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미래인재아카데미 1강 포스터

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미래인재아카데미 1강 포스터

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미래인재아카데미 1강

주제: 미래코드 AI전략 세미나

일시: 2025. 8. 25.(월) 오후 3시30분~

장소: 시청각실

강사: 박태웅 의장(박태웅의 AI강의 2025 저자, 한빛미디어 이사회 의장)

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미래인재아카데미 1강 포스터(박태웅의 AI 강의 2025)

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미래인재아카데미 행사 운영 위원을 모집합니다. 희망학생은 링크를 클릭해서 신청하세요. 신청자 중 개학 후 역할 협의를 진행하겠습니다.

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2025 성수고 미래인재아카데미 운영위원 모집

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2025 성수고 미래인재아카데미 행사 운영 위원을 모집합니다. 미래인재 아카데미 1강
제목: 미래코드: AI전략 세미나 -AI시대 핵심 역량 탐색 강의 강사: 박태웅 의장(2025 박태웅의 AI강의 저자)
일시: 2025. 8. 25.(월) 15:00~18:30
장소: 시청각실 미래인재 아카데미 2강
제목: 고통의 경계, 공감의 인류학 강의
강사: 이기병 교수(연결된 고통 저자)
일시: 2025. 8. 29.(금) 15:00~18:30
장소: 시청각실 미래인재아카데미 행사 진행을 할 학생을 모집합니다. 학생들의 적극적인 신청과 준비를 기대합니다.

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인문학 캠프 1차 강의 사회자 PPT야. 2학년 류단미 학생이 제작한 파일인데 무척 잘 만든 파일이야. 이걸 활용해서 2차 특강도 준비하면 좋겠어. 이 파일 안에 작가 소개 슬라이드도 학생 소감 슬라이드도 책 소개 슬라이드도 있으니 참고해서 2차 특강에 맞게 수정 보완 할 수 있을 거 같아.

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1. 행사 진행 :

2. 저자 소개하기 :

3. 책을 소개하기

학생 소감 소개

책 주요 내용 소개

4. 저자 강연 듣기

5. 저자와 묻고 답하기

학생 질문 : 질문 박스

저자 답변

6. 사진 촬영

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제1강 미래인재 아카데미 참여 학생 준비 안내

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제1강 미래인재 아카데미 참여 학생 준비 안내

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1. 책 읽는 기간: ~8월 18일(월)까지 한 달 간 책을 읽습니다.

2. 책 구성: 총 6강

3. 하루 읽는 양: 하루 이야기꼭지 하나씩 꾸준히 읽다보면 다 읽는 순간이 옵니다.

4. 기록하기:

매일 읽은 내용 중 잘 이해가 되지 않는 부분 기록하기: 책 내용 기록하고, 어떤 부분이 왜 이해가 되지 않는지 작성하고 해당 글이 기록된 페이지 적기

꼭 기억하고 싶은 문장과 그 이유 기록하기 : 책을 읽으며 꼭 기억하고 싶은 문장이 있으면 적고, 어떤 이유로 이 문장을 기억하고 싶은지 적기. 해당 문장은 몇 쪽에 있는지 기록하기

감동을 주는 문장과 감동을 받은 이유 적기 : 책을 읽으며 마음에 울림을 주는 문장을 찾아 적고 어떤 이유로 감동을 받았는지 기록하기. 해당 문장이 나온 ㅍ이지 적기

저자에게 하고 싶은 질문 적기 : 책을 읽다가 알게 된 내용이나 저자의 삶에 대해 궁금한 점이 있으면 기록하기

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박태웅 저자의 영상 강의

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박태웅 저자의 영상 강의

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박태웅의장님은 우리나라 AI 초대 수석으로 물망에 오를 정도로 IT분야에서 인정받는 분입니다. 특히 대한민국의 AI발전 대응 전략을 주도해오시는 분이시죠. 유튜브에서 이 분의 다양한 강의를 찾아볼 수 있습니다.

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일본보다 뒤처진 한국 AI 정책, 따라잡을 방법은? | 박태웅, 이해민 | 정준희의 토요토론 19회

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인문학 캠프 1강 사회자 대본

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인문학 캠프 1강 사회자 대본

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여기 인문학캠프 1강 사회자였던 2학년 류단미 학생이 작성했던 사회자 대본을 올려둡니다. 혹시 미래인재아카데미 강의에서 사회를 보고 싶은 학생들은 참고 바랍니다.

