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• 인공지능 혁명, 인공지능 활용 능력은 새로운 기회다! 문과생도 한 번에 이해하는 인공지능의 오늘과 미래! 일상생활부터 비즈니스까지, 무기가 되는 인공지능의 모든 것 인공지능은 놀라울 정도로 빠르게 발전했다. 생성 인공지능은 이미 인류에게 새로운 방식의 적응과 혁신을 요구하고 있으며, 따라가지 못할 정도로 급격한 변화를 일으키고 있다. 거침없는 변화 속에서 남들이 보지 못하는 새로운 기회를 포착하고 살아남을 방법은 인공지능을 ‘제대로’ 이해하고 잘 활용하는 것이다. 인공지능을 두려워하며 기술의 발전을 외면할 것인가, 시대의 변화를 받아들이고 인공지능을 제대로 파악해 기회를 선점할 것인가? 《AI 미래》는 인공지능이라는 거세고 빠른 물결에 올라타 미래를 향해 서핑해 보려는 이, 물결에 휩쓸려 방향을 잃고 두려워하는 이, 물결에 어떻게든 맞서 보려는 이 모두를 위해서 쓰인 책이다. 인공지능의 기본적인 작동 원리부터 인공지능의 발전 과정과 앞으로 맞닥뜨릴 문제까지, 수십 년 동안 인공지능을 연구해 온 전문가의 통찰을 알기 쉽게 풀어냈다. 인공지능 혁명 변화의 소용돌이에서 살아남을 방법이 궁금하다면, 새로운 비즈니스 기회를 포착하고 싶다면, 변할 우리의 일상이 궁금하다면 이 책에서 해답을 찾을 수 있다. 문과생도 알기 쉽게 쓰인 이 책으로 다가올 변화에 대비하고 인공지능과 함께 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있을 것이다.
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• 국내 1세대 최고의 인공지능 전문가가 누구나 알기 쉽게 설명하는 인공지능을 ‘제대로’ 이해하고 활용하는 법! 인공지능은 게임, 예술, 의학 등 분야를 막론하고 일상생활부터 비즈니스까지 곳곳에서 활용되고 있다. 이미 도착한 미래, 당신이 속해 있는 분야에도 인공지능은 분명히 파고들 것이다. 이제 우리는 인공지능이 무엇이고, 어떻게 작동하며, 어떤 가능성과 한계가 있는지를 이해하는 ‘인공지능 리터러시’가 반드시 필요하다. 《AI 미래》의 저자 김성완은 국내 인공지능 연구 전문가 1세대로, 20년이 넘는 시간 동안 인공지능을 연구해 왔다. 미리내 소프트웨어를 거쳐 게임 ‘검은 사막’ 제작사 펄어비스에서 연구개발팀장으로 일한 저자는 인공지능의 어제와 오늘, 그리고 내일을 가장 잘 아는 인물이다. 현재 기업을 대상으로 생성 AI 컨설팅을 진행하고 있는 저자가 수년간 연구를 진행하며 쌓은 인공지능의 오늘과 미래에 대한 통찰을 아낌없이 풀어냈다. 문과생도 끝까지 쉽게 이해할 수 있는 《AI 미래》로 인공지능을 이해하고 다가올 미래를 대비해 보자. 인공지능과 함께할 인간에게는 무엇이 필요한가? 인공지능의 작동 원리와 가능성, 한계를 파악하고 변화 속 새로운 비즈니스 기회를 선점하라! 챗GPT를 활용하는 프롬프트 엔지니어링에 대한 책이 넘쳐난다. 하지만 프롬프트만 외워서 결과를 얻는 방법은 인공지능을 단순히 이용하는 것일 뿐, 인공지능을 제대로 활용하는 것이라고 말할 수 없다. 인공지능의 기본적인 원리를 이해하고 인공지능을 활용하는 사람과 단순히 프롬프트만 외워서 결과를 얻는 사람은 확연히 다르다. 이 책은 대규모 언어 모델의 기본이 되는 트랜스포머 구조부터 이미지 생성 모델의 대세인 디퓨전 모델까지, 인공지능을 처음 접하는 이도 쉽게 이해할 수 있는 설명으로 인공지능의 기본적인 작동 원리를 꼼꼼하게 설명한다. 이 책을 보면 누구나 인공지능이 무엇인지, 인공지능이 어떻게 생각하고 어떻게 결과를 내는지 분명하게 이해할 수 있다. 원리를 제대로 이해하면 가능성과 한계가 보인다. 인공지능은 인간을 뛰어넘을 것인가? 인공지능의 발전으로 어떤 산업이 쇠퇴하고 어떤 산업이 번성할 것인가? 《AI 미래》는 원리뿐 아니라 인공지능 연구의 방향이 앞으로 어떻게 나아갈 것인지, 현재 봉착해 있는 문제는 무엇인지까지 면밀하게 분석했다. 책을 읽으면서 자연스럽게 미래 비즈니스와 투자의 가능성을 파악하고 기회를 포착할 수 있을 것이다.
