AI 분류

 

"인공지능, 제대로 알고 계신가요?" 단순히 똑똑한 기계를 넘어, 이제 AI는 자율적 에이전트로 진화하고 있습니다. 지능의 범위부터 실무 활용 목적까지, 전문가들이 사용하는 5가지 핵심 AI 구분 체계를 통해 인공지능의 지도를 그려보세요.

 

안녕하세요! 요즘 어딜 가나 AI 이야기가 끊이지 않죠? 챗GPT부터 자율주행까지, 우리는 매일 인공지능과 마주하며 살고 있습니다. 하지만 막상 "이 AI는 어떤 종류야?"라는 질문을 받으면 대답하기가 참 모호할 때가 많아요. 그니까요, 이게 기준에 따라 분류법이 천차만별이거든요. 솔직히 말해서 저도 처음엔 다 비슷한 건 줄 알았답니다. 😊 오늘은 제가 복잡하게 얽힌 AI의 세계를 5가지 핵심 기준으로 깔끔하게 정리해 드리려 합니다. 이 글 하나만 읽으시면, 어디 가서 "AI 좀 아는 척" 하기에 충분하실 거예요!

 

1. 지능 범위 기준: 가장 기본적인 분류 🤔

가장 먼저 살펴볼 기준은 'AI가 수행할 수 있는 업무의 스펙트럼'입니다. 학계에서 가장 보편적으로 쓰이는 방식이죠.

• 약인공지능 (ANI): 특정 분야(바둑, 번역, 이미지 인식 등)에서만 뛰어난 성능을 보입니다. 현재 우리가 마주하는 모든 실용적인 AI가 여기에 해당합니다.
• 강인공지능 (AGI): 인간과 동등한 지능을 가지고 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 AI입니다. 스스로 학습하고 사고하는 '범용성'이 핵심입니다.
• 초인공지능 (ASI): 모든 면에서 인간의 지능을 아득히 추월한 단계입니다. 아직은 이론적 영역에 머물러 있습니다.

1️⃣ ANI — Artificial Narrow Intelligence

특화 인공지능 (약한 AI)

정의

특정 과업 하나(또는 제한된 범위)만 수행하는 AI

지능 범위

• 한 영역에서는 인간보다 뛰어남
• 다른 영역으로 지식 전이 불가

핵심 특징

• 목적·문제 정의는 인간이 수행
• 학습은 가능하나 범용 이해는 없음
• 자율적 목표 설정 ❌

대표 사례

• 음성 인식, 번역, 추천 시스템
• 의료 영상 판독, 이상 탐지
• 생성형 AI(현재의 LLM 포함)

현재 위치

• ✅ 현존하는 모든 AI는 ANI

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2️⃣ AGI — Artificial General Intelligence

일반 인공지능 (강한 AI의 기준점)

정의

인간과 유사한 수준의 범용 지능을 가진 AI

지능 범위

• 학습한 지식을 다른 분야로 전이
• 문제 정의·추론·적응 가능
• 새로운 환경에서도 스스로 학습

핵심 특징

• 범용 추론(Reasoning)
• 메타 학습(Learning to Learn)
• 자율적 목표 설정 가능성

기준

• 평균적인 인간이 할 수 있는 지적 과업을
  대부분의 영역에서 수행

현재 상태

• ❌ 아직 도달하지 못함
• 일부 능력은 근접했으나 범용성 부족

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3️⃣ ASI — Artificial Superintelligence

초지능

정의

모든 지적 영역에서 인간을 압도적으로 능가하는 AI

지능 범위

• 인간 최고 전문가를 모든 분야에서 초월
• 과학·기술·전략을 스스로 창조
• 자기 개선(Self-improvement)

핵심 특징

• 지능 폭발(Intelligence Explosion) 가능성
• 인간의 이해·통제 한계 초과
• 문명 수준의 영향력

현재 상태

• ⚠️ 이론적·가설적 단계

주요 리스크

• 통제 문제(Control Problem)
• 목표 정렬(Alignment Problem)
• 존재론적 리스크

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ANI · AGI · ASI 핵심 비교

구분                                     ANI                                       AGI                              ASI

지능 범위	특정 과업	전 영역	전 영역 초월
지식 전이	❌	✅	✅
목표 설정	❌	가능	자율
인간 대비	부분 우위	동등	압도
현재 존재	✅	❌	❌

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가장 중요한 통찰

지능 범위의 차이는 ‘성능’이 아니라
‘범용성’과 ‘주체성’의 차이입니다.

