AI 인물 열전. 1, AI의 토대를 놓은 사람들 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
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006.3 -26-463
v.1
서울관 인문자연과학자료실(314호)
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0003328676
006.3 -26-463
v.1
서울관 인문자연과학자료실(314호)
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출판사 책소개
한때 학계의 이단아였던 여섯 사람 그들이 그린 청사진에서 오늘의 AI가 시작됐다
2022년 11월 30일, 샌프란시스코의 한 스타트업이 회사 블로그에 짧은 글을 올렸다. “챗GPT(ChatGPT)라는 대화형 모델을 리서치 프리뷰로 공개합니다.” 그다음에 일어난 일? 우리는 모두 알고 있다. 세상이 이전과는 전혀 다르게 변해버렸다. 생성형 AI는 순식간에 우리의 생각하는 방식, 일하는 방식을 바꿔버렸다. 이제 사람들은 챗GPT와 제미나이를, 클로드와 퍼플렉시티를 다양하게 활용하고 있다. 사람들은 자신보다 뛰어난 AI에 대한 공포와, 더 똑똑한 지능을 손쉽게 비서로 부린다는 편리함을 동시에 느끼고 있다. 몇 년 만에 생성형 AI는 우리의 삶으로 녹아들었고, 경제와 사회, 삶을 이전과는 다른 방향으로 발전시키고 있다. 바야흐로 본격적인 21세기의 확장이 시작되는 시대인 것이다.
『AI 인물 열전』은 그 변화를 만들어 낸 사람들의 이야기다. 총 4권으로 기획된 이 시리즈의 1권 〈AI의 토대를 놓은 사람들〉은 신경망이라는 아이디어를 수십 년간 외롭게 지켜내며 현대 AI의 학문적 뼈대를 세운 여섯 연구자를 다룬다. 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton), 얀 르쿤(Yann LeCun), 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio), 앤드루 응(Andrew Ng), 페이페이 리(Fei-Fei Li), 위르겐 슈미트후버(Jurgen Schmidhuber). ‘AI’와 ‘신경망’이라는 단어가 비웃음의 대상이던 시절, 정부 연구비가 끊기고 논문이 거절되고 동료들이 등을 돌리던 때에도 이들은 자신의 아이디어를 포기하지 발전시켜 나갔다.
이 책은 이들의 삶을 통해 AI의 역사를 인물의 서사로 되짚는다. 뇌처럼 작동하는 기계를 만들겠다는 신념을 반세기 동안 지켜낸 힌턴이 어떻게 노벨상 수상자이자 가장 강력한 경고자가 되었는지, 은행 수표를 읽어낸 르쿤의 신경망이 어떻게 조용히 세상 속으로 침투했는지, 벤지오가 지핀 워드 임베딩(Word Embedding)의 불꽃이 어떻게 오늘날 모든 거대 언어 모델의 뿌리가 되었는지를 생생하게 그려낸다. 기술 용어를 몰라도 읽어나갈 수 있도록, 인물의 선택과 갈등, 우정과 결별을 중심으로 이야기를 풀어냈다.
무엇보다 이 책은 같은 기술을 두고 서로 다른 미래를 그리는 사람들의 목소리가 어떻게 충돌하는지를 보여준다. 누군가는 두려워하고, 누군가는 가능성을 말하며, 누군가는 그 사이에서 가장 불편한 질문을 던진다. AI가 어디로 향하는지 궁금한 독자, 뉴스 속 이름들이 실제로 무엇을 했는지 알고 싶은 독자에게 이 책은 AI 시대를 이해하는 가장 인간적인 출발점이 되어줄 것이다.
“기술의 역사는 결국 사람의 역사다” 네 개의 미래를 그린 사람들, 그 첫 번째 기록
우리는 AI를 이야기할 때 다양한 모델과 성능에 대해 놀라워하면서도 경계의 눈빛을 보낸다. 하루가 다르게 업데이트되는 AI는 처음 등장했을 때와 현재의 기술을 대조하게 만든다. 그 발전은 산술적으로 발전하는 것이 아니라, 제곱근의 방식으로 확장되는 중이다. 나보다 더 똑똑한 AI를 사람들은 감탄하지만, 사실 이 모델은 코드로 짜인 프로그램에 불과하다. 어떤 알고리즘으로 코드를 짜서 학습시키는가가 오늘날 다양한 AI 제품들의 차별점이다. 하지만 알고리즘은 코드 안에 있어도, 그 코드를 완성한 사람의 신념과 고집, 외로움과 야심 없이는 어떤 혁명도 일어나지 않는다.
