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들어가며_인공지능의 원죄
제1부 개인을 위한 AI
제1장. 당황할 것 없다
제2장. 차분한 태도로 AI를 포용하라
제3장. AI는 소프트웨어일 뿐이다
제4장. AI를 완전히 내 것으로 만드는 법
제2부 팀을 위한 AI
제5장. 에이전틱 AI의 첫 불씨
제6장. 창의성을 위한 새 파트너
제7장. 보이지 않는 곳에서 세상을 움직이는 클래식 AI
제8장. AI는 어떻게 혁신을 이끄는가
제9장. 일터에 들어온 AI 에이전트
제10장. 책상 없는 노동자를 위한 AI
제3부 AI의 다음 무대는 어디인가
제11장. 로봇, AI가 몸을 얻을 때
제12장. AI가 그리는 가능성의 지도
감사의 말
주
찾아보기
제1부 개인을 위한 AI
제1장. 당황할 것 없다
제2장. 차분한 태도로 AI를 포용하라
제3장. AI는 소프트웨어일 뿐이다
제4장. AI를 완전히 내 것으로 만드는 법
제2부 팀을 위한 AI
제5장. 에이전틱 AI의 첫 불씨
제6장. 창의성을 위한 새 파트너
제7장. 보이지 않는 곳에서 세상을 움직이는 클래식 AI
제8장. AI는 어떻게 혁신을 이끄는가
제9장. 일터에 들어온 AI 에이전트
제10장. 책상 없는 노동자를 위한 AI
제3부 AI의 다음 무대는 어디인가
제11장. 로봇, AI가 몸을 얻을 때
제12장. AI가 그리는 가능성의 지도
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| 등록번호 | 청구기호 | 권별정보 | 자료실 | 이용여부 |
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| 0003320371 | 006.3 -26-409 | [서울관] 인문자연과학자료실(열람신청 후 1층 대출대) | 이용가능 | |
| 0003320372 | 006.3 -26-409 | [서울관] 인문자연과학자료실(열람신청 후 1층 대출대) | 이용가능 | |
| B000153389 | 006.3 -26-409 | 부산관 종합자료실(1층) | 이용가능 |
출판사 책소개
★아마존 베스트셀러★
★실리콘밸리와 테크 업계를 뒤흔든 필독서★
마침내 ‘지금 당장 AI와 어떻게 일해야 하는가’에
집중한 책이 나왔다! _ 이선 몰릭(『듀얼 브레인』 저자)
“AI가 빠르게 바꾸는 일의 지형,
당신은 어떻게 일할 것인가?”
AI를 레버리지 삼아 한계를 돌파하는 법
챗GPT가 등장한 지 3여 년이 지났다. 출시 이후 전 세계 8억 명이 일상적으로 사용하는 도구가 되었고, 인류 역사상 가장 빠르게 확산된 신기술이라는 타이틀도 얻었다. AI는 머지않아 우리의 비즈니스나 삶의 모습을 완전히 바꿔놓을 것으로 전망되나, 기술을 과대 포장하거나 경고하는 목소리에 비해 정작 ‘지금 당장 내 업무에 어떻게 적용해야 하는가’에 대한 실질적이고 구체적인 통찰은 여전히 찾아보기 힘들다. 이 때문에 많은 이들이 기술을 둘러싼 극단적인 담론 속에서 갈피를 잡지 못한 채 우왕좌왕하고 있다. 한쪽에서는 “AI가 일자리를 대체할 것”이라는 공포가 확산되고, 다른 한쪽에서는 “AI만 있으면 무엇이든 가능하다”는 근거 없는 낙관론이 들끓는다.
이 책의 저자 크리스토퍼 밈스는 우리가 AI를 외면하거나 맹목적으로 쫓게 되는 가장 근원적인 이유가 바로 ‘기술에 대한 무지’에 있다고 보았다.《월스트리트 저널》의 기술 전문 기자인 밈스는 지난 10여 년간 전문직, 프리랜서, 사무·생산직 노동자, 과학자 등 현장에서 AI를 사용하는 수백 명의 실무자를 심층 인터뷰했다. 광범위한 취재 끝에 그가 도달한 결론은 “모든 사람, 모든 상황에 보편적으로 적용할 수 있는 AI 활용법은 존재하지 않으며, 기술의 성격상 존재할 수도 없다”는 사실이었다. 현대 AI 기술은 매우 광범위하고 다층적이며, 각 직무의 고유한 맥락에 따라 전혀 다르게 구동되기 때문이다.
