디자이너를 위한 AI 용어 사전

Nielsen Norman Group의 Caleb Sponheim이 제품·디자인 실무에서 마주치는 AI 용어를 쉬운 말로 정리한 사전을 냈습니다. AI·머신러닝·신경망 같은 기초 개념부터 LLM·파운데이션 모델·추론 모델, 프롬프트 엔지니어링·RAG·RLHF 같은 기법, 그리고 환각·편향·자동화 편향처럼 디자인 관점에서 신경 써야 할 문제까지 80여 개 항목을 담았습니다.

"이 용어 사전은 마주친 용어를 찾아볼 때도, 필요해지기 전에 작동하는 어휘를 갖출 때도 쓰라고 만든 것이다."Caleb Sponheim, Nielsen Norman Group

왜 중요한가

AI 기능을 만드는 팀에서 가장 흔한 마찰은 기술이 아니라 언어입니다. 같은 단어를 디자이너·엔지니어·PM이 제각기 다르게 쓰면 요구사항이 어긋나고, 벤더와 연구자마다 정의가 달라 혼선은 더 커집니다. 이 사전은 '실제 제품과 UX에서 그 말이 어떻게 쓰이는가'를 기준으로 정의를 잡고, 각 항목에 관련 용어 링크와 심화 아티클을 연결해 팀의 공통 언어를 세울 발판을 제공합니다.

실무 적용

새 AI 기능을 논의하기 전에 팀이 핵심 용어의 정의부터 맞추세요 — 환각·자동화 편향·RAG 같은 말이 회의마다 다른 뜻으로 오가면 결정 자체가 흔들립니다. 디자이너라면 특히 환각·편향·자동화 편향처럼 사용자 경험에 직접 닿는 개념을 먼저 익히고, 스펙 문서에 용어 정의를 명시해 두는 것만으로도 리뷰 시간이 줄어듭니다. 필요할 때 찾아보는 사전이자, 신규 입사자 온보딩 자료로도 그대로 쓸 수 있습니다.

교차 참고

• Nielsen Norman Group: One AI Output Is an Example, Not an Evaluation — AI 결과물 하나로 성능을 판단하지 말라는 관점이 용어 이해와 나란히 필요합니다.
• Nielsen Norman Group: AI-Generated Images Can Perform as Well as Stock Photography — 용어를 넘어 실제 UX 판단으로 이어지는 최신 실험 사례입니다.

Wemeet의 관점

Wemeet은 AI 리터러시의 첫걸음이 모델이 아니라 어휘라고 봅니다. 팀이 같은 단어를 같은 뜻으로 쓰는 순간 논의의 속도와 정확도가 함께 올라갑니다 — 화려한 도구보다, 공유된 용어집 한 장이 AI 협업의 진짜 병목을 먼저 풉니다.