2025년에 알아야 할 8가지 AI 유형 총정리, 생성형 AI부터 전문가 시스템까지

8 Types of AI You Should Know About in 2025

디지털 제품 설계, 개발 전문 기업 Netguru가 공개한 보고서에 따르면, 2025년 현재 인공지능 기술은 다양한 유형으로 발전하며 산업 전반과 일상생활을 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 보고서에 따르면 2025년에 알아야 할 AI 유형은 좁은 인공지능(ANI)부터 생성형 AI, 예측 AI, 반응형 기계 AI, 제한된 기억 AI, 컴퓨터 비전 AI, 자연어 처리 AI, 전문가 시스템 AI까지 총 8가지이다.

1. 좁은 인공지능(ANI): 제조업 유지보수 비용 30% 절감시킨 현대 AI의 기반

좁은 인공지능(Narrow AI, ANI)은 우리가 일상에서 접하는 다양한 기술 도구를 조용히 작동시키고 있다. 공상과학 영화에서 볼 수 있는 완전히 의식을 가진 기계와 달리, ANI는 더 넓은 능력을 갖추지 않고 특정 작업에만 탁월한 성능을 보인다. 좁은 인공지능은 ‘약한 AI’라고도 불리며, 사전에 정의된 특정 작업을 위해 설계된 시스템이다. 이 유형은 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)과 같은 이론적 개념과 그 범위와 능력에서 근본적으로 다르다. 주요 차이점은 유연성에 있다. 좁은 AI 시스템은 엄격한 매개변수 내에서 작동하며 특별히 훈련받은 작업에서만 뛰어난 성능을 발휘한다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템은 의심스러운 거래를 식별할 수 있지만 고객 서비스 문의나 시장 예측은 처리할 수 없다.

2025년 현재 좁은 인공지능 구현은 광범위하고 점점 더 정교해지고 있다. 언어 처리 시스템(ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델), 자율 시스템(자율주행 차량), 스마트 어시스턴트(Siri, Alexa, Google Assistant), 금융 도구(실시간 거래 분석), 추천 엔진(스트리밍 서비스 및 이커머스 플랫폼) 등이 대표적인 예이다. 주요 산업에서는 좁은 AI를 적극 활용하고 있다. 헬스케어 분야에서는 AI 시스템이 의료 이미지를 분석하여 인간 의사보다 더 빠르고 정확하게 질병을 감지한다. 금융 분야에서는 은행들이 위험 평가, 사기 탐지, 알고리즘 거래에 AI를 사용한다. 제조업에서는 예측 유지보수 시스템이 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 기계 고장을 예방하고 유지보수 비용을 최대 30%까지 절감한다.

2. 생성형 AI: 2030년 259.8억 달러 시장 형성할 콘텐츠 창조의 새 지평

생성형 AI(Generative AI)는 원시 데이터를 완전히 새로운 콘텐츠로 변환하며, 2025년 가장 흥미로운 인공지능 유형 중 하나로 자리 잡았다. 이 기술은 실험적 참신함에서 필수적인 비즈니스 도구로 발전했으며, 시장은 2023년 15억 9천만 달러에서 2030년 2,598억 달러로 성장할 것으로 전망된다. 생성형 AI는 핵심적으로 신경망을 사용하여 기존 데이터 패턴을 분석하고 신선하고 독창적인 콘텐츠를 생성한다. 단순히 분류하거나 예측하는 다른 유형의 AI와 달리, 생성 모델은 완전히 새로운 것을 만들어낸다. 두 가지 주요 기술이 이러한 시스템을 구동한다: 콘텐츠를 생성하는 생성자와 해당 콘텐츠가 진짜인지 평가하는 판별자로 구성된 생성적 적대 신경망(GANs)과 입력 데이터를 압축한 후 새로운 데이터 포인트를 생성하기 위해 확장하는 변이형 오토인코더(VAEs)이다.

