도서 소개
수년 내에 인간 평균지능을 갖춘 AI 출몰이 예고된 가운데, 개인과 기업, 사회와 국가 전반적인 현황과 나아갈 방향을 조망한 책이다. 도구로써의 인공지능이 아니라 동반자로서의 인공지능을 자연스럽게 받아들이는 데 도움을 준다. 지적인 기술 인공지능을 의식하고, 인문사회 과학기술 등의 다양한 시각으로 인공지능의 실체를 파악하며, 그 장단점을 파악하여 함께할 방법을 모색한다. 개인 사회 기업 관점에서 인공지능에 대처하는 역량을 키워 인공지능과 사람, 일자리에서 다 같이 행복할 수 있는 길을 제시한다.
출판사 리뷰
산업공학 탑티어가 주선하는 인공지능과 인간의 자연스러운 만남,
점점 벌어지는 AI 격차에 대한 불안감을 해소하고 경쟁력을 드높일 방법 제시
AI 시대가 예고하는 확실한 미래
눈만 깜박거려도 금세 새로운 인공지능 기술이 탄생하고, 그 사용법을 익히기도 전에 더 새로운 기술을 탑재한 인공지능이 탄생하고 있다. 확실한 것은 어마어마하고 무시무시한 데이터의 폭증이 곧 엄청난 컴퓨터 기술의 폭등을 가져오고 그것은 곧 인간을 뛰어넘는 상상초월의 인공지능의 출현을 가져온다는 것이다. 데이터를 먹이로 삼는 인공지능의 무한한 학습능력과 상상초월 발전 속도는 우리 삶을 편리하게 하는 한편, 불편하게도 만든다. 그렇다고 해서 인공지능을 무시하고 살 수도 없고, 인간 위에 군림하게 놔둘 수도 없다. AI 시대가 예고하는 인간의 혹독한 겨울을 어떻게 이겨낼 것인가!
알고 있어야 할 인공지능의 부작용 4가지
첫 번째, 편향성. 데이터로 학습하는 인공지능은 배운 대로 반응하기 때문에 어떤 데이터가 주입되었는지가 인공지능의 상태를 결정한다. 데이터가 편향되면 편향된 인공지능이 된다.
두 번째, 할루시네이션. 챗GPT와 같은 거대언어모델은 학습한 문장들에 근거하여 가장 그럴듯한 앞뒤 단어와 문장으로 답하는 원리이기 때문에 온전한 진실만 답하지 않는다.
세 번째, 가치 정렬 부작용. 인간이 추구하는 가치와 인공지능이 받아들이는 가치를 잘 정렬시키지 않으면, 인공지능은 제시받은 목표를 실현시키기 위해 어긋난 하위 목표나 실행계획을 수립하곤 한다.
네 번째, 거짓 정보 생성과 확산. 딥페이크 영상과 이미지, 목소리 위변조 등 마치 인간의 선악에 따라 인공지능도 악용될 우려가 크다.
거짓 정보, 데이터 편향 문제나 가치 정렬 문제는 결국 인공지능의 학습과 이용에 정교하지 못한 인공지능 개발자와 이용자가 해결해야 할 과제이다.