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저자에게 하고 싶은 질문 기록하기

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저자에게 하고 싶은 질문 기록하기

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책을 읽으며 이해가 되지 않았던 부분이나 책 속 내용에 대한 반론, 또는 작가에게 궁금한 다양한 내용을 자유롭게 기록해보세요.

질문과 왜 그 질문이 하고 싶었는지, 자신의 생각을 간단히 기록하면 됩니다.

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기억하고 싶은 문장, 감동 받은 문장, 소감 기록하기 

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기억하고 싶은 문장, 감동 받은 문장, 소감 기록하기 

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이 공간에 담을 내용

(다음 세 가지 중 하나를 선택해서 작성합니다. 두 가지 이상을 담아서 작성해도 좋아요.)

1. 책을 읽고 난 소감을 편하게 작성합니다. 그림으로 표현해도 좋아요. 이 책을 통해 얻은 깨달음이나 새로이 떠올린 생각, 물음 등을 자유롭게 기록합니다.

2. 책 속에서 발견한 꼭 기억하고 싶은 문장을 기록합니다. 그 문장을 왜 기억하고 싶었는지 이유와 함께 기록해주세요.

3. 문득 마음을 울렸던, 감동 받았던 문장을 기록합니다. 어떤 점이 마음에 와 닿았는지 기록하면 금상첨호입니다.

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독서 기록 정리법 - 책 읽으면서 더 많이 생각하고 더 오래 기억하는 방법

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안녕하세요. 기록 아티스트가 꿈인 조이입니다. 오늘은 제가 하고 있는 독서 기록 정리법에 대해 공유해보려고 해요. 이 방법들로 기록하니까 책을 읽으면서 더 많이 생각할 수 있고 더 오래 기억할 수 있었어요. 나만의 챌린지 만들기 - #더블독서챌린지 나만의 챌린지를 만드는 것을 추천해요. 저는 #더블독서챌린지 라는 태그를 만들어서 인스타그램에 기록하고 있어요. 왜 더블이냐면 책 읽은 시간만큼 감상글을 적기 때문이에요. 보통 알람 맞추고 10분 읽고 마음에 드는 문장을 필사한 후에 다시 알람 맞추고 10분 동안 생각나는 이야기를 적어요. 처음에는 10분 동안이나 어떻게 계속 글을 쓰지 고민하고 하고 싶은 말을 다 적어도 알람은 안 울리고 그랬었는데요. 이제는 할 말이 많아져서 열심히 적어 내려가다 보면 어느…

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인문학캠프 2강 사회자 PPT

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인문학캠프 2강 사회자 PPT

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20517이재정 학생이 만든 사회자 PPT도 공유합니다.

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제1강 미래인재 아카데미 운영 안내

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제1강 미래인재 아카데미 운영 안내

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날짜: 2025. 8. 25.(월) 15:30~18:30
장소 시청각실

지정도서: 2025 박태웅의 AI강의

강사: 박태웅

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“앞으로는 거의 모든 소프트웨어들이 AI와 연동할 것이라는 뜻입니다."(26p)

