AI 종류 ｜ AI 분류와 2025 대학생·취준생이 많이 활용한 AI 종류까지

 

2025년 기준으로 AI 종류를 나누는 가장 실용적인 방법은 ① 역할/지능 수준, ② 학습 방식, ③ 실제 서비스 형태 세 가지 축으로 보는 것입니다.

강한 AI·약한 AI 같은 개념적인 분류부터, 지도학습/비지도학습/강화학습 같은 기술 분류, 그리고 챗봇·이미지 생성·음성 인식처럼 우리가 직접 쓰는 서비스 종류까지 함께 이해하면 전체 그림이 잡힙니다. 

 

특히 2025년에는 생성형 AI(Generative AI) 와 멀티모달(텍스트+이미지+음성) AI 가 대학생·취준생의 공부, 포트폴리오, 취업 준비에서 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 

 

 

 

📈2025 최신 AI 종류 및 분류

 

AI는 보통 ‘무엇을 할 수 있나(능력/역할)’ 기준과 ‘어떻게 동작하나(학습 방식/기술)’ 기준으로 나눕니다.

 

 

분류 기준	종류	한 줄 설명	예시
지능 수준 (능력)	약한 AI(협의 AI)	한 가지 업무에 특화된 AI	스팸 필터, 챗봇, 추천 알고리즘
	강한 AI(AGI, 범용 AI)	인간처럼 거의 모든 지적 작업 수행 목표의 AI	아직 연구 단계(이론·연구 논의 수준)
	초지능 AI	인간을 훨씬 뛰어넘는 상상 속 수준	SF 영화 속 AI
활용 범위 (역할/도메인)	특화형 AI	특정 도메인(번역, 사진, 의료 등)에 최적화	파파고, 의료 영상 판독 AI
	범용형 AI	여러 작업을 다룰 수 있는 범용 도구	GPT 계열 LLM, Llama 4 등범용 도구

 

대학생/취준생 입장에선 👉 "범용형 + 생성형 AI”를 기본 툴로 쓰고, 필요할 때 특화형 AI(발음·코딩·디자인 등) 를 추가로 쓰는 구조가 가장 현실적입니다.

 

 

 

📖학습 방식 기준 4가지 AI

 

기술적으로는 “기계가 어떻게 배웠는가” 기준으로 나눕니다.

 

1) 지도학습(Supervised Learning)

 

◾ 정답이 붙은 데이터(문제–정답 쌍)를 보고 배우는 방식

◾ 예: 스팸/정상 메일 분류, 점수 예측 모델

 

2) 비지도학습(Unsupervised Learning)

 

◾ 정답 없이 데이터 패턴을 스스로 찾는 방식

◾ 예: 비슷한 취업 공고 군집화, 사용자 유형(헤비유저/라이트유저) 분류

 

3) 강화학습(Reinforcement Learning)

 

◾ “보상”을 최대화하도록 시도–실패를 반복하며 학습

◾ 예: 알파고, 자율주행, 추천 알고리즘 최적화

 

4) 자기지도·생성형 학습(Self-supervised & Generative)

 

◾ 대규모 데이터를 스스로 가리고 맞히면서 패턴을 익히고, 새로운 콘텐츠를 생성하도록 학습

◾ 예: GPT 계열 LLM, 이미지 생성 모델, 음악 생성 AI 

👉 이 학습 방식들이 조합되어 생성형 AI, 음성 AI, 비전 AI(이미지/영상) 같은 서비스로 구현됩니다.

 

 

 

👨‍🎓2025년 대학생·취준생이 많이 활용하는 대표 AI 종류 7가지

 

2025년에는 특히 생성형 AI + 멀티모달 AI가 핵심 축입니다.

연구와 기사들에 따르면, 2024~2025년 사이 대부분의 대학생이 과제·시험 준비·에세이 작성 등에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 사용 비율이 90% 이상에 달한다는 조사도 있습니다.

 

AI 종류	대표 서비스	대학생·취준생 활용 예시
텍스트 생성형 AI (LLM)	ChatGPT, Llama 4, Claude 등	레포트 개요 짜기, 개념 정리, 면접 질문 정리
이미지 생성형 AI	DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 등	썸네일, 포트폴리오 이미지, 공모전 포스터 초안
코드/개발 보조 AI	GitHub Copilot, Tabnine 등	코딩 과제 보조, 버그 설명, 코드 리팩토링
음성·발음·스피치 AI	ELSA Speak, 음성 합성·TTS 도구 등	영어 발음 교정, 발표 스크립트 TTS 리허설
비전 AI(이미지/영상 인식)	YOLO, 분류/세그멘테이션 모델 등	실험 결과 이미지 자동 분류, 객체 인식
검색·질문 특화 AI	Perplexity, 검색+LLM 하이브리드	논문 요약, 개념 비교, 자료 출처 확인
멀티모달 AI (텍스트+이미지+음성)	GPT-4o 계열, Llama 4 멀티모달 모델 등	PPT용 이미지+문구 같이 생성, 영상 스크립트

