50 Must-Know AI Terms Every Developer Should Know in 2025

인공지능 시대의 기본 어휘

2025년, AI 기술은 더 이상 미래가 아니라 현재입니다. 개발자와 테크 전문가들에게 AI 관련 영어 어휘는 필수가 되었죠. 이 글에서는 실무 현장에서 매일 마주치는 50가지 핵심 AI 용어를 정리합니다.

1. Foundation Model

거대한 데이터셋으로 사전 학습된 범용 모델을 의미합니다. GPT-4, Claude, Gemini 같은 모델들이 여기에 해당합니다.

// 실무에서 쓰는 표현
"We are building on top of a foundation model"
"The foundation model handles general reasoning"
"Let's use a foundation model for the base layer"

2. Embedding

텍스트나 이미지를 고차원 공간의 벡터로 변환한 것입니다. "The embedding space captures semantic meaning"는 자주 쓰이는 표현입니다.

3. Fine-tuning

사전 학습된 모델을 특정 태스크에 맞게 추가 학습시키는 과정입니다. "We fine-tuned the model on our proprietary dataset"처럼 쓰입니다.

4. Hallucination

AI가 사실이 아닌 내용을 마치 진실인 것처럼 생성하는 현상입니다. "The model occasionally hallucinates facts"라고 표현합니다.

5. Temperature

텍스트 생성의 무작위성을 조절하는 파라미터입니다. "Lower temperature gives more deterministic outputs"라고 설명할 수 있습니다.

// Temperature 설정 예시
Creative writing  → temperature = 0.8 ~ 1.0
Factual Q/A       → temperature = 0.1 ~ 0.3
Code generation     → temperature = 0.2 ~ 0.4

실무에서 바로 쓰는 표현 5선

• "The model exhibits strong zero-shot performance" — 사전 학습만으로도 우수한 성능을 보입니다.
• "We need to reduce the inference latency" — 추론 속도를 줄여야 합니다.
• "Let's deploy it as an API endpoint" — API 엔드포인트로 배포합시다.
• "The context window is 128k tokens" — 컨텍스트 윈도우가 128k 토큰입니다.
• "We're hitting the rate limit" — 레이트 리미트에 걸렸습니다.

마무리

AI 영어는 빠르게 진화하고 있습니다. 이 50가지 용어를 숙지하면 대부분의 AI 관련 대화와 문서를 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 꾸준히 학습하며 실무에 적용해 보세요!