책의 도입부에서 AI가 아닌 다른 하드웨어와 소프트웨어의 발전을 보여 주다 나오는 문장이다. 지금 우리 주변을 둘러보면 누구나 쉽게 챗지피티 등 생성형 인공지능 앱을 사용하는 모습을 볼 수 있다. 서로 이야기할 때도 인공지능의 사용에 대한 주제는 쉽게 화두에 오르내리며 심지어 사람 대 사람의 이야기 중 인공지능의 도움을 받기도 한다. 나는 약 4년간 지피티의 발전을 바라보았고, 이제는 인공지능의 편리함 뿐 아니라 발전에 따른 문제를 함께 바라볼 수 있는 시선을 가지게 되었다. 이에 나는 도입부의 저 문장이 편리함의 문제가 아닌 AI에 대한 공포심으로 먼저 다가왔다. 하지만 1장을 읽으며 AI의 발전과 발전 가능성, 우리에게 주는 이로움을 보며 잠시 그 생각을 접게 되었다. 그 내용을 요약해 전달하자면 아래와 같다. AI는 현재 운영체제 자리를 넘보고 있으며, 정보를 다루는 새로운 접근방식을 제안하여 크게 각광받고 있다. AI의 정보 접근 방식은 맥락 인터페이스로 말 그대로 ‘맥락‘을 통한 정보의 이해를 가진다. 두루뭉술한 정보만을 가지고도 정확한 정보를 얻어낼 수 있는 것이다. 이는 그동안의 접근방식으로는 절대 불가능했던 일이다. 가령 컴퓨터에서 문서를 찾을 때, 제목이나 내용에 포함된 정확한 키워드를 기억하지 못하면 원하는 문서를 찾기 어렵다. 하지만 AI는 ‘시대’와 ‘세대’, ‘보고’와 ‘보도’처럼 비슷한 의미나 용례를 지닌 단어들을 문맥에 따라 유연하게 해석하고 구분할 수 있는 능력을 지닌다. 그리고 가장 흥미로웠던 내용은 AI가 파트너가 될 수 있다는 것이다! 여기서 저자는 AI가 보고서를 요약하고, 빠진 부분을 지적하면서, 다음 보고서 내용을 제시해 주는, 결과적으로 이 모든 일을 5분 안에 해낸다는 저자의 사례를 제시한다. 저자의 말을 인용하자면 이런 AI는 파트너로서의 도구라고 말할 수 있다. 정말 멋진 말이다, 우리는 지금까지 도구와 우리를 동일 선상에 둔 적이 있었나? 물론 아직도 AI를 단순한 도구로 여기는 사람들도 있겠지만, 가위나 컴퓨터보다 AI를 파트너로 여기는 사람이 더 많아진 지금의 흐름은 분명하다. 이렇게 긍정적인 부분을 주로 다룬 1장이었지만 여기서 생각하고 넘어가야 할 부분이 있는데, AI를 파트너로 이용하기 전에 주의해야 할 점이다. 바로 할루시네이션이다. 할루시네이션은 환각, 멀쩡한 거짓말이라는 뜻으로 여기선 맥락상 AI의 답변에 대한 사실성을 확인해야 한다는 것이다. 할루시네이션에 대한 피해는 아무도 책임져줄 수 없으며, 이로 인한 피해도 아직 예측할 수 없다. 그런 주의점이 있음에도 지금 중요한 것은 파트너를 잘 사용하는 것도 능력이 될 것이란 결론이다. 나는 인공지능에게 모든 것을 맡기는 무책임한 인간이 아닌, 적절한 조화를 찾아 서로를 발전시키는 파트너가 되고 싶다.