✅목표별 추천 AI 종류 및 활용 방법

 

목표	추천 AI 종류	구체적 활용 방법
강의 이해·요약	텍스트 생성형 AI (LLM)	강의 노트 붙여넣기 → 핵심 요약, 예상 시험 문제 생성
레포트·보고서 작성	텍스트 생성형 + 검색형 AI	목차 설계, 초안 작성 후 직접 수정, 참고 논문 방향 제시
코딩·데이터 분석 과제	코드 보조 AI	오류 메시지 설명, 코드 개선 아이디어, 알고리즘 설명
공모전·대외활동 기획서	텍스트+이미지 생성형 AI	기획서 구조 잡기, 포스터·SNS 홍보용 이미지 초안 제작
포트폴리오·자기소개서	텍스트 생성형 AI	경험 정리, 문장 다듬기, 항목별 키워드 추천
영어 공부·발표 준비	음성·발음 AI + LLM	스크립트 생성 → 발음 교정 → Q&A 예상 질문 뽑기

 

 

 

👍AI 종류별, “안전하게 잘 쓰는 법” 미니 가이드

1) 텍스트 생성형 AI 쓸 때

 

◾ AI에게 역할을 구체적으로 지시

    ❌“경제학 과제 도와줘”

    ⭕“대학 2학년 수준, 미시경제학 수요탄력성 개념을 예시 2개로 설명해줘”

◾ 항상 직접 수정 + 본인 말투로 재작성 후 제출

 

2) 이미지·디자인 생성형 AI 쓸 때

 

◾ 공모전/포트폴리오용이면 “아이디어 참고용 초안”으로 쓰고, 최종물은 직접 수정하거나 상업적 허용 범위를 확인

 

3) 코드·데이터 분석 AI 쓸 때

 

◾ 코드 전체를 던지기 전, 핵심 부분만 쪼개서 질문

“이 코드가 왜 느린지, 어떤 부분을 개선하면 좋을지”처럼 설명 중심 질문이 효과적

 

 

 

자주 묻는 질문(FAQ)

 

Q. 챗GPT 같은 LLM도 AI 종류 중 하나인가요? 어떤 분류에 속하나요?

 

A. 네. 챗GPT, Llama 4 등은 “생성형 AI 중 텍스트 생성형 AI(LLM)” 에 해당하는 AI 종류입니다.

◾ 능력/역할 기준: 범용형 + 약한 AI (많은 일을 하지만 아직 인간 수준의 완전한 AGI는 아님)

◾ 기술 기준: 자기지도 학습 + 생성형 모델(Transformer 기반)

 

Q. 생성형 AI랑 일반 머신러닝(ML)은 뭐가 다른가요?

 

A. 공통점 : 모두 데이터를 학습해 패턴을 찾는다는 점에서는 동일

차이점 :

전통적인 ML : 분류/예측이 주용도

생성형 AI : 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음악을 만들어내는 것에 특화

 

Q. 전공 상관없이 꼭 알아두면 좋은 AI 종류는?

 

A.

◾ 텍스트 생성형 AI (LLM) – 레포트, 자소서, 면접 준비, 공부 요약

◾ 이미지·디자인 생성형 AI – PPT, 포트폴리오, 공모전, 썸네일

◾ 코드/데이터 보조 AI – 전자·컴공·데이터 관련 학과, 혹은 엑셀/통계 많이 쓰는 모든 직무

◾ 검색+AI 하이브리드 도구 – 논문/자료 조사, 레퍼런스 정리

이 네 가지 종류만 제대로 익혀도, 대부분의 대학/취업 상황에서 큰 도움을 받을 수 있습니다.

 

Q. 이력서/자기소개서에 AI 써도 되나요? 걸리면 큰일 나나요?

 

A. 초안·아이디어 단계에서 AI를 활용하는 건 많은 학교·기업이 허용하는 편입니다.

 

다만, AI가 쓴 문장을 그대로 복붙해 제출하면 표절·진정성 문제가 생길 수 있고

채용 담당자나 교수 입장에서는 “AI가 쓴 티”가 나는 문장을 금방 눈치채기도 합니다.

 

안전한 사용 기준은 다음 정도입니다.

 

1. 본인 경험을 먼저 키워드로 정리

2. AI에게 “구조/흐름 추천” 정도만 받기

3. 문장 하나하나를 내 말투로 다시 쓰고, 내용도 직접 검토

 

 

함께 보면 좋은 AI 콘텐츠

자소서 AI 사이트 추천｜프롬프트 모음, 작성 TIP, 표절검사 등

취준생·대학생 필수 챗GPT 프롬프트 모음｜템플릿·추천·활용 Q&A

2025년 대학생이 가장 많이 쓰는 이미지 생성 AI TOP 5