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• 프롤로그 인공지능 시대로의 여정 5 1장 생성 인공지능의 시대가 열리다 초창기 인공지능 12 생성 인공지능의 중추 26 생성 인공지능 시대 32 인공지능 리터러시가 필요하다 44 2장 인공지능이란 무엇인가 딥러닝 인공지능은 사람과 비슷하다 52 인공 신경망의 인식 능력 62 GAN 모델 66 디퓨전 모델 71 스테이블 디퓨전 모델 77 챗GPT의 기반, 트랜스포머 구조 85 생성이란 과연 무엇일까? 101 3장 일상을 파고드는 생성 인공지능 생성 인공지능의 종류 108 이미지 계열 모델 113 사운드 계열 모델 128 텍스트 생성 모델 146 4장 AGI 시대, 인류는 무엇을 대비해야 하는가 변화의 패턴 154 한계에 다다른 하드웨어 159 게임과 소프트웨어 개발의 미래 167 인공지능과 일자리 175 인공지능이 의식을 가질 수 있을까? 185 인공지능을 어떻게 통제해야 할까? 201 우리가 인공지능을 이해할 수 있을까? 206 에필로그 새로운 지평, 생성 인공지능 215 주 218 그림 출처 222
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• 인간이 오랜 진화를 통해서 갖게 된 걷기, 손으로 잡기 등 기본적인 능력은 겉보기에 아무런 노력 없이 쉽게 하는 것처럼 보이지만 거기에는 수십억 년의 진화로 축적된 자연의 지혜가 있다. 반면 추상적인 기호나 문자를 다루는 지적 활동은 인간에겐 어려운 일일지 모르지만 오히려 컴퓨터로 처리하기에는 쉬운 일이다. _p.13, 초창기 인공지능 생성 인공지능은 우리 사회를 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 하지만 이 잠재력을 제대로 실현하기 위해서는 인공지능을 제대로 이해하고 다룰 수 있는 능력이 필요하다. 인공지능을 효과적으로 활용할 수 있으려면 그 작동 원리를 제대로 이해해야 하며, 이것이 인공지능 시대를 준비하는 우리 사회의 중요한 과제가 될 것이다. 이를 통해 우리는 인공지능의 혜택을 극대화하고 잠재적인 위험을 최소화하며, 인공지능과 함께 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있다. _pp.49~50, 인공지능 리터러시가 필요하다 디퓨전 모델이 이미지를 생성할 때는 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 학습에 사용할 이미지에 조금씩 노이즈를 더해서 순차적으로 노이즈가 들어간 여러 장의 이미지를 만든다. 이 과정은 매우 절차적이라서 노이즈가 무작위적인 성질이 있다는 것 외에는 그냥 정해진 절차대로 진행하면 된다. 초기의 디퓨전 모델은 이런 이미지를 1,000장 정도 준비했다. 온전한 이미지에서 시작해서 조금씩 노이즈를 늘려 완전한 가우스 분포의 노이즈 이미지까지 마련하는 것이다. 그림 3의 경우 기존의 고양이 이미지에 조금씩 노이즈을 더해 점차적으로 완전한 노이즈를 만들었다. 이 과정이 신경망을 학습시키기 위해 데이터를 준비하는 과정이다. _p.73, 디퓨전 모델 언어 자체는 추상적인 것이지만, 언어는 또한 인간 경험의 표상이기도 하다. 언어에는 인간이 생물학적인 몸을 통해 경험한 것들이 잔뜩 묻어 있다. 대규모 언어 모델이 짠 언어의 그물망은 한 인간의 것보다 더 촘촘할 테니 거기에는 인간의 경험이 더 짙게 묻었을 것이다. 대규모 언어 모델은 학습한 것을 인공 신경망의 연결 가중치를 저장하는 파라미터에 저장해 둔다. 그렇다면 이 파라미터에는 인간의 생각과 인간의 경험이 잔뜩 담겨 있는 것이다. 