알고리즘, 자동화, 인공지능의 차이점은 무엇인가요?

요즘에는 알고리즘, 자동화, 인공지능이라는 세 가지 용어 중 하나를 언급하지 않고는 기술 관련 주제를 이야기하는 것이 거의 불가능합니다. 대화가 산업용 소프트웨어 개발(알고리즘이 핵심)이든, DevOps(완전히 자동화에 관한 것)이든, AIOps(인공 지능을 사용하여 IT 운영을 강화하는 것)에 관한 것이든, 이러한 최신 기술 유행어를 접하게 될 것입니다.

실제로 이러한 용어가 나타나는 빈도와 적용되는 중복되는 사용 사례가 많기 때문에 쉽게 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 모든 알고리즘이 AI의 한 형태라고 생각할 수도 있고, 자동화하는 유일한 방법은 AI를 적용하는 것이라고 생각할 수도 있습니다.

현실은 훨씬 더 복잡합니다. 알고리즘, 자동화, AI는 모두 서로 관련되어 있지만 엄연히 다른 개념이므로 혼동하는 것은 실수입니다. 오늘 우리는 이러한 용어의 의미, 차이점, 현대 기술 환경에서 교차하는 위치를 분석해 보겠습니다.

알고리즘이란 무엇입니까?

수십 년 동안 기술계에서 논의되어 온 용어인 알고리즘부터 시작해 보겠습니다.

알고리즘은 일련의 절차입니다. 소프트웨어 개발에서 알고리즘은 일반적으로 프로그램이 주어진 작업을 수행하기 위해 수행하는 일련의 명령이나 작업의 형태를 취합니다.

즉, 모든 알고리즘이 소프트웨어는 아닙니다. 예를 들어 레시피는 프로그램의 집합이기 때문에 알고리즘이라고 말할 수 있습니다. 사실, 알고리즘이라는 단어는 오랜 역사를 가지고 있으며, 그 역사는 누군가가 존재하기 수세기 전에 거슬러 올라갑니다.

자동화란 무엇입니까?

자동화는 사람의 입력이나 감독이 제한된 상태에서 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 인간은 자동화된 작업을 수행하기 위해 도구와 프로세스를 설정할 수 있지만 일단 시작되면 자동화된 워크플로는 대부분 또는 완전히 자체적으로 실행됩니다.
알고리즘과 마찬가지로 자동화의 개념도 수세기 동안 존재해 왔습니다. 컴퓨터 시대 초기에는 자동화가 소프트웨어 개발과 같은 작업의 중심 초점이 아니었습니다. 그러나 지난 10여 년 동안 프로그래머와 IT 운영팀이 가능한 한 많은 작업을 자동화해야 한다는 생각이 널리 퍼졌습니다.
오늘날 자동화는 DevOps 및 지속적 전달과 같은 방식과 밀접하게 연관되어 있습니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공지능(AI)은 컴퓨터나 인간이 아닌 다른 도구를 사용하여 인간 지능을 시뮬레이션하는 것입니다.

실제 사람의 작업을 모방한 서면 또는 시각적 콘텐츠를 생성하는 생성적 AI(Generative AI)는 지난 1년 동안 AI 논의의 중심에 있었습니다. 그러나 생성적 AI는 현존하는 다양한 AI 유형 중 하나일 뿐이며 대부분의 다른 형태의 AI(예: 예측 분석)

ChatGPT 출시가 현재의 AI 붐을 촉발하기 훨씬 전에 존재했습니다.

알고리즘, 자동화, AI의 차이점을 가르칩니다.

알고리즘과 자동화 및 AI:

자동화나 AI와 전혀 관련이 없는 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 이름과 비밀번호를 기반으로 사용자를 인증하는 소프트웨어 애플리케이션의 알고리즘은 특정 절차 세트를 사용하여 작업을 완료하지만(알고리즘이 됨) 자동화의 한 형태는 아니며 확실히 AI가 아닙니다.

자동화 대 AI:

마찬가지로 소프트웨어 개발자와 ITOps 팀이 자동화하는 프로세스 중 상당수는 AI의 한 형태가 아닙니다. 예를 들어 CI/CD 파이프라인에는 자동화된 워크플로가 많이 포함되어 있는 경우가 많지만 AI를 사용하여 프로세스를 자동화하지는 않습니다. 그들은 간단한 규칙 기반 프로세스를 사용합니다.

자동화 및 알고리즘을 갖춘 AI:

한편, AI는 인간 지능을 모방하는 데 도움이 되는 알고리즘에 의존하는 경우가 많으며, 많은 경우 AI는 작업을 자동화하거나 의사 결정을 내리는 것을 목표로 합니다. 하지만 모든 알고리즘이나 자동화가 AI와 관련된 것은 아닙니다.

세 가지가 어떻게 결합되는지:

즉, 알고리즘, 자동화, AI가 현대 기술에 그토록 중요한 이유는 이들을 함께 사용하는 것이 오늘날 가장 인기 있는 기술 트렌드의 핵심이기 때문입니다.

이에 대한 가장 좋은 예는 인간의 콘텐츠 제작을 모방하도록 훈련된 알고리즘에 의존하는 생성 AI 도구입니다. 생성 AI 소프트웨어를 배포하면 자동으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

알고리즘, 자동화 및 AI는 다른 맥락에서도 융합될 수 있습니다. 예를 들어 NoOps(더 이상 사람의 노동이 필요하지 않은 완전 자동화된 IT 운영 워크플로)에는 알고리즘 자동화뿐만 아니라 알고리즘만으로는 달성할 수 없는 복잡한 상황 기반 의사 결정을 가능하게 하는 정교한 AI 도구도 필요할 수 있습니다.

알고리즘, 자동화 및 AI는 오늘날 기술 세계의 핵심입니다. 그러나 모든 현대 기술이 이 세 가지 개념에 의존하는 것은 아닙니다. 기술이 어떻게 작동하는지 정확하게 이해하려면 알고리즘, 자동화, AI가 그 안에서 수행하는(또는 수행하지 않는) 역할을 알아야 합니다.