
AI 용어 오해 사전 — 컨텍스트, 토큰, RAG, 에이전트를 둘러싼 흔한 착각
도구 리뷰를 쓰다 보면 질문의 절반은 도구가 아니라 용어에서 꼬여 있어요. 토큰·컨텍스트·RAG·에이전트, 네 단어의 흔한 오해를 공식 문서 근거로 바로잡았습니다.
AI 도구 비교, 활용법, 업계 트렌드를 쉽게 정리합니다.

도구 리뷰를 쓰다 보면 질문의 절반은 도구가 아니라 용어에서 꼬여 있어요. 토큰·컨텍스트·RAG·에이전트, 네 단어의 흔한 오해를 공식 문서 근거로 바로잡았습니다.

"요약해줘"와 "이렇게 요약해줘" 사이에서 결과가 갈립니다. 나쁜 프롬프트 4개를 증상→진단→처방 순서로 고쳐 쓰며, 어떤 한 줄이 무엇을 바꾸는지 뜯어봤어요.

편해서 그냥 붙여넣기 전에 5분만요. AI에 넣기 전 개인정보를 지우고 바꾸는 실전 순서와, 재식별 위험을 스스로 가늠하는 체크리스트를 공식 출처와 함께 정리했어요.

AI 답이 매끄럽다고 사실인 건 아니에요. 법령·통계·공공데이터를 한국 공식 1차 출처에서 대조해, 그럴듯한 설명과 검증된 사실을 30분 안에 가르는 루틴을 정리했어요.

검색창이 아니라 브라우저 자체가 AI가 되고 있어요. Comet·Atlas·크롬 Gemini·웨일 AI탭을 놓고, 갈아탈 가치가 있는지와 조심할 지점을 정리했습니다.

"AI로 만들었습니다" 표시가 부쩍 늘어난 이유가 있어요. 1월 시행된 AI 기본법이 반년을 지난 지금, 만드는 사람 입장에서 뭘 챙겨야 하는지 정리했습니다.

안 읽은 메일 수백 통 앞에서 스크롤만 내리고 있다면, 이제 도구가 달라졌어요. 메일함을 AI로 훑고 솎아내는 순서를, 맡겨도 되는 일과 아닌 일을 갈라 정리했습니다.

가사 한 줄, 스타일 한 줄이면 노래가 나오는 시대예요. Suno 무료로 어디까지 되는지, 유료는 언제 필요한지, 저작권은 어떻게 되는지 출처와 함께 정리했어요.

데이터를 외부로 안 보내고, 호출 한도도 없이, 무료로. 내 컴퓨터에서 AI를 직접 돌리는 Ollama·LM Studio 입문을 정리했어요.

"나는 누구고, 어떻게 답해줘"를 매번 칠 필요 없어요. 맞춤설정·메모리·프로젝트로 ChatGPT를 내 작업에 맞게 길들이는 법을 정리했어요.

가격·기능 말고 "한국어로 시키면 진짜 어떻게 답하나"가 궁금했어요. 같은 뉴스 한 편을 세 도구에 똑같이 던져 본 기록입니다.

이미지 AI에 한글 넣으면 자모가 깨진다는 그 문제. 같은 문구로 세 도구를 돌려 어디가 살아남는지 봤어요.

존댓말은 어느 모델도 아직 못 믿어요. 한↔영 번역 비교 자료를 다 뒤져보니 1등이 출처마다 갈렸습니다.

같은 모델인데 채점 방식만 바꿔도 1등이 갈려요. 코딩 벤치마크를 모아보니 DeepSeek의 가성비가 유독 튀었습니다.

AI 검색은 다 틀려요 — 정도의 차이일 뿐. 컬럼비아대가 1,600건 돌려보니 출처를 60% 넘게 틀렸습니다.

다 100만 토큰을 받아요. 근데 "넣는다"와 "다 읽는다"는 다른 얘기. 길수록 정확도가 새는 context rot를 공식 문서가 인정했습니다.

비싸고 똑똑한 모델이 오히려 더 지어내요. 환각 리더보드를 줄 세워 보니 직관과 반대였습니다.

고난도 수학도 이제 AI가 만점을 받아요. 그래서 진짜 차이는 점수가 아니라 가격과 환각으로 넘어갔습니다.

한국어 받아쓰기는 Whisper가 의외로 약해요. 한국 특화 엔진이 오류율 절반이라는 벤치마크를 정리했습니다.

단발 질문은 AI가 다 잘 풀어요. 근데 여러 단계로 엮으면 정확도가 14%로 뚝 떨어집니다. 핵심은 코드 실행 여부였어요.

같은 2만 원인데 개발자랑 마케터가 살 AI는 달라요. 직군별로 뭐가 남는 장사인지 갈라봤습니다.

AI 탐지기는 비원어민 글을 절반 넘게 AI로 오판해요. 한국인이 더 억울하게 걸리는 구조였습니다.

영어에서 1등인 ElevenLabs가 한국어 점수는 의외로 낮아요. "25살"을 "스물다섯 살"로 읽는 건 국산이 강했습니다.

사진 속 글자는 잘 읽는데, 표나 위치는 의외로 못 잡아요. 범용 AI의 OCR 점수가 100점 만점에 50점대였습니다.

$20이라 적혀 있어도 카드엔 $22 넘게 찍혀요. 무료는 또 언제 막히고. 가격표가 안 알려주는 것들을 출처와 함께 모았습니다.