2025년 시장을 주도하는 생성형 AI 도구로는 ChatGPT와 GPT-4(인간과 유사한 텍스트 생성), DALL-E 3와 Midjourney(초현실적 이미지 생성), Jasper, Copy.ai, Writesonic(마케팅 카피 생성 전문), Synthesia(디지털 아바타가 있는 AI 생성 비디오), Runway(텍스트와 이미지를 비디오 및 가상 세계로 변환), Writer(미세 조정된 언어 모델을 통해 기업이 맞춤형 콘텐츠 생성) 등이 있다. 생성형 AI는 여러 산업에서 콘텐츠 생성 방식을 혁신했다. 먼저, 개인화된 콘텐츠, 이메일, 소셜 미디어 게시물, 광고 문구를 생성하여 마케팅 캠페인을 간소화한다. 2025년까지 기업들은 AI를 활용하여 모든 메시지와 추천을 실시간으로 개별 고객에게 맞춤화하는 초개인화를 구현할 것이다. 또한, 브레인스토밍 지원, 대안적 관점 제안, 창의적 블록 극복을 통해 창의적 프로세스를 향상시킨다. 창의적 산업에서의 글로벌 생성형 AI 시장은 2032년까지 216억 달러에 이를 것으로 예상된다.

제품 개발에서 생성형 AI는 특히 가치 있는 것으로 입증되었다. 매개변수에 기반한 다양한 디자인 개념을 빠르게 생성하여 아이디어 발상과 프로토타이핑을 가속화한다. 자동차 디자이너들은 단 2시간 만에 25개의 대시보드 변형을 만들었다. 또한 제품 개발 시간을 최대 70%까지 단축하여 더 빠른 반복 주기를 가능하게 한다. 그러나 생성형 AI는 여러 윤리적 문제를 제기한다. 저작권이 있는 자료로 훈련된 생성 모델은 기존 권리를 침해할 수 있는 결과물을 만들 수 있어 지적 재산권 문제가 중요하다. 특히 많은 AI 공급업체가 모델 훈련에 사용된 데이터를 공개하지 않는다. 또한 이러한 모델을 구축하고 실행하는 데 상당한 에너지와 냉각을 위한 물이 필요하므로 환경적 영향도 과제로 남아있다. 편향성은 또 다른 문제로, 이러한 시스템은 훈련 데이터에 존재하는 편견을 영속시킬 수 있다.

3. 예측 AI: 의료기관 환자 재입원율 20% 감소시킨 미래 예측 기술

미래를 들여다보는 것은 더 이상 공상과학이 아니다. 예측 AI(Predictive AI) 모델은 방대한 데이터셋을 분석하여 놀라운 정확도로 결과를 예측한다. 이 기술은 인공지능의 유형 중 뚜렷한 범주를 차지하며, 특히 역사적 패턴을 기반으로 다음에 일어날 일을 예상하는 데 중점을 둔다. 예측 AI는 여러 기초 기술을 활용하여 예측을 생성한다. 핵심적으로 예측 AI는 통계 분석과 기계 학습을 결합하여 패턴을 식별하고, 행동을 예상하며, 다가오는 이벤트를 예측한다. 이 기술은 수천 개의 요소와 잠재적으로 수십 년의 데이터를 검토하여 결론을 도출한다.

비즈니스 전반에 걸쳐 예측 AI는 의사 결정 프로세스를 변화시켰다. AI 기반 예측 분석은 다음과 같은 방식으로 운영을 향상시킨다. 무엇보다도 예측 모델을 배포하여 실현될 비즈니스 가치를 추정함으로써 이익 및 절감과 같은 비즈니스 지표를 더 정확하게 예측할 수 있게 한다. 또한 예측 AI는 판매 데이터, 계절성, 비재무적 요소를 검토하여 소비자 수요와 다가오는 시장 트렌드를 예측함으로써 가격 책정 전략을 최적화한다. 헬스케어에서 예측 AI는 환자 기록을 분석하여 미묘한 패턴을 식별하고, 암이나 알츠하이머와 같은 질병의 조기 진단과 치료를 촉진한다. 최근 연구에 따르면 예측 분석을 구현한 의료 시설은 환자 재입원율을 10%에서 20%까지 감소시켰다. 이러한 개선은 위험에 처한 환자를 식별하고 맞춤형 후속 치료를 제안하는 AI의 능력에서 비롯된다.