인공지능이 인간을 따라잡기 어려운 7개 영역
일부는 오히려 인간을 이미 앞섰다고 보는 의견도 있지만 최소 한두 가지라도 일치한다면 당분간 그 일자리는 안전하다고 할 수 있다. 첫 번째, 인공지능은 암묵적 지식이 없다. 인간은 말할 수 있는 것보다 더 많은 것을 알고 있지만, 인공지능은 학습된 데이터를 절차에 따라 방출할 뿐이다. 두 번째, 인공지능은 월드지식모델이 없다. 인간은 세상을 이해하는 세상에 대한 보편적 지식, 즉 상식이 있지만 인공지능에게는 없기 때문에 상황과 맥락에 따른 조율을 인공지능에게 기대하기 어렵다. 세 번째, 인공지능은 스스로 문제 정의를 하지 못한다. 인간이 문제를 정의하고 인공지능은 문제를 풀 뿐이다. 네 번째, 인공지능은 동시 학습이 안 된다. 인간은 그때그때 추가하여 동시에 실시간으로 배우고 익힐 수 있지만 인공지능은 100만 개의 데이터로 학습을 시킨 신경망에 데이터 하나를 추가하려면 100만 1개의 데이터 세트로 다시 학습시켜야 한다. 다섯 번째, 인공지능은 몸이 없다. 인공지능의 지능과 행위는 별개라서 성인 수준의 지능을 갖춘 인공지능은 개발이 쉽지만, 돌쟁이 아기 수준으로 움직이는 인공지능을 개발하기는 어렵다. 여섯 번째, 창의성에 한계가 있다. 새로움을 규정짓는 데에는 인간 고유의 생각, 경험, 감정, 관점, 의도, 의미, 가치, 이런 것들이 쓰이지만 인공지능은 고유의 생각, 경험, 감정, 관점, 의도 따위가 없는 고성능 기계이다. 일곱 번째, 인공지능에게 감성 공감을 기대하기는 어렵다. 인공지능이 대화에서 감성적인 문장과 화법을 구사해도 그것은 실제로 어떤 감성과 감정이 내재 된 게 아니라 학습한 대로 답하는 것일 뿐이다.
인간은 디지털 부모, 인공지능은 총명한 아이
섬뜩하게 다가오는 인공지능을 겁먹지도 말고 내치지도 않는 가장 현명한 방법은 건전한 데이터를 학습시키고 불건전한 부작용을 교정하면서 올바르게 키우는 것이다. 현재 대부분은 남이 만들어 놓은 인공지능을 보고 쓰고 있지만, 앞으로는 자신만의 인공지능을 갖게 될 것이고 이미 자신의 손에 쥐고 있기 때문이다. 이에 개인은 인공지능과 차별되는 역량을 더욱 강화하고, 기업은 골디락스 기술을 갖출 것이며, 국가는 AI가 몰고 올 사회 양극화로부터 국민과 주권을 지켜내야 할 것이다.
인문 사회학적 접근과 함께 기술 지식도 두루 섭렵할 수 있는 한 권
생성형 AI가 어디까지 진보해 있는지 현황을 파악하기 쉽게 별도 구성하였고, 거대언어모델의 장단점과 사용처도 수록하였다. 산업 분야에서 적절하게 사용할 수 있는 인공지능 골디락스 기술과 이를 각자의 입장에 맞게 취할 수 있는 역량과 매개 능력에 대해서도 심도 있게 다루고 있다.
인공지능이 우리에게 열등감을 느끼게 할 것이라고 걱정하는 사람도 있지만, 그렇다면 우리는 꽃을 볼 때마다 열등감을 가져야 한다._앨런 케이
인공지능을 흔히 ‘스며드는’ 기술이라고 합니다. 그런 식으로 부를 거면, 인터넷은 ‘깔아 주는’ 기술이고, 스마트폰은 ‘같이 있는’ 기술이라 할 수 있겠네요. 인터넷은 물리적 제약을 극복하는 디지털 공간을 깔아 주는 인프라 기술로, 누구나 그 위로 뛰어다닐 수 있습니다. 스마트폰도 깔린 인프라 위에서 늘 우리와 함께 하고 있죠. 우수한 성능의 컴퓨터와 다양한 기능의 앱은 우리와 언제 어디서나 같이 있는 기술입니다. 스며드는 건, 깔아 주기도 하고 같이 있기도 합니다. 알게 모르게 스며들어 깔아 주고, 이렇게 저렇게 스며들어 같이 있으니 말입니다. 참 기가 막힌 표현이죠? 인공지능이 그렇습니다. 아직 많은 이들이 그 영향력과 위력을 간과하고 있지만, 깔아 주며 같이 있는, 바로 스며드는 기술입니다. 정녕 놀랍고 무서운 기술입니다. 너무 겁먹을 필요는 없습니다. 항상 있어 온 기술이니까요.
