조화를 가능하게 하는 개념.
기사에서 학문 내에서 관찰이 아닌 설계를 통해 유용한 개념적 틀을 발명하는 지적 활동을 지칭하는 용어로 사용됨. 천동설, 지동설, 뉴턴 역학 등이 예시로 언급됨.
소프트웨어 개발의 다음 패러다임으로, 프로그래밍의 중심 모듈을 프로세스로 삼는 접근 방식. 프로세스는 이벤트나 조건에 의해 트리거되고, 순서에 따라 처리되며, 종료되는 전체 흐름을 하나의 단위로 이해한다.
여러 단계를 거쳐 최종 단계에서 결과물을 생성하는 작업 방식으로, 반복 작업과 대비되는 개념. 이 글에서 시스템화를 통해 생산성과 품질을 향상시키는 주요 대상으로 제시됨.
형이하학적 학습과 형이상학적 학습을 연결하는 인터페이스 역할, 자연어가 대표적임.
적은 반복 횟수로 암기하거나 즉석에서 찾아 활용하는 지식 습득 방식으로, 기존 개념 활용하여 새로운 지식 학습함.
반복적인 되풀이를 통해 개념 자체를 암기하는 학습 방식으로, 물리적 학습과 유사함.
용어 28개
AI가 처리하거나 이해하기 쉬운 파일 형식 (예: Markdown)을 의미한다.
개인이 자신의 아이디어나 정보를 효과적으로 세상에 알리는 것을 의미하며, 생성형 AI가 이를 용이하게 함을 시사한다.
학문에서 주로 이루어지는 활동으로, 기존의 사실을 관찰하고 이를 통해 보편적인 진리를 찾아내 지식으로 축적하는 과정을 의미함.
건강한 신체를 제어하는 것처럼, 복잡한 시스템도 스트레스 없이 자연스럽게 조작할 수 있는 상태의 사용자 경험.
관념 게슈탈트 붕괴를 막고 개념을 유지하기 위한 세 가지 원칙 중 하나로, 객체의 본질적인 목적이나 사용 방식에 초점을 맞추는 것을 의미한다.
비즈니스 프로세스 지향 소프트웨어와 AI 지원을 통해 조직이 지속적으로 지식을 축적하고 자체 개선하여 학습 속도를 높이는 상태를 의미한다.
관념 게슈탈트 붕괴를 막고 개념을 유지하기 위한 세 가지 원칙 중 하나로, 객체나 개념이 맥락이나 관찰자의 위치에 따라 다르게 정의될 수 있음을 인정하는 것이다.
AI 시대에 인간이 지적 노동에서 해방되더라도, 개별 최적화와 주관적 철학의 요구로 인해 끊임없이 숙고하고 개별적 판단을 내려야 하는 인간의 운명.
관찰을 통한 사실 발견과는 대비되는 지적 활동으로, 새로운 사물이나 시스템, 혹은 개념적 틀을 만들어내는 창조적인 과정을 의미함.
시간의 흐름에 따라 변화하는 소프트웨어의 상태를 비헤이비어의 핵심으로 설명하는 개념.
서로 다른 시간적 인식을 가진 사람들이 소통하고 의미 있는 논의를 진행하는 방식에 대한 개념.
개인의 시간적 인식 차이와 무관하게 의미 있는 논의와 의사결정을 진행하는 것을 목표로 하는 접근 방식.
모든 사람들이 동일한 시간적 인식을 갖게 되는 상태를 목표로 하는 개념.
프로그램 코드 자체보다 그것을 가능하게 하는 원리나 접근 방식이 더 가치 있다는 필자의 생각으로, 생성형 AI 시대의 정보 공유 방식을 대변한다.
컴퓨터 메모리 공간과 프로그램 간의 상호작용을 통해 예상된 동작이 달성될 수 있는지 확인하는 시뮬레이션 사고.
데이터를 저차원으로 축소하거나 변환하지 않고 원래의 차원에서 그대로 파악하는 것을 의미한다.
비즈니스 매뉴얼, 비즈니스 시스템, 입력 정보와 같이 밀접하게 관련된 요소들이 하나의 묶음으로 존재해야 한다는 개념을 표현한다.
고객이 달성하고자 하는 바가 실제로 구현되는지 확인하는 시뮬레이션 사고.
컴퓨터 프로그램이 아닌, 인간이 파일을 읽고 작업을 수행하는 방식으로 실행되는 소프트웨어를 지칭한다.
본문에서 '자연 발생적 프레임워커'라는 용어를 직접적으로 정의하지는 않았으나, '타고난 프레임워커'의 의미로 사용되었을 가능성이 있음.
언어, 유지보수, 개발 경험 부족 등 개인적인 또는 기술적인 어려움을 생성형 AI를 통해 해결하는 것을 의미한다.
관념 게슈탈트 붕괴를 막고 개념을 유지하기 위한 세 가지 원칙 중 하나로, 객체를 독립적인 존재가 아닌 더 큰 관계나 맥락 속에서 이해하는 것을 의미한다.
누구나 지식 결정화를 시도할 수 있다는 개념.
생성형 AI가 업무를 수행할 때 발생하는 오류를 줄이기 위해, 실수 사례와 올바른 사례 등을 포함하여 생성형 AI에 대한 안내를 지속적으로 수정하고 개선하는 과정.
데이터 이해를 용이하게 하기 위해 특정 축을 확대/축소하거나, 로그를 취하거나, 여러 축을 차원을 줄이지 않고 다른 축 집합으로 매핑하는 것을 의미한다.
소프트웨어 엔지니어들이 일상적으로 수행하는 작업으로, 추상적인 아이디어나 시스템을 메타 레벨에서 재설계하거나 구조화하는 능력을 의미함.
기사에서 '패러다임 전환'을 단순히 사고방식의 전환이 아닌, 유용한 선택지가 늘어나는 것으로 보고 이를 더 정확하게 표현하기 위해 제안된 용어.
텍스트가 길어지더라도 문맥 이해에 필요한 정보가 희석되지 않고 유지되는 정도를 나타내는 개념.