• ANI: 잘하는 도구
• AGI: 생각하는 존재
• ASI: 인간을 넘어서는 지성

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한 문장 요약

AI의 가장 기본적인 구분은
“얼마나 똑똑한가”가 아니라
“얼마나 넓게 생각할 수 있는가”입니다.

2. 학습·기술 방식 기준: 어떻게 배우는가? 📊

기술적인 관점에서 AI가 데이터를 처리하고 지식을 습득하는 메커니즘에 따라 나뉩니다.

학습 방식	핵심 원리
지도 학습	정답(라벨)이 있는 데이터를 통해 정답을 맞히는 연습을 합니다.
비지도 학습	정답 없이 데이터 자체의 특징과 군집을 찾아냅니다.
강화 학습	행동에 따른 보상과 처벌을 통해 최적의 전략을 찾아냅니다.

1️⃣ 규칙 기반 AI (Rule-based AI)

학습 방식

• 학습 ❌
• 사람이 규칙을 직접 설계 (IF–THEN)

기술 특징

• 결정 트리
• 룰 엔진

장점

• 예측 가능
• 설명 용이

한계

• 확장성 없음
• 환경 변화에 취약

대표 사례

• 초기 챗봇
• RPA

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2️⃣ 머신러닝 AI (Machine Learning)

학습 방식

• 데이터 기반 패턴 학습
• 통계·확률 모델

기술 특징

• 지도·비지도 학습
• 예측 중심

장점

• 규칙 없이 학습 가능
• 패턴 인식

한계

• 인간이 문제 정의
• 맥락 이해 부족

대표 사례

• 수요 예측
• 추천 시스템

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3️⃣ 딥러닝 AI (Deep Learning)

학습 방식

• 다층 신경망
• 표현 학습(Representation Learning)

기술 특징

• CNN, RNN, Transformer

장점

• 복잡한 인식·추론
• 고차원 데이터 처리

한계

• 블랙박스
• 데이터·연산 자원 의존

대표 사례

• 음성·이미지 인식
• 자연어 이해

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4️⃣ 생성형 AI (Generative AI)

학습 방식

• 대규모 사전학습
• 확률적 생성

기술 특징

• LLM
• Diffusion, GAN

장점

• 콘텐츠 생성
• 추론·요약·대화

한계

• 사실성 문제
• 자율성 부족

대표 사례

• 텍스트·이미지 생성 모델

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5️⃣ 멀티모달 AI (Multimodal AI)

학습 방식

• 여러 입력 모달리티 동시 학습

기술 특징

• Cross-modal Transformer

장점

• 현실 이해 확장
• 상황 인식 향상

한계

• 구조 복잡
• 학습 비용 큼

대표 사례

• 텍스트+이미지+음성 AI

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6️⃣ 강화학습 AI (Reinforcement Learning)

학습 방식

• 행동 → 보상 → 개선
• 시행착오 기반

기술 특징

• Policy, Reward, Environment

장점

• 목표 기반 행동
• 자율성 핵심

한계

• 학습 안정성 문제
• 보상 설계 난이도

대표 사례

• 게임 AI
• 로봇 제어

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7️⃣ 에이전트 아키텍처 (Agentic AI)

학습 방식

• 단일 학습법이 아니라 구조
• 계획·기억·도구 사용

기술 특징

• Goal-oriented Loop
• Tool use, Memory

장점

• 자율 업무 수행
• 확장성

한계

• 안전·통제 문제
• 복잡성 증가

대표 사례

• 자율 AI 에이전트
• 멀티 에이전트 시스템

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한눈에 보는 요약표

기준                                           핵심 질문

규칙 기반	사람이 모든 것을 정의하는가?
머신러닝	데이터로 패턴을 배우는가?
딥러닝	표현을 스스로 학습하는가?
생성형	새로운 것을 만들어내는가?
멀티모달	여러 감각을 통합하는가?
강화학습	목표·보상으로 행동하는가?
에이전트	스스로 계획·실행하는가?

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핵심 통찰

학습·기술 방식의 진화는
‘정확도 향상’이 아니라
‘자율성 확보’로 귀결됩니다.