『하우 투 AI』는 바로 이러한 간극에서 비롯된 혼란을 걷어내고 실제 업무에 길잡이가 되기 위해 쓰였다. 저자는 전 세계 현장에서 길어올린 인사이트를 바탕으로, 이제는 범용 기술로 자리 잡은 AI의 개념을 선명하게 정립하고 기술이 비즈니스 구조를 어떻게 바꾸고 있는지를 구체적으로 분석해 AI 시대의 일하는 사람들에게 도움이 되고자 했다. AI를 레버리지로 삼아 업무 성과를 끌어올리고자 하는 독자라면, 이 책은 가장 실용적이고 현실적인 출발점이 될 것이다.
“툴은 수십 번 바뀌어도 근본 원리는 변하지 않는다”
AI 시대를 관통하는 24가지 핵심 법칙
AI 기술은 나날이 진화와 발전을 거듭하고 있다. 오늘 익힌 툴 사용법이나 프롬프트 공식이 다음날이면 구식이 된다는 말이 체감될 정도다. 급변하는 기술의 속도를 따라잡으려 매번 새로운 도구에 매달리며 불안해하는 이들을 위해, 밈스는 그간 취재를 통해 깨달은 정수만을 골라 24가지 법칙으로 일목요연하게 정리했다.
저자가 제시하는 법칙은 인공지능이 ‘확률과 통계에 기반해 다음에 올 단어를 예측하는 장치’라는 명제에서 출발한다. 쉽게 말해 AI는 스스로 사고하거나 판단하지 못하며, 인간이 관리하고 활용해야 할 도구에 불과하다는 것이다. 따라서 최신 기술 습득 여부와 관계없이, “고차원 벡터로 단어를 저장하고 시맨틱 검색으로 출력하는” AI의 작동 방식과 그 원리만 올바르게 이해하면 업무에서 충분히 기술적 우위를 확보할 수 있다고 강조한다. AI는 여전히 인간의 관리감독이 필수적으로 요구되는 불완전한 기술이기에, 실무자가 자신의 전문성을 바탕으로 AI를 도구로 활용할 때 가장 강력한 경쟁력을 창출할 수 있다.
아울러 조직과 기업 차원에서도 현장으로 들어온 AI 에이전트가 어떻게 업무 흐름을 재구성하는지 상세히 다룬다. AI는 조직 내 대규모 데이터 처리와 단조로운 업무를 자동화하는 영역에서 화려한 성과를 보여주고 있다. 그러나 동시에 많은 조직이 AI가 산출한 결과물은 인간이 입력하는 데이터의 질을 절대 넘어서지 못하며, 기술에 광범위한 자율성을 부여할수록 더 많은 오류가 발생한다는 공통된 한계에 직면해 있다. 이러한 문제는 아무리 강력한 AI라도 현실 세계를 대체하지 못한다는 저자의 주장을 뒷받침한다.
“AI 시대의 문해력을 높여줄 단 한 권의 책”
현장 사례부터 용어·역사까지, AI를 입체적으로 꿰뚫는 안내서
『하우 투 AI』가 여타 인공지능 관련 책들과 차별화되는 지점은 단순히 정보를 알려주는 데 그치지 않고 AI를 깊이 이해할 수 있도록 여러 층위의 정보를 함께 제공한다는 점이다. 먼저, AI 개발자 및 연구자, 분야 전문가들을 밀착 취재하여 확보한 현장 이야기를 풍부하게 담았다. 업무 전문성을 극대화한 개인부터 AI 에이전트로 워크플로우를 자동화한 조직, 거대 언어 모델(LLM)을 도입해 인건비와 시간을 획기적으로 단축한 기업까지 일상에서 쉽게 접하기 어려운 디테일한 사례들은 추상적인 AI 원칙을 업무 현장에 어떻게 활용할 수 있는지를 가장 직관적으로 보여준다.