금융 기관은 중요한 운영에 점점 더 예측 AI에 의존하고 있다. 이 분야 내에서 AI 응용 프로그램에는 신용 응용 프로그램을 평가하고 잠재적 손실을 예측하는 위험 평가, 의심스러운 활동을 실시간으로 식별하기 위해 거래 패턴을 분석하는 사기 탐지, 시장 움직임을 예측하고 투자 전략을 최적화하기 위해 과거 데이터를 분석하는 시장 예측 등이 포함된다.

4. 반응형 기계 AI: 체스 그랜드마스터를 이긴 실시간 의사결정 시스템

다른 유형의 인공지능과 달리 학습하고 진화하는 반응형 기계 AI(Reactive Machine AI)는 간단한 원칙으로 작동한다. 특정 입력은 항상 동일한 출력을 생성한다. 이 기본적인 유형의 AI는 기억이나 과거 경험에 의존하지 않고 현재 정보만을 기반으로 결정을 내린다. 반응형 기계 AI는 가장 기본적이면서도 실용적인 인공지능 형태 중 하나를 대표한다. 이러한 시스템은 기억을 저장하지 않고 실시간으로 정보를 처리하고, 동일한 상황에 일관된 출력으로 응답하며, 지정된 작업을 위한 특정 매개변수 내에서 작동하고, 현재 데이터만을 기반으로 결정을 내린다.

게임 산업은 반응형 기계 AI의 가장 인식하기 쉬운 응용 사례를 보여준다. 1990년대 후반 체스 그랜드마스터 게리 카스파로프를 이긴 IBM의 딥 블루(Deep Blue)는 고전적인 예이다. 이 슈퍼컴퓨터는 보드의 체스 조각을 분석하고 이전 게임의 기억 없이 잠재적 움직임을 평가했다. 제조 환경 전반에 걸쳐 반응형 기계 AI는 생산 프로세스를 변화시킨 실시간 의사 결정을 가능하게 한다. 이러한 시스템은 장비 성능을 지속적으로 모니터링하여 즉시 이상을 감지하고 인간의 개입 없이 시정 조치를 시작한다. 산업 환경은 반응형 AI의 일관성과 속도의 혜택을 받는다. AI 기반 적응형 자동화 시스템은 생산 라인 데이터를 분석하고 변화하는 조건에 즉각적으로 반응하여 프로세스 무결성을 유지할 수 있다.

5. 제한된 기억 AI: 넷플릭스 시청 콘텐츠 80%를 책임지는 추천 엔진의 핵심

기본적인 반응형 시스템을 넘어 제한된 기억 AI(Limited Memory AI)는 단기 데이터 보존 능력을 통합함으로써 인공지능의 중요한 발전을 보여준다. 이 유형은 최근 정보를 처리하고 일시적으로 저장하여 의사 결정을 향상시키며, 단순 반응형 시스템과 더 복잡한 AI 형태 사이의 다리 역할을 한다. 제한된 기억 AI는 시간 경과에 따라 과거 이벤트를 회상하고 특정 상황을 모니터링하는 능력을 통해 반응형 시스템과 근본적으로 다르다. 이러한 시스템은 최근 경험과 관찰을 임시로 저장하고, 과거와 현재 데이터를 모두 사용하여 의사 결정을 내리며, 더 많은 데이터를 수집함에 따라 성능을 향상시키고, 최근 상호작용을 기반으로 변화하는 조건에 적응한다.

자율주행 차량은 제한된 기억 AI가 작동하는 예를 보여준다. 이러한 차량은 근처 차량의 속도와 거리, 교통 신호 및 도로 상태, 장애물 및 보행자 움직임, 속도 제한 및 내비게이션 정보 등 환경으로부터 지속적으로 데이터를 수집한다. 따라서 자율주행 차량은 주변 환경을 해석하고 현재 및 최근에 관찰된 데이터를 기반으로 순간적인 결정을 내릴 수 있다. 고객 서비스에서 제한된 기억 AI는 점점 더 정교한 솔루션을 구동한다. Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서는 자연어 처리와 제한된 기억 능력을 결합하여 쿼리를 이해하고 상황에 맞는 응답을 제공한다. 마찬가지로 고객 서비스 챗봇은 대화 기록을 유지하여 개인화된 지원을 제공하고 일상적인 질문을 놀라운 정확도로 처리한다.