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한 문장 정리

AI는 무엇을 하느냐보다
어떻게 배우고 행동하느냐로 구분해야 합니다.

3. 자율성·에이전트 기준: 스스로 판단하는가? 🤖

이 부분은 최근 가장 중요하게 다뤄지는 기준입니다. 단순히 도구(Tool)로 쓰이느냐, 주체적인 에이전트(Agent)로 활동하느냐의 차이입니다.

💡 자율성 핵심 포인트!
1. 보조형: 인간의 명확한 프롬프트(명령)가 있어야만 작동합니다.
2. 자율 에이전트: 광범위한 목표(Goal)를 주면, AI가 스스로 계획을 세우고, 인터넷을 검색하거나 다른 툴을 사용해 업무를 완수합니다.

1️⃣ 반응형 AI (Reactive AI)

❌ 자율성 없음

정의

입력이 오면 정해진 방식으로 출력하는 AI

특징

• 판단 ❌
• 목표 ❌
• 실행 ❌
• 맥락 이해 제한적

역할

• 인터페이스
• 응답기

대표 예

• 규칙 기반 챗봇
• 단순 질의응답 AI

👉 ‘AI 도구’의 출발점

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2️⃣ 보조적 판단 AI (Decision-Support AI)

🔹 부분 자율성 (판단 보조)

정의

분석과 판단을 제안하지만 실행은 인간이 수행

특징

• 판단 🔹
• 목표는 인간 설정
• 실행은 인간

역할

• 조언자
• 분석가

대표 예

• 의료 진단 보조
• 투자·리스크 분석 AI

👉 AI가 “무엇을 할지” 말하기 시작

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3️⃣ 에이전트 AI (Agentic AI)

⚠️ 제한적 자율성 (행동 주체)

정의

목표를 받아 계획·행동·수정을 반복하는 AI

특징

• 목표 인식 ✅
• 계획 수립 ✅
• 실행 🔹 (범위 제한)
• 피드백 반영

구조

 

Goal → Plan → Act → Reflect

역할

• 업무 수행자
• AI 직원

대표 예

• 자율 업무 에이전트
• 멀티 스텝 작업 수행 AI

👉 AX(Autonomous eXperience)의 시작점

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4️⃣ 자율 AI (Autonomous AI)

✅ 실질적 자율성

정의

목표를 이해하고 스스로 판단·실행·수정

특징

• 판단 ✅
• 실행 ✅
• 도구 사용
• 기억(Memory)

역할

• 실행 주체
• 인간은 감독자

대표 예

• 완전 자율 운영 AI
• 장기 목표 수행 에이전트

👉 사람이 “시키지 않아도” 일이 진행됨

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5️⃣ 자율 AI 조직 (Autonomous AI System)

🔴 집단 자율성 (이론 단계)

정의

여러 AI가 역할 분담·협업하며 스스로 진화

특징

• AI 간 협업
• 상호 평가
• 자기 개선

역할

• 조직 단위 의사결정
• AI 경제 주체

현재 상태

• 실험·이론 단계

👉 AGI/ASI 문턱

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단계별 핵심 비교 표

단계목표 설정판단실행주체

반응형 AI	❌	❌	❌	인간
판단 보조 AI	❌	🔹	❌	인간
에이전트 AI	인간	✅	🔹	AI
자율 AI	AI	✅	✅	AI
자율 AI 조직	AI 집단	✅	✅	AI 집단

핵심 통찰 (중요)

자율성의 핵심은 ‘정확도’가 아니라
‘주체가 누구인가’입니다.

 

사람이 판단 → AI가 도움

AI가 판단 → 사람이 승인

AI가 판단 → AI가 실행

---

한 문장 요약

자율성·에이전트 기준은
AI가 ‘도구’인지 ‘행위자’인지를 가르는 가장 중요한 기준입니다.

4. 활용 목적 기준: 실무 관점의 분류 🛠️

실무에서 AI를 도입할 때 가장 먼저 고려하는 기준입니다. 어떤 가치를 만들어내느냐가 핵심이죠.