-1장. 봄│의식하기
인공지능을 믿습니까? 질문이 좀 우스꽝스럽나요? 우리는 ‘데이터’ ‘컴퓨터’ 이러면 대개 믿습니다. ‘논리’ ‘지식’ ‘지능’, 뭐 이런 단어가 등장하면 믿을 만하다고 생각합니다. 다시 물어보겠습니다. 엄청난 데이터와 논리로 학습한 엄청난 성능의 컴퓨터라면, 충분히 믿을 만한가요? 그 컴퓨터가 쏟아낸 지식과 지능을 완전히 믿을 수 있고, 인공지능의 판단을 신뢰할 수 있을까요? 우리는 인공지능이 찾아낸 대로 수술 부위를 결정하고, 인공지능이 권하는 대로 투자를 합니다. 인공지능에게 생산시설과 안전시설의 조작을 맡기고, 사람을 뽑고 평가합니다. 모두 믿고 따를 수 있을까요? 일상에서 접하는 인공지능은 충분히 믿을 만한 성능이 아닐 수 있습니다. 그렇다면 충분히 믿을 만한 성능의 기준은 무엇일까요? 90퍼센트, 99퍼센트, 99.9퍼센트의 정확도라면 믿을 만할까요? 만일 치명적인 의료나 안전의 문제라면, 국가적인 국방과 안보의 문제라면, 하다못해 각 개인의 금전 문제, 입시나 취업 같은 절대적인 과제라면 10퍼센트, 1퍼센트, 0.1퍼센트의 착오를 받아들일 수 있을까요? 어느 곳에 어느 시점에 누구에게 어떤 용도로 쓰느냐에 따라 믿을 수 있는지 없는지가 다를 것입니다. 그래서 눈앞에 보이는, 누군가가 손에 쥐여 준 인공지능을 취해야 할지 버려야 할지 결정해야 함은 당연하겠죠. 무조건 ‘인공지능’ ‘AI’ 하지 말고 말이죠.
-2장. 여름│알아 가기
인류 현대사에서 인간의 삶의 양식과 방식을 급격하게 변화시킨 것은 사실 기술입니다. 새로운 기술이 개발되고 그것으로 인한 제품과 서비스가 등장하면 우리는 받아들입니다. 처음에는 주저하다 결국에는 마음을 먹는 거죠. 이러한 기술의 수용 속도는 즉 사람들이 마음먹는 속도는 점점 더 빨라집니다. 유선전화기가 50년 걸렸다면, 라디오는 38년, 텔레비전은 13년 걸렸습니다. 1억 명의 사용자를 돌파하기까지 넷플릭스는 10년, 페이스북은 4.5년, 인스타그램은 2.2년이 걸렸습니다. 챗GPT는 고작 2개월 걸렸습니다. 2년도 아니고 2개월입니다. 신박한 기술을 두 달 만에 수용한 것이죠. 없었던 성질이나 가치를 받아들인 것이죠. 수용 능력 정의의 뒷부분을 보면 ‘한편으론 그것들을 끌어들이는 능력’이 있습니다. 받아들일 뿐 아니라 끌어들이기까지 하는 겁니다. 수동적으로 수용할 뿐만 아니라 능동적으로 수용하여 뭔가를 개선 발전시킨다는 뜻입니다. 우리가 인공지능을 활용하는 데에는 이러한 수용 능력이 필요합니다. 자, 그렇다면 인공지능을 어떻게 수용할지, 인공지능의 어떤 강점과 장점을 받아들이고 끌어들일지 시작해 보겠습니다. 인공지능은 인간과 비교해서 장점을 5가지 갖고 있습니다.