추천 엔진은 제한된 기억 AI의 또 다른 주요 응용 사례를 보여준다. Amazon Personalize와 같은 도구는 수백만 개의 항목에 걸친 수십억 개의 상호작용을 분석하여 초개인화된 사용자 경험을 제공한다. 이러한 시스템은 사용자 행동으로부터 지속적으로 학습하여 선호도가 발전함에 따라 실시간으로 추천을 조정한다.

6. 컴퓨터 비전 AI: 10년 만에 정확도 50%에서 99%로 진화한 시각 인식 기술

컴퓨터 비전 AI는 기계에게 주변 세계의 시각적 정보를 해석하고 이해하는 능력을 부여하여 2025년 가장 영향력 있는 인공지능 유형 중 하나가 되었다. 이미지와 비디오를 처리하고 분석함으로써 이러한 시스템은 이전에 인간의 시각을 필요로 했던 작업을 수행할 수 있다. 컴퓨터 비전 시스템은 여러 핵심 단계를 통해 시각적 데이터를 처리한다. 초기에 원시 이미지는 카메라나 센서를 통해 캡처되고 전처리 기술을 통해 향상된다. 시스템이 가장자리, 모양, 패턴과 같은 중요한 시각적 요소를 식별하는 특징 추출이라는 중요한 단계가 이어진다.

현대 컴퓨터 비전을 구동하는 다양한 기술로는 전체 이미지를 사전 정의된 클래스로 분류하는 이미지 분류, 이미지 내의 특정 객체를 식별하고 위치를 파악하는 객체 탐지, 각 픽셀에 해당 범주를 세밀하게 레이블링하는 의미론적 분할 등이 있다. 감시 분야에서 컴퓨터 비전은 많은 맥락에서 본질적으로 인간 모니터링을 대체했다. 현대 AI 기반 보안 시스템은 멈춘 차량, 침입, 또는 비정상적인 보행자 활동과 같은 이상을 감지하기 위해 여러 카메라 피드를 동시에 분석할 수 있다. 이러한 시스템은 자동화된 개인 식별을 위한 얼굴 인식을 수행하면서도 장면 밀도를 추정하기 위한 군중 분석을 수행한다.

의료 영상은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 의해 변화되었다. AI 기반 시스템은 인간의 눈으로 감지하기에는 너무 미묘한 패턴을 식별하면서 거의 인간 수준의 정확도로 X선, CT 스캔, MRI를 분석한다. 현재 이러한 기술은 환자 재입원율을 최대 20% 감소시키는 결과로 질병 감지 및 진단에 중요한 역할을 한다.

7. 자연어 처리 AI: 50개 이상 언어 99% 정확도로 변환하는 언어 장벽 해소 기술

자연어 처리(NLP)는 인간 커뮤니케이션과 컴퓨터 이해 사이의 격차를 좁혀 기계가 점점 더 정교한 방식으로 우리의 언어를 해석, 분석, 응답할 수 있게 한다. 이 특화된 인공지능 유형은 우리가 매일 기술과 상호작용하는 방식의 기본이 되었다. NLP의 여정은 1950년대 냉전 당시 러시아어를 영어로 변환하는 초기 기계 번역 노력으로 시작되었다. 이러한 초기 시도는 대부분 성공하지 못했지만 미래 발전을 위한 중요한 기초를 제공했다. 이 분야는 1960년대에 첫 번째 챗봇인 ELIZA와 블록 조작을 위한 언어 명령을 처리하는 프로그램인 SHRDLU와 함께 추진력을 얻었다.

현대 번역 도구는 단어별 변환을 넘어 문화적 뉘앙스와 관용적 표현을 이해하는 수준으로 발전했다. 2025년까지 AI는 텍스트, 오디오, 비디오 통화를 위한 실시간 번역을 촉진하여 언어 장벽을 넘어선 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 할 것이다. 감정 분석은 중요한 NLP 응용 프로그램으로 텍스트 데이터의 감정적 톤을 평가하여 의견을 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 분류한다. 이 기능을 통해 기업은 대규모로 브랜드 인식, 소셜 미디어 반응, 고객 피드백을 모니터링할 수 있다. 2025년까지 고급 감정 분석은 상호작용 중 고객의 감정을 평가하기 위해 음성 톤, 얼굴 표정, 단어 선택을 처리할 것이다.