목적별 분류 📝

1. 예측 AI: 데이터 추세를 분석해 미래 수치를 예상 (예: 재고 관리, 주가 예측)
2. 분류 및 진단 AI: 패턴을 분석해 종류를 구분 (예: 질병 진단, 불량품 검수)
3. 생성형 AI: 새로운 콘텐츠를 창조 (예: 마케팅 문구 작성, 이미지 디자인)

1️⃣ 분석·예측형 AI

Data → Insight

활용 목적

데이터를 분석해 미래를 예측하고 패턴을 찾는 것

주요 업무

• 수요 예측
• 리스크 분석
• 이상 탐지

실무 가치

• 정확도 향상
• 비용 절감

주 사용 단계

• DX 중심
• Level 2 (데이터 기반 예측)

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2️⃣ 인식·인지형 AI

Perception → Understanding

활용 목적

인간의 감각(시각·청각·언어)을 대체·확장

주요 업무

• 이미지·영상 인식
• 음성 인식
• 자연어 이해

실무 가치

• 입력 자동화
• 현장 데이터 확보

주 사용 단계

• UX → DX
• Level 2–3

---

3️⃣ 생성·창작형 AI

Creation → Productivity

활용 목적

새로운 콘텐츠·코드·아이디어 생성

주요 업무

• 문서·보고서 작성
• 마케팅 콘텐츠
• 코드 생성

실무 가치

• 지식 노동 생산성 폭증
• 업무 속도 혁신

주 사용 단계

• UX → DX → AX¹
• Level 3

---

4️⃣ 자동화·운영형 AI

Process → Efficiency

활용 목적

반복 업무·운영 프로세스를 자동화

주요 업무

• 백오피스 자동화
• 고객 응대 자동화
• 운영 최적화

실무 가치

• 인력 대체
• 운영 안정성

주 사용 단계

• DX 중심
• Level 1–3

---

5️⃣ 의사결정·전략형 AI

Decision → Strategy

활용 목적

복잡한 상황에서 판단·전략 수립을 지원

주요 업무

• 투자·리스크 의사결정
• 진단·처방
• 시나리오 분석

실무 가치

• 판단 품질 향상
• 인간 편향 감소

주 사용 단계

• AX¹ (AI Transformation)
• Level 3

---

6️⃣ 자율 실행형 AI

Action → Outcome

활용 목적

목표를 부여하면 AI가 스스로 실행

주요 업무

• 자율 업무 수행
• AI 직원
• 운영 대행

실무 가치

• 확장성 극대화
• 조직 구조 변화

주 사용 단계

• AX² (Autonomous eXperience)
• Level 4–5

---

한눈에 보는 실무 요약표

활용 목적                                     핵심 질문                                                                         주 단계

 

분석·예측	미래를 맞히는가	DX
인식·인지	현실을 이해하는가	UX·DX
생성·창작	새로운 것을 만드는가	UX·DX·AX¹
자동화·운영	일을 대신하는가	DX
의사결정·전략	판단을 맡길 수 있는가	AX¹
자율 실행	일을 통째로 맡길 수 있는가	AX²

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핵심 통찰 (중요)

실무에서 AI의 진짜 차이는
모델 종류가 아니라
‘어디까지 맡기느냐’에서 발생합니다.

 

분석만 맡김 → 판단을 맡김 → 실행을 맡김

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한 문장 정리

활용 목적 기준은
AI를 ‘기술’이 아니라
‘업무 역할’로 이해하게 만드는 분류입니다.

5. 발전 단계(성숙도) 기준  📈

이 기준은 AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 어디까지 스스로 학습·판단·실행하는지를 단계적으로 보여줍니다.

Level 1  규칙 기반 자동화
Level 2  데이터 기반 예측
Level 3  인지·판단 AI
Level 4  에이전트 AI
Level 5  자율 AI 조직

1️⃣ Level 1 — 규칙 기반 자동화

(Automation)

핵심: 사람이 만든 규칙을 그대로 실행

• 학습 ❌ / 판단 ❌ / 자율 ❌
• IF–THEN 로직, 시나리오 고정

대표: RPA, 단순 챗봇
의미: AI 이전 단계의 자동화

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2️⃣ Level 2 — 데이터 기반 예측

(Predictive AI)

핵심: 과거 데이터로 미래를 예측

• 학습 ✅ / 판단 ❌ / 자율 ❌
• 패턴 인식, 예측 정확도 향상

대표: 수요 예측, 추천 시스템, 이상 탐지
의미: 실무 DX의 출발점

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3️⃣ Level 3 — 인지·판단 AI

(Decision / Cognitive AI)