『AI 인물 열전』 시리즈는 바로 이 지점에서 출발한다. AI 시대를 ‘만들고, 키우고, 지키고, 흔드는’ 사람들의 이야기를 4권에 걸쳐 담아, 독자가 AI의 태동과 성장, 사업과 비전, 미래에 대한 두려움과 새로운 도전을 하나의 흐름으로 이해할 수 있게 한다.
1권은 그 토대를 놓은 여섯 명의 이야기다. 이들의 출발점은 놀랄 만큼 닮아 있었다. 변방의 아이디어, 끊긴 연구비, 거절된 논문, 비웃는 동료들. 그러나 반세기를 지나 도착한 자리는 제각각이다. 힌턴은 자신이 만든 불을 두려워하는 경고자가 되었고, 르쿤은 그 불을 더 많은 사람의 손에 쥐여주려 오픈 소스(open source)의 길을 달린다. 벤지오는 그 사이에서 소화기를 발명해야 한다고 말한다. 응은 ‘AI는 새로운 전기(電氣)다’라며 지식의 대중화를 이끌었고, 페이페이 리는 1,400만 장의 이미지로 기계의 눈을 뜨게 했으며, 슈미트후버는 기계에 ‘기억’을 심었다.
이 책의 매력은 이 여섯 목소리를 하나로 봉합하지 않는다는 데 있다. 힌턴과 르쿤은 AI 위험론을 놓고 공개적으로 대립하고, 벨 연구소에서 같은 꿈을 꾸었던 르쿤과 벤지오는 30년 만에 오픈 소스와 안전을 두고 갈라선다. 스승과 제자, 동료와 경쟁자로 얽힌 이들의 관계는 그 자체로 AI 시대가 던지는 가장 큰 질문—기술의 미래를 낙관할 것인가, 두려워할 것인가—을 상징한다. 저자는 어느 한쪽의 손을 들어주는 대신, 어긋나는 목소리들을 한자리에 놓고 독자가 스스로 판단할 수 있게 한다.
저자 김경달은 오랫동안 미디어와 인터넷 비즈니스, AI의 접점에서 일해 온 전문가답게, 복잡한 기술사를 일반 독자들도 쉽게 이해할 수 있도록 풀었다. 신문 기자와 인터넷 포털의 전략기획을 거쳐 경제미디어 더코어(The Core)를 이끌고 있는 그는, 여섯 인물의 논문과 인터뷰, 강연을 촘촘히 교차시키면서도 이야기의 속도를 잃지 않는다. AI의 역사를 이해하려면 그것을 만든 사람이 왜 그런 선택을 했는지부터 이해해야 한다는 것—이것이 이 시리즈가 인물에서 출발하는 이유다. 토대는 놓였다. 다음 세 권은 그 위에 세워질 시장과 안전망, 그리고 판을 흔드는 사람들의 이야기로 이어진다.
책속에서
[P.22] GPU(그래픽 처리장치)의 병렬 연산 능력을 딥러닝에 접목한 힌턴 교수팀의 알렉스넷 모델은 이미지 분류 오류율 15.3%를 기록하며, 2위(26.2%)를 무려 11%포인트 차로 압도했다. 단순한 우승이 아니었다. 규칙 기반 AI와 딥러닝의 근본적 격차가 처음으로 수치로 또렷하게 드러난 순간이었다. 이 결과에 AI 연구자들은 경악했다. 수십 년간 신경망을 외면해온 학계가 하룻밤 사이에 방향을 틀었다. 구글과 페이스북, 마이크로소프트가 주목했다. 자연스럽게 벤처 자본도 몰려들었다. 딥러닝은 한순간에 가장 뜨거운 기술 트렌드로 부상했다. 힌턴이 25년을 인내한 끝에 찾아온 극적인 순간이었다.
[P. 46] “AI를 고양이보다 멍청하다고 봐야 합니다. 현재의 시스템은 감정도, 생존 본능도, 야망도 없습니다. 두려워해야 할 것은 AI 자체가 아니라 AI를 독점하는 거대 기업들입니다.” —
[P. 65] 2016년에 벤지오는 굿펠로 및 쿠르빌과 함께 800페이지짜리 교과서 한 권을 출판했다. 책 이름은 〈딥러닝(Deep Learning)〉이다. 이 책은 출판 즉시 전 세계 딥러닝 교육의 표준 교재가 됐다. 학생들은 이 책을 ‘딥러닝 바이블’이라 불렀다. 이 책을 집필하며 벤지오가 고집한 것이 있었다. 온라인 무료 공개가 그것이다. 인터넷 연결만 되면 어디서든 읽을 수 있게 했다. 이것은 지식은 특권이 아니라는 선언이기도 했다. 이로써 전 세계 어디에서든 이 책을 무료로 쉽게 다운로드받아 공부할 수 있었다.
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