8개 직군을 공개 통계로 한 표에 갈라 봤어요. "대체"가 아니라 "재편" — 어디가 잠식되고 어디가 버티는지, 그리고 그 숫자를 어떻게 읽어야 하는지까지.
세 글자에 수십조 원이 움직이는데, 정작 AGI가 뭔지 그 정의부터 흔들려요. 정의가 흔들리는 이유, ChatGPT와의 결정적 차이, 도달 시점 전망이 갈리는 지점, 이후 시나리오, 핵심 용어까지 흩어진 네 글을 하나로 묶었어요.
AI가 일자리를 없애기만 하는 건 아닙니다. 그 반대편에서 새로 생긴 직업 4개를 골라 연봉, 국내에서 실제로 뽑는 곳, 진입 경로를 한 표로 비교했어요. 코딩 없이 들어가는 길도 있습니다.
"신입 안 뽑는다"는 헤드라인은 절반만 맞아요. 한국은행 청년 취업자 통계와 채용 현장 변화를 차갑게 짚되, 불안에 잡아먹히지 않고 이번 주에 손댈 수 있는 것까지 한 편으로 묶었어요.
Claude의 새 정상, Fable 5. "가장 강력하다"는 말에 끌리기 전에 — Opus 4.8과의 차이, 두 배 가격의 의미, 그리고 누가 써야 하고 누가 안 써도 되는지 솔직하게 갈라드려요.

GPT-5.5와 Claude Opus 4.7이 나란히 올라온 지금, 무엇이 어떻게 달라졌는지 모델 선택 기준으로 풀었어요.

영문 프롬프트를 번역만 한 글은 그만. 한국어 ChatGPT에서 실제로 잘 먹히는 프롬프트 100개를 직장·학습·창업·일상별로 모았어요. 자주 쓰는 카테고리 두세 개부터 즐겨찾기 해 두세요.

카드 꺼낼 필요 없이도 AI는 충분히 굴릴 수 있어요. 한 달간 무료만 써보며 추려낸, 분야별 무료 AI 도구 10개입니다.

질문 한 줄 차이로 AI 답변이 하늘과 땅이 됩니다. 결과를 가르는 4가지 핵심 기법과 복붙용 템플릿을 정리했어요.

"가장 좋은 AI"를 찾으면 답이 안 나와요. "나에게 맞는 AI"로 질문을 바꾸는 5단계 체크리스트를 정리했어요.

사무직·회계는 AI 자동화의 최전선이에요. 일이 사라진다기보다 무게중심이 옮겨가는 중인데, 그 방향을 현장 사례로 짚었어요.

AI 번역이 좋아질수록 번역가가 사라진다는 말이 돌지만, 현장은 정반대로 움직여요. 단순 번역은 줄고 전문 번역은 단가가 버티는 중입니다.

광고 배너 한 장이 몇 분 만에 나오는 시대, 단순 제작은 줄어드는 대신 기획하고 감독하는 디자이너의 몸값은 오히려 오르고 있어요.

세 도구를 다 결제해 보고 내린 결론은, 모든 작업에서 1등인 AI는 없다는 거였어요. 가격·성능·한국어를 작업별로 갈라서 비교했습니다.

같은 프롬프트를 넣어도 Midjourney는 영화처럼, GPT Image 2는 사진처럼 나옵니다. 화풍·가격·진입 장벽을 갈라서 비교했어요.

AI로 블로그 글을 쓰는 구체적인 워크플로우를 알려드려요. 주제 선정부터 초안 작성, SEO 최적화까지 단계별로 정리했어요.

챗봇 시대는 끝났어요. 에이전트, 멀티모달, 로컬 AI, 바이브 코딩, 규제까지 올해의 다섯 가지를 짚었습니다.

스마트폰도 처음엔 낯설었잖아요. AI도 똑같아요. ChatGPT 가입부터 첫 대화, 실생활 활용법까지 차근차근 짚어 드려요.

AGI 하면 열에 아홉은 OpenAI를 떠올리지만, 경기장엔 네이버·LG까지 훨씬 많은 선수가 뛰어요. 각자의 무기와 약점을 지도처럼 펼쳐봤어요.

AI 덕분에 혼자서 유튜브 채널, 블로그, 뉴스레터까지 운영하는 크리에이터가 늘고 있어요. 실전에서 어떻게 일하는지 알려드려요.

요즘 팀에 들어가 보면 AI 없이 코딩하는 개발자가 거의 없습니다. Cursor·Copilot·Claude Code의 성격 차이를 기능·가격으로 갈라봤어요.

문장 한 줄로 영상이 나오는 시대가 진짜로 왔습니다. Sora·Runway·Kling의 품질·가격·실전 워크플로우를 갈라서 정리했어요.

10분 만에 깔끔한 프레젠테이션을 만들 수 있어요. Gamma, Canva AI 등을 활용한 실전 가이드를 소개해요.

원어민 친구 없이도 AI로 영어 회화 연습을 할 수 있어요. 구체적인 프롬프트와 활용법을 알려드릴게요.

AI를 활용해 이력서와 자기소개서를 쓰는 구체적인 방법을 정리했어요. 합격률을 높이는 작성 팁까지 알려드려요.

가격은 다 비슷한데 주는 건 제각각. 월 2만원대 AI 구독을 가격표와 예산별 조합으로 갈라드려요.

기업의 반복 업무를 AI와 자동화로 없애주는 새로운 직업이 뜨고 있어요. 구체적으로 어떤 일을 하고, 어떻게 시작할 수 있는지 알려드려요.

같은 주에 "2027년"과 "수십 년 뒤"가 나란히 헤드라인을 장식해요. 전문가 전망이 이토록 갈리는 이유를 한 명씩 짚어봅니다.

3년 전 농담이던 직함이 지금은 연봉을 달고 채용됩니다. 프롬프트 엔지니어가 현장에서 실제로 하는 일과 진입 경로.