핵심: 데이터를 해석해 판단을 제안

• 학습 ✅ / 판단 🔹 / 자율 ❌
• 추론, 설명 가능성(XAI) 중요

대표: 의료 진단 보조, 투자·리스크 판단
의미: 판단 구조 전환의 시작

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4️⃣ Level 4 — 에이전트 AI

(Agentic / Autonomous AI)

핵심: 목표 기반으로 계획·실행·수정

• 학습 ✅ / 판단 ✅ / 자율 🔹
• Goal → Plan → Act → Reflect

대표: 자율 업무 에이전트, AI 직원
의미: 실행 주체가 인간 → AI로 이동

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5️⃣ Level 5 — 자율 AI 조직

(Autonomous AI System)

핵심: 여러 AI가 조직처럼 협업·진화

• 학습 ✅ / 판단 ✅ / 자율 ✅
• 역할 분담, 상호 평가, 자기 개선

대표: 이론·실험 단계
의미: 범용 지능(AGI) 문턱

---

단계별 핵심 비교표

단계                                        학습                     판단                   실행                         주체

Level 1	❌	❌	규칙	인간
Level 2	✅	❌	인간	인간
Level 3	✅	🔹	인간	인간+AI
Level 4	✅	✅	🔹	AI
Level 5	✅	✅	✅	AI 집단

---

UX·DX·AX와의 연결(요약)

성숙도                                     경험 프레임                           

Level 1–2	UX
Level 2–3	DX
Level 3	AX¹ (AI Transformation)
Level 4–5	AX² (Autonomous eXperience)

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핵심 통찰

성숙도의 본질은 ‘정확도 상승’이 아니라
‘주체의 이동(사람 → AI)’이다.

---

한 문장 정리

AI 성숙도 모델은
AI가 ‘도구’에서 ‘행위자’로 바뀌는 진화 지도입니다.

 

6. 경험·조직 중심 기준  📈

UX → DX → AX → AX² 는 “관점(Experience & 조직 변화)”의 프레임이고, “사람·조직이 AI를 어떻게 쓰느냐”의 기준이다.

1단계  UX  : AI를 “편하게 쓰는 단계”
2단계  DX  : AI로 “업무를 디지털화하는 단계”
3단계  AX¹ : AI로 “판단 구조를 바꾸는 단계” (AI Transformation)
4단계  AX² : AI가 “스스로 일하는 단계” (Autonomous eXperience)

1️⃣ UX 단계

AI를 편하게 쓰는 단계

핵심 의미

AI가 사용자 경험을 개선하는 도구로 작동

변화의 초점

• 인터페이스
• 접근성
• 편의성

특징

• 대화형 UI, 추천, 요약
• AI는 반응형
• 사용자가 항상 주도권 보유

대표 상태

• “AI가 있어서 훨씬 편해졌다”

한계

• 생산성·구조 변화는 제한적
• AI는 어디까지나 도구

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2️⃣ DX 단계

AI로 업무를 디지털화하는 단계

핵심 의미

AI가 업무 프로세스에 내재화됨

변화의 초점

• 자동화
• 효율
• 프로세스 재설계

특징

• 반복 업무 제거
• 데이터 기반 의사결정
• 사람 + AI 협업 구조

대표 상태

• “AI 덕분에 일이 빨라지고 비용이 줄었다”

한계

• 판단의 주체는 여전히 인간
• AI는 똑똑한 자동화 시스템

---

3️⃣ AX¹ 단계 (AI Transformation)

AI로 판단 구조를 바꾸는 단계

핵심 의미

의사결정의 중심이 인간에서 AI로 이동

변화의 초점

• 판단 체계
• 전략 수립 방식
• 사고 구조

특징

• AI가 먼저 분석·해석·제안
• 인간은 검토·승인
• 설명 가능한 AI(XAI) 중요

대표 상태

• “우리는 AI의 판단을 검토한다”

전환 포인트

• ❗ ‘무엇을 할 것인가’를 AI가 먼저 말함

한계

• 실행은 여전히 인간
• 속도·확장성에 제약

---

4️⃣ AX² 단계 (Autonomous eXperience)