또한 실무 현장에서 사용되는 주요 용어들을 체계적으로 정리했다. 생성형 및 판별형 AI, 프런티어 모델, 콘텍스트 윈도, 멀티모달, 시맨틱 검색, 황의 법칙 등 AI 분야에서 통용되는 전문 용어와 최신 개념을 비전문가도 이해할 수 있는 언어로 쉽게 설명하고 있다. 함께 소개되는 ‘AI에 관한 짧은 이야기’는 기술이 어떤 과정을 거쳐 오늘날에 이르렀는지 그 발전 역사를 조망한다. 현대 인공지능 기술의 복잡한 원리를 개념과 역사, 사례로 이어지는 하나의 서사로 풀어냄으로써 독자가 기술의 현재를 더욱 입체적이고 폭넓게 받아들이도록 돕는다.
“로봇공학부터 과학 연구까지,
인공지능의 다음 무대는 어디인가”
AI가 그리는 가능성의 지도와 한계
인공지능의 전선은 가상 세계에서 물리적 세계까지 그 영역을 넓혀가고 있다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 눈앞으로 다가왔다”고 선언했고, 아마존 창업자 제프 베이조스와 오픈AI가 투자한 로봇 스타트업 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)는 빨래 개기, 식탁 정리와 같은 실생활 작업을 수행하는 범용 AI 로봇 개발에 나섰다. 과학 분야에서도 혁신에 속도를 내고 있다. AI 바이오테크 스타트업인 에볼루셔너리스케일은 수십억 개의 단백질 서열을 분석해 새로운 분자 후보를 발굴하는 데 AI를 활용하고 있으며, 구글 딥마인드의 젠캐스트는 기존 기상 예측 모델의 15일 예보 정확도를 대폭 끌어올리는 성과를 보였다.
저자는 이처럼 경이로운 성취를 소개하는 동시에 기술적 한계 또한 직시한다. AI는 아직 물리적 세계의 인과 관계를 온전히 이해하지 못하고, 일관된 기억도 없으며, 고도의 추론과 계획 수립이 불가능한 결함을 보인다. 이는 많은 이들의 우려와는 달리, 로봇공학이나 과학 연구처럼 AI가 가장 빠르게 침투하는 분야일수록 결국 인간의 전문성과 판단이 더욱 중요해진다는 점을 방증한다.
결국 AI 역시 과거 모든 형태의 자동화 도구들과 마찬가지로 인간의 통제 아래에 놓일 도구에 불과하다. 거대 테크 기업들은 ‘AI 에이전트의 다음 타깃은 100조 달러 규모의 세계 노동 시장’이라고 공언하고 있지만 저자는 더 근본적인 질문을 던진다. “당신은 AI를 두려워할 것인가, 무기로 쓸 것인가?” 지금이야말로 인간이 하는 수많은 일들 중 어떤 부분을 기계에 넘기고 어떤 부분에서 주도권을 쥘 것인지 명확하게 판단해야 할 시점이다. 사납게 넘실대는 기술의 파도에 휩쓸리지 않고 자신만의 독보적인 커리어를 구축하고자 하는 이들에게『하우 투 AI』는 더할 나위 없이 유용한 길잡이가 되어줄 것이다.
★실리콘밸리와 테크 업계를 뒤흔든 필독서★
마침내 ‘지금 당장 AI와 어떻게 일해야 하는가’에
집중한 책이 나왔다! _ 이선 몰릭(『듀얼 브레인』 저자)
“AI가 빠르게 바꾸는 일의 지형,
당신은 어떻게 일할 것인가?”