-3장. 가을│함께하기
작가 소개
지은이 : 임춘성
연세대학교 산업공학과 교수.서울대학교 산업공학과를 졸업하고 미국 캘리포니아 버클리대학 교에서 산업공학 박사학위를 취득했다. 미국 뉴저지 럿거스대학교 교수를 거쳐 지금은 연세대학교 교수로 재직 중이다. IT 기술과 디지털 경제가 개인의 삶과 기업의 비즈니스에 미치는 영향과 변화에 대응하는 전략에 관한 연구를 30년 가까이 수행해 왔으며, 이에 대한 전문서와 논문을 다수 집필했다. 산업정책, 기술 경영 전문가로 정부 정책 사업을 포함하여 1천여 곳이 넘는 기업과 조직을 진단·평가하고 미래전략을 제시해 왔다. 각종 언론매체 출연과 강의를 통해 현재와 미래에 대한 혜안을 전하고 있다. 베스트셀러 《매개하라》, 《매개하라》의 인간관계 버전 《거리두기》(《디스턴싱》으로 재출간), 《매개하라》의 프리퀄이자 3부작의 완결편인 《당신의 퀸텀리프》로 많은 독자의 사랑을 받았다. 또한 4차산업혁명의 핵심기술과 사회적 변화를 다룬 《멋진 신세계》, 기업과 개인이 나아갈 새로운 길을 제시한 《베타전략》, 그 어떤 일도 해내는 9가지 능력을 다룬 《역량》은 개인과 기업의 폭발적인 호응을 이끌어 냈다. 새로운 비즈니스 룰을 제시한 《룰메이커》에 이어 《헬로 AI 지금, 만나러 갑니다》로 대중과 여덟 번째 만난다.
목차
프롤로그 How are you? 4
1장. 봄 - 의식하기
진짜 중요한 만남 18
정말 확실한 3가지 사실 29
첫 번째, 엄청난 컴퓨터
두 번째, 어마무시한 데이터
세 번째, 상상초월 인공지능
AI가 어떻게 너에게로 왔는가, 정녕 43
* 쏟아지는 장마철, 생성형 AI 총정리 50
2장. 여름 - 알아가기
인공지능의 지능적 이해 분류 70
상식에서 출발!
인공지능, 이리 보고 저리 보고
왜 알려고 할까 - 지향 87
우리의 지향점
인공지능의 지향점
버릴 건 버리고 취사 103
만나려면 알아야 할 것들
버릴 수 있으려면
* 풍성한 추석, 트랜스포머와 거대언어모델 118
3장. 가을 - 함께하
인공지능이 할 수 없는 것들 한정 132
마인드 오버 머신
기계의 지능도 지능인가
제대로 대화하려면 표현 151
무미건조, 원칙이자 법칙
사람은 인공지능을 만들고, 인공지능은 사람을 만든다
받아들이고 끌어들이고 수용 170
인공지능을 받아들이는 마음
끌어들이되 비판적으로
* 크리스마스 선물, 골디락스 테크놀로지 188
4장. 겨울 - 이겨내기
최고이자 최선의 방책 개인은 204
직업별, 업무별, 사람별
완전히 소중한 역량
‘AI 기업’을 외치거나 말거나 기업은 223
공급기업이라면
수요기업은 골디락스 기술
인공지능이 가져올 뚜렷한 단면 사회는 243
모두의 것인 권리, 누구의 것도 아닌 책임
갈라진 틈에 빛을
대한민국의 현실과 기회 국가는 256
AI 패권과 주권
AI 세계대전
전 인류 vs 초지능 세계는 268
높은 확률의 재앙
낮은 확률의 대비
* 첫 번째 새해 신정, 역량 보드 280
* 두 번째 새해 구정, 매개 쿼드란트 289
5장. 그리고, 봄 - 행복하기
지극히 현실적인 행복을 위하여 매개 298
매개의 전성시대
인공지능을 매개자로
인공지능과 오래 행복하려면 규정 322
인공지능 내면의 룰
인공지능을 상대하는 룰
AI 시대 세상을 상대하는 룰
AI 시대 최고의 모습으로 전환 348
변형 전환
모으고 맞추는 전환
조합과 편집의 전환
감사의 마음 374