파라미터에 생물학적 육체를 제외한 인간의 나머지 많은 것들이 담긴 셈이다. _p.97, 챗GPT의 기반, 트랜스포머 구조 이미지를 생성한다고 말하지만 사실 이미지 생성 모델이 하는 일은 이미 존재하는 이미지를 찾아내는 것에 가깝다. 바둑에 비유해 보자. 바둑에서 가능한 수는 우주에 존재하는 원자의 수보다 훨씬 많다. 관측 가능한 우주에 존재하는 원자의 수는 십진수로 숫자의 자릿수가 80개나 되는 어마어마하게 큰 수이다. 바둑의 가능한 수는 이보다 훨씬 큰 숫자로, 자릿수가 768개나 되는 수이다. 바둑 기사의 일이란 이러한 어마어마한 가능성 속에서 가장 유리한 수를 '찾아내는 것'이라고 할 수 있다. 바둑에서 둘 수 있는 모든 가능한 수는 추상적인 가능태의 공간에 이미 존재하고 있다. 알파고가 이세돌 9단을 이길 수 있었던 것은 알파고가 이 추상적인 가능태 공간에서 유리한 수를 찾아내는 일을 더 잘했기 때문이다. _p.102, 생성이란 과연 무엇일까? 프롬프트 엔지니어링을 잘하는 방법을 설명하는 책들이 쏟아진다. 그러나 조금만 생각하면 어떻게 해야 좋은 결과를 얻어 내는 프롬프트를 작성할 수 있을지 추측할 수 있다. 프롬프트 엔지니어링에는 인간의 심리와 인간의 언어를 잘 아는 것이 단연 유리할 것이다. 대규모 언어 모델은 인간을 모방해서 만들어졌고, 인간이 축적해 온 정보와 지식으로 학습되었다. 대규모 ...언어 모델은 인간을 비추는 거울 같은 존재라고 볼 수 있다. 인공지능을 잘 이해하기 위해서는 인간을 잘 이해해야 한다. _p.150, 텍스트 생성 모델 대용량의 데이터를 다루는 거대 언어 모델도 대량의 데이터를 메모리에 저장하고 읽어 오는 일을 해야 한다. 그것도 가능한 고속으로 말이다. 그러나 앞으로 기대되는 인공지능 서비스의 수요에 비해 대중적으로 저렴하게 제공할 수 있는 인공지능 반도체의 공급이 원활하지 않은 상태이다. 앞에서 살펴본 공정의 한계로 인해 생산량도 쉽게 늘릴 수 없고, 이를 운영하기 위한 에너지 비용도 어마어마하다. 이를 극복하려면 새로운 기술이 필요하다. 새로운 기술은 기존의 연장선에서 개선하는 기술뿐 아니라 기술의 근본 패러다임이 바뀌는 수준의 변화도 필요로 한다. _pp.164~165, 한계에 다다른 하드웨어 인공지능의 미래를 정확히 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 그 변화에 대비하는 것은 가능하다. 인공지능 리터러시를 키우고, 유연한 사고방식을 갖추며, 인간 고유의 가치를 발전시키는 것. 이것이 바로 인공지능 시대를 슬기롭게 준비하는 방법이다？？ 우리는 두려움에 휩싸이거나 근거 없는 낙관에 빠지기보다, 현실적이고 균형 잡힌 시각으로 인공지능 시대를 맞이해야 한다. 그렇게 함으로써 우리는 인공지능과 함께 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있다. _p.212, 우리가 인공지능을 이해할 수 있을까? 생성 인공지능은 인류에게 새로운 가능성과 기회의 문을 열어 주는 혁신적인 기술이다. 우리는 이 강력한 도구를 현명하게 활용하여 인간의 창의성을 더욱 확장하고, 더 나은 미래를 만들어 갈 책임이 있다. 마치 미지의 세계를 탐험하는 탐험가처럼, 생성 인공지능이라는 새로운 지평을 향해 용감하게 나아가야 할 때다. 이 책이 생성 인공지능 시대를 이해하고, 미래를 준비하는 데 작은 도움이 되기를 바란다. 앞으로 펼쳐질 흥미진진한 생성 인공지능의 여정에 함께 동참해 주기를 기대한다. _p.217, 에필로그
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