AI를 레버리지 삼아 한계를 돌파하는 법
챗GPT가 등장한 지 3여 년이 지났다. 출시 이후 전 세계 8억 명이 일상적으로 사용하는 도구가 되었고, 인류 역사상 가장 빠르게 확산된 신기술이라는 타이틀도 얻었다. AI는 머지않아 우리의 비즈니스나 삶의 모습을 완전히 바꿔놓을 것으로 전망되나, 기술을 과대 포장하거나 경고하는 목소리에 비해 정작 ‘지금 당장 내 업무에 어떻게 적용해야 하는가’에 대한 실질적이고 구체적인 통찰은 여전히 찾아보기 힘들다. 이 때문에 많은 이들이 기술을 둘러싼 극단적인 담론 속에서 갈피를 잡지 못한 채 우왕좌왕하고 있다. 한쪽에서는 “AI가 일자리를 대체할 것”이라는 공포가 확산되고, 다른 한쪽에서는 “AI만 있으면 무엇이든 가능하다”는 근거 없는 낙관론이 들끓는다.
이 책의 저자 크리스토퍼 밈스는 우리가 AI를 외면하거나 맹목적으로 쫓게 되는 가장 근원적인 이유가 바로 ‘기술에 대한 무지’에 있다고 보았다.《월스트리트 저널》의 기술 전문 기자인 밈스는 지난 10여 년간 전문직, 프리랜서, 사무·생산직 노동자, 과학자 등 현장에서 AI를 사용하는 수백 명의 실무자를 심층 인터뷰했다. 광범위한 취재 끝에 그가 도달한 결론은 “모든 사람, 모든 상황에 보편적으로 적용할 수 있는 AI 활용법은 존재하지 않으며, 기술의 성격상 존재할 수도 없다”는 사실이었다. 현대 AI 기술은 매우 광범위하고 다층적이며, 각 직무의 고유한 맥락에 따라 전혀 다르게 구동되기 때문이다.
『하우 투 AI』는 바로 이러한 간극에서 비롯된 혼란을 걷어내고 실제 업무에 길잡이가 되기 위해 쓰였다. 저자는 전 세계 현장에서 길어올린 인사이트를 바탕으로, 이제는 범용 기술로 자리 잡은 AI의 개념을 선명하게 정립하고 기술이 비즈니스 구조를 어떻게 바꾸고 있는지를 구체적으로 분석해 AI 시대의 일하는 사람들에게 도움이 되고자 했다. AI를 레버리지로 삼아 업무 성과를 끌어올리고자 하는 독자라면, 이 책은 가장 실용적이고 현실적인 출발점이 될 것이다.
“툴은 수십 번 바뀌어도 근본 원리는 변하지 않는다”
AI 시대를 관통하는 24가지 핵심 법칙
AI 기술은 나날이 진화와 발전을 거듭하고 있다. 오늘 익힌 툴 사용법이나 프롬프트 공식이 다음날이면 구식이 된다는 말이 체감될 정도다. 급변하는 기술의 속도를 따라잡으려 매번 새로운 도구에 매달리며 불안해하는 이들을 위해, 밈스는 그간 취재를 통해 깨달은 정수만을 골라 24가지 법칙으로 일목요연하게 정리했다.
저자가 제시하는 법칙은 인공지능이 ‘확률과 통계에 기반해 다음에 올 단어를 예측하는 장치’라는 명제에서 출발한다. 쉽게 말해 AI는 스스로 사고하거나 판단하지 못하며, 인간이 관리하고 활용해야 할 도구에 불과하다는 것이다. 따라서 최신 기술 습득 여부와 관계없이, “고차원 벡터로 단어를 저장하고 시맨틱 검색으로 출력하는” AI의 작동 방식과 그 원리만 올바르게 이해하면 업무에서 충분히 기술적 우위를 확보할 수 있다고 강조한다. AI는 여전히 인간의 관리감독이 필수적으로 요구되는 불완전한 기술이기에, 실무자가 자신의 전문성을 바탕으로 AI를 도구로 활용할 때 가장 강력한 경쟁력을 창출할 수 있다.