AI가 스스로 일하는 단계

핵심 의미

AI가 목표를 이해하고 스스로 판단·실행·수정

변화의 초점

• 주체의 이동
• 자율성
• 확장성

특징

• Goal → Plan → Act → Reflect
• 기억·도구 사용
• 멀티 에이전트 가능

대표 상태

• “AI에게 맡겨두면 일이 끝나 있다”

결정적 차이

• 인간: 관리자·감독자
• AI: 실행 주체

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단계별 핵심 비교 요약

구분                                      UX                      DX                             AX¹                                  AX²    

AI 역할	도구	자동화	판단자	실행자
판단 주체	인간	인간	AI+인간	AI
실행 주체	인간	인간	인간	AI
핵심 가치	편의	효율	전략	확장

 

구분                                        UX→DX→AX                                       Level 1–5

프레임 성격	경험·조직 변화	기술·능력 성숙도
기준	누가 주체인가	무엇을 할 수 있는가
초점	인간 ↔ AI 관계	AI 내부 능력
용도	전략·기획·조직	기술·연구·로드맵

 

학습·기술 방식                                                                        UX               DX                 AX¹                 AX²

규칙 기반 (Rule-based)	✅	🔹	❌	❌
머신러닝 (ML)	✅	✅	🔹	❌
딥러닝 (DL)	✅	✅	✅	🔹
생성형 AI (GenAI)	✅	✅	✅	🔹
멀티모달 AI	✅	✅	✅	🔹
강화학습 (RL)	🔹	✅	✅	✅
에이전트 아키텍처	❌	🔹	✅	✅

(✅: 충분히 도달 / 🔹: 부분 도달 / ❌: 미도달)

교차 매핑 (가장 현실적인 연결)

경험 프레임                                                                                                                  주로 필요한 기술 수준

UX	Level 1–2
DX	Level 2–3
AX¹ (AI Transformation)	Level 3
AX² (Autonomous eXperience)	Level 4–5

⚠️ 중요한 포인트

• Level 4 기술이 있어도 UX 단계에 머무를 수 있음
• 조직이 준비 안 되면 AX²는 불가능

가장 중요한 통찰

AI의 진짜 진화는
기능의 추가가 아니라
‘주체의 이동’이다.

 

UX : 사람이 쓰는 AI DX : 사람이 일하는 AI AX¹ : AI가 생각하는 조직 AX² : AI가 일하는 세계

---

한 문장 정리

UX는 시작이고,
DX는 최적화이며,
AX¹은 전환이고,
AX²는 완성이다.

 

 

💡

AI 구분 체계 한눈에 보기

기본 분류: 약인공지능(ANI)이 주류

기술 방식: 지도/비지도/강화 학습

자율성: 에이전트로의 진화가 핵심

실무 목적: 예측, 분류, 생성

성숙도: 제한된 메모리에서 다음 단계로

AI의 체계를 이해하면 기술의 미래가 보입니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: AI 에이전트가 왜 중요한가요?

A: 사람이 일일이 지시하지 않아도 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하기 때문에, 생산성 차원에서 차원이 다른 혁신을 가져오기 때문입니다.

Q: 생성형 AI는 강인공지능인가요?

A: 아닙니다. 생성 능력이 뛰어나지만 특정 모델의 한계 내에서 작동하므로 아직은 고도화된 약인공지능(ANI)에 해당합니다.

지금까지 AI를 바라보는 5가지 시선을 정리해 드렸습니다. 어떤 기술이든 그 체계를 먼저 이해하면 흐름이 보이기 시작합니다. 앞으로 여러분이 만날 수많은 AI가 어떤 기준에 해당할지 직접 맞춰보는 것도 재미있을 것 같아요! 궁금한 점은 언제든 댓글로 남겨주세요~ 😊

 

⚠️ 면책조항
본 내용은 참고용 초안으로, 사실과 다른 정보가 포함될 수 있습니다. 동일한 내용을 여러 증권전문가가 분석해도 각자 다른 관점과 결론을 제시하는 것처럼, 본 분석 역시 매번 해석 방식이나 강조점이 달라질 수 있습니다. 따라서, 제시된 모든 내용은 반드시 본인의 직접 검증해야 하며, 투자의 최종 결정과 책임은 사용자 본인에게 있습니다.