8. 전문가 시스템 AI: 수 시간 걸리던 법률 문서 검토를 몇 분으로 단축한 도메인 특화 인공지능

전문가 시스템은 인공지능 유형 중 고도로 전문화된 도메인 내에서 인간 전문성을 모방하도록 설계된 독특한 범주를 대표한다. 이러한 시스템은 일반적인 지능 능력을 시도하기보다는 특정 분야에 집중함으로써 탁월한 성능을 발휘한다. 전문가 시스템은 아키텍처와 운영을 통해 다른 AI 유형과 근본적으로 다르다. 이들은 도메인별 사실이 포함된 지식 베이스와 복잡한 문제를 해결하기 위해 규칙을 적용하는 추론 엔진으로 구성된다. 생성형 또는 예측 AI와 달리 전문가 시스템은 환각을 일으키지 않으며, 알 수 없는 것에 직면했을 때 단순히 처리를 중단한다.

의료 분야에서 전문가 시스템은 환자 데이터를 분석하여 진단 및 치료 결정을 지원한다. 이들은 의료 영상을 처리하고, ECG 및 EEG와 같은 생체 신호를 평가하며, 실험실 결과를 해석한다. 전문가 시스템으로 구동되는 현대 진단 도구는 인간 의사만으로는 불가능한 더 빠르고 정확한 질병 감지가 가능하다. 법률 전문가 시스템은 계약 분석 및 규정 준수 관리와 같은 작업을 자동화하여 인간 법률 전문가의 의사 결정 능력을 모방한다. 이러한 시스템은 몇 초 만에 계약을 검토하여 잠재적 위험을 표시하고 법적 기준 준수를 보장한다.

금융 서비스 내에서 전문가 시스템은 방대한 양의 데이터를 평가하여 트렌드를 발견하고, 예측을 하며, 의사 결정을 지원한다. AI 기반 금융 어드바이저는 사기를 식별하고, 위험을 평가하며, 투자 전략을 최적화하기 위해 거래 패턴을 분석한다.

FAQ

Q: 좁은 인공지능(Narrow AI)과 인공 일반 지능(AGI)의 주요 차이점은 무엇인가요?

A: 좁은 인공지능(ANI)은 특정 작업만을 위해 설계되어 그 분야에서만 뛰어난 성능을 보이는 반면, 인공 일반 지능(AGI)은 인간처럼 다양한 분야에서 유연하게 사고하고 적응할 수 있는 이론적 개념입니다. ANI는 현재 우리가 사용하는 대부분의 AI 시스템(음성 비서, 추천 엔진 등)이며, 정해진 영역을 벗어난 문제는 해결할 수 없습니다.

Q: 생성형 AI가 직면한 주요 윤리적 문제는 무엇인가요?

A: 생성형 AI는 여러 윤리적 과제에 직면해 있습니다. 저작권이 있는 자료로 훈련된 모델이 만든 결과물이 지적 재산권을 침해할 수 있는 문제, 모델 훈련과 운영에 필요한 에너지와 물 사용으로 인한 환경적 영향, 훈련 데이터에 있는 편향성이 결과물에 반영되는 문제, 그리고 믿을 수 있지만 사실이 아닌 정보(딥페이크 포함)를 생성할 위험성이 있습니다.

Q: 컴퓨터 비전 AI는 의료 분야에서 어떻게 활용되고 있나요?

A: 컴퓨터 비전 AI는 의료 영상 분야를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술은 X선, CT 스캔, MRI 등의 의료 이미지를 인간 수준에 가까운 정확도로 분석하여 인간의 눈으로는 감지하기 어려운 미세한 패턴까지 식별합니다. 이를 통해 질병의 조기 감지와 진단이 가능해졌으며, 이러한 시스템을 도입한 의료 기관에서는 환자 재입원율이 최대 20%까지 감소했습니다. 또한 의료 이미지 내 관심 구조를 정확히 구분함으로써 개인화된 치료 계획 수립에도 기여하고 있습니다.

해당 기사에서 인용한 보고서 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.