아울러 조직과 기업 차원에서도 현장으로 들어온 AI 에이전트가 어떻게 업무 흐름을 재구성하는지 상세히 다룬다. AI는 조직 내 대규모 데이터 처리와 단조로운 업무를 자동화하는 영역에서 화려한 성과를 보여주고 있다. 그러나 동시에 많은 조직이 AI가 산출한 결과물은 인간이 입력하는 데이터의 질을 절대 넘어서지 못하며, 기술에 광범위한 자율성을 부여할수록 더 많은 오류가 발생한다는 공통된 한계에 직면해 있다. 이러한 문제는 아무리 강력한 AI라도 현실 세계를 대체하지 못한다는 저자의 주장을 뒷받침한다.
“AI 시대의 문해력을 높여줄 단 한 권의 책”
현장 사례부터 용어·역사까지, AI를 입체적으로 꿰뚫는 안내서
『하우 투 AI』가 여타 인공지능 관련 책들과 차별화되는 지점은 단순히 정보를 알려주는 데 그치지 않고 AI를 깊이 이해할 수 있도록 여러 층위의 정보를 함께 제공한다는 점이다. 먼저, AI 개발자 및 연구자, 분야 전문가들을 밀착 취재하여 확보한 현장 이야기를 풍부하게 담았다. 업무 전문성을 극대화한 개인부터 AI 에이전트로 워크플로우를 자동화한 조직, 거대 언어 모델(LLM)을 도입해 인건비와 시간을 획기적으로 단축한 기업까지 일상에서 쉽게 접하기 어려운 디테일한 사례들은 추상적인 AI 원칙을 업무 현장에 어떻게 활용할 수 있는지를 가장 직관적으로 보여준다.
또한 실무 현장에서 사용되는 주요 용어들을 체계적으로 정리했다. 생성형 및 판별형 AI, 프런티어 모델, 콘텍스트 윈도, 멀티모달, 시맨틱 검색, 황의 법칙 등 AI 분야에서 통용되는 전문 용어와 최신 개념을 비전문가도 이해할 수 있는 언어로 쉽게 설명하고 있다. 함께 소개되는 ‘AI에 관한 짧은 이야기’는 기술이 어떤 과정을 거쳐 오늘날에 이르렀는지 그 발전 역사를 조망한다. 현대 인공지능 기술의 복잡한 원리를 개념과 역사, 사례로 이어지는 하나의 서사로 풀어냄으로써 독자가 기술의 현재를 더욱 입체적이고 폭넓게 받아들이도록 돕는다.
“로봇공학부터 과학 연구까지,
인공지능의 다음 무대는 어디인가”
AI가 그리는 가능성의 지도와 한계
인공지능의 전선은 가상 세계에서 물리적 세계까지 그 영역을 넓혀가고 있다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 눈앞으로 다가왔다”고 선언했고, 아마존 창업자 제프 베이조스와 오픈AI가 투자한 로봇 스타트업 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)는 빨래 개기, 식탁 정리와 같은 실생활 작업을 수행하는 범용 AI 로봇 개발에 나섰다. 과학 분야에서도 혁신에 속도를 내고 있다. AI 바이오테크 스타트업인 에볼루셔너리스케일은 수십억 개의 단백질 서열을 분석해 새로운 분자 후보를 발굴하는 데 AI를 활용하고 있으며, 구글 딥마인드의 젠캐스트는 기존 기상 예측 모델의 15일 예보 정확도를 대폭 끌어올리는 성과를 보였다.
저자는 이처럼 경이로운 성취를 소개하는 동시에 기술적 한계 또한 직시한다. AI는 아직 물리적 세계의 인과 관계를 온전히 이해하지 못하고, 일관된 기억도 없으며, 고도의 추론과 계획 수립이 불가능한 결함을 보인다. 이는 많은 이들의 우려와는 달리, 로봇공학이나 과학 연구처럼 AI가 가장 빠르게 침투하는 분야일수록 결국 인간의 전문성과 판단이 더욱 중요해진다는 점을 방증한다.
결국 AI 역시 과거 모든 형태의 자동화 도구들과 마찬가지로 인간의 통제 아래에 놓일 도구에 불과하다. 거대 테크 기업들은 ‘AI 에이전트의 다음 타깃은 100조 달러 규모의 세계 노동 시장’이라고 공언하고 있지만 저자는 더 근본적인 질문을 던진다. “당신은 AI를 두려워할 것인가, 무기로 쓸 것인가?” 지금이야말로 인간이 하는 수많은 일들 중 어떤 부분을 기계에 넘기고 어떤 부분에서 주도권을 쥘 것인지 명확하게 판단해야 할 시점이다. 사납게 넘실대는 기술의 파도에 휩쓸리지 않고 자신만의 독보적인 커리어를 구축하고자 하는 이들에게『하우 투 AI』는 더할 나위 없이 유용한 길잡이가 되어줄 것이다.
책속에서
[P.14] 신기술이 도입되는 시기에는 어김없이 정체기가 찾아온다. 신문물을 일찌감치 받아들이는 이들과 그렇지 않은 이들 간에 간극이 생기기 때문이다. 우리도 지금 AI와 관련해 이 같은 변곡점을 지나고 있다. 이 시점에는 양극화가 일어나기 마련인데 일부 고무적인 발전의 혜택은 극소수만 누리고 나머지는 이 신문물에 시간과 자본을 투자할 가치가 있는지 지켜본다는 명목으로 정체돼 있기 때문이다.
_ 들어가며 [P. 31] 와튼스쿨의 이선 몰릭(Ethan Mollick) 교수는 끝없이 진화하는 AI의 능력과 한계를 집요하게 기록하는 인물로, AI에 대해 많이 알수록 나날이 갱신되는 이 기술로부터 훨씬 많은 것을 얻을 수 있다고 저술과 인터뷰를 통해 밝힌 바 있다. 프로그래머나 의사 등 전문가일수록 AI에 더 나은 질문을 던지고 후속 프롬프트를 계속 입력해 AI가 지식 데이터베이스를 더 깊이 파고들도록 압박할 수 있기 때문이다. 아주 중요하게는 AI의 반응 역시 보다 정확하게 평가해 잘못된 답변을 내놨을 때 즉각 알아차릴 수 있다.
_ 제1장 당황할 것 없다 [P. 50] 오늘날의 AI는 말도 안 되게 긴 경험칙 목록을 학습하고 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생산함으로써 지능을 흉내 낸다. 연구원들은 이 같은 작동 방식을 ‘휴리스틱 보따리(bag of heuristics)’라고 부른다. 휴리스틱은 경험칙을 뭔가 있어 보이게 포장한 단어로, 이 방대한 목록을 사용해 업무를 해결하거나 이어질 단어를 예측하는 것은 AI에 열광하는 이들의 생각과는 상당히 다른 방식이다.
_ 제2장 차분한 태도로 AI를 포용하라
_ 들어가며 [P. 31] 와튼스쿨의 이선 몰릭(Ethan Mollick) 교수는 끝없이 진화하는 AI의 능력과 한계를 집요하게 기록하는 인물로, AI에 대해 많이 알수록 나날이 갱신되는 이 기술로부터 훨씬 많은 것을 얻을 수 있다고 저술과 인터뷰를 통해 밝힌 바 있다. 프로그래머나 의사 등 전문가일수록 AI에 더 나은 질문을 던지고 후속 프롬프트를 계속 입력해 AI가 지식 데이터베이스를 더 깊이 파고들도록 압박할 수 있기 때문이다. 아주 중요하게는 AI의 반응 역시 보다 정확하게 평가해 잘못된 답변을 내놨을 때 즉각 알아차릴 수 있다.
_ 제1장 당황할 것 없다 [P. 50] 오늘날의 AI는 말도 안 되게 긴 경험칙 목록을 학습하고 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생산함으로써 지능을 흉내 낸다. 연구원들은 이 같은 작동 방식을 ‘휴리스틱 보따리(bag of heuristics)’라고 부른다. 휴리스틱은 경험칙을 뭔가 있어 보이게 포장한 단어로, 이 방대한 목록을 사용해 업무를 해결하거나 이어질 단어를 예측하는 것은 AI에 열광하는 이들의 생각과는 상당히 다른 방식이다.
_ 제2장 차분한 태도로 AI를 포용하라
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