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충격적인 부분을 읽었다. 이 부분을 읽으며 내가 과거 지피티에게 수학 문제를 도움받았던 일을 생각했는데, 그때 의문을 가졌던 내용을 이해한 것이다. 혹시 지피티에게 단순 계산을 시켜본 적 있는가? 어려운 일도 척척 해내는 지피티에게 세 자릿수 몇십 개의 덧셈은 매우 쉬운 일이라고 생각할지도 모른다. 누군가는 콧방귀를 뀔지도 모른다. 이는 시간만 있다면 고등학생, 중학생은 물론 초등학생도 충분히 할 수 있는 쉬운 일이기 때문이다. 하지만 지피티는 다르다, 지피티는 계산을 하지 못한다. 정확히 말해서 값을 출력해 내지만 맞지 않는다, 왜 그럴까? 여기서 책의 문장을 인용하자면 ”(인공지능은)어려운 일은 쉽게 하고 쉬운 일은 어렵게 한다.“라고, 말할 수 있다. 챗지피티는 인터넷의 모든 정보를 학습했다고 말할 수 있다. 이를 거꾸로 생각해 보면 인터넷에 없는 정보는 전혀 학습하지 못했다고 할 수 있는 것이다! 1+1나 2+2 등 몇몇 쉽고 작은 계산은 인터넷에 있을지 몰라도 12345+67890이나 1539048719387+133490873442098723449087 등 세상의 모든 덧셈이 인터넷에 있지는 않다. 단순히 생각해 세 자릿수만 넘어가도 그렇다. 642+853 등 세 자릿수 두 개의 덧셈의 모든 경우의 수를 따져보면, 81만개라는 터무니없이 큰 숫자가 나온다. 81만개를 전부 학습시킨다 해도, 세 자리 수를 넘어가거나 여러 개를 더하면 수는 점점 많아져 셀 수 없게 된다. 그렇기에 인공지능은 덧셈을 할 줄 모르는 것이다. 결과적으로 명백한 사실을 확인하는 데에 인공지능을 사용하는 것은 부적절하다. 사실은 하나인데 인공지능의 특기는 잠재된 패턴을 찾는 것이기 때문이다. 그런데 위와 같은 상황에서 지피티가 ‘모른다’라는 정확한 답이 아닌 잘못된 답을 주는 이유는 무엇일까? 이 현상은 할루시네이션이라고 불리며 아주 멀쩡히 거짓말하는 것을 뜻한다. 이런 현상이 나타나는 이유는 인공지능이 참 거짓을 가릴 수 있게 학습되지 않았기 때문이다. 지피티는 오히려 ’가장 그럴듯한 말‘을 내놓게 학습되어 있다. 인공지능 본인이 보기에도 속을 그럴듯한 말을 하는 것이다. 자료를 찾는데, 없는 문서를 만들어내거나, 없는 책을 만들어내거나, 사칙연산에 잘못된 답을 하는 이유가 이것 때문이다. 나는 이제 이 사실을 알았으니, 지피티를 유용하게 사용하기 위해 힘쓸 것이다. 지금까지 나와 같은 행동을 했던 사람들에게 이 책의 이 부분을 추천하고 싶다. 사람들이 인공지능의 아이디어와 자료를 빌리되 출처와 사실성을 확인하고, 이를 효율적으로 사용하는 것을 연습하여 제대로 사용하게 되는 미래가 다가오길 바란다.

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AI는 출현 이후 다양한 분야에서 주목받고 있지만, 우려하는 목소리도 끊이지 않고 있다. 이 장에서는 윤리적인 생각을 바탕으로 한 인공지능 과학자들의 걱정이 드러나 있다. 그중 가장 기억에 남는 걱정은 ‘게리 마커스의 다섯 가지 걱정’이다. 그가 우려한 점은 다섯 가지로 정리되어 있지만 더 크게 허위 정보, 감정적 고통 유발, 인터넷 붕괴로 정리할 수 있다. 이 중 책의 앞부분부터 우려됐던 허위 정보는 명실상부 AI 문제 중 가장 유명한 문제일 것이다. 이는 지금 우리 주변 학생들에게는 과제의 완성도와 신뢰성 등 비교적 가벼운 부분에서 문제가 되지만 전문적 기관에서는 어떨까? 잘못된 의료 정보를 생산한다면? 이에 대해 저자는 파우스트 박사의 사례를 제시한다. 챗지피티에게 가상 환자의 증상을 제시하고 질병에 대해 물어본 것이다. 챗지피티는 많은 의대생과 레지던트와 다른 의견을 내고도 의사에게 인정받았다. 하지만 거기서 문제가 있었다, 결론은 고려해 볼 가능성이 있었지만, 잘못된 해석과 근거가 멋대로 덧붙여진 것이다. 이는 가상 환자를 이용하여 실험한 사례이지만 실제 환자였다면 어땠을까? 그랬다면 완성도와 신뢰성의 문제에서 끝나지 않았을 것이다. 만약 그 환자가 실존 인물이었다면, 혹여나 내 주변 사람이나 소중한 사람이었다면, 우리는 그 결과를, AI를 받아들일 수 있었을까? 나는 아직 AI가 우리 사회에서 중요한 부분을 맡기에는 부족하다고 생각한다. 책은 여기서 GPT-4의 사례를 제시한다. 이는 우리가 사용하는 지피티 모델 중 가장 일반적인 모델로, 무료로도 어느 정도 배포되어 있다. 해당 지피티는 변호사 시험을 상위 10%의 실력으로 통과했으며, 믿을 수 없을 정도로 똑똑하다고 묘사된다. 하지만 이런 지피티에게 상식적인 문제를 주면 어떻게 될까? 12리터 물병과 6리터 물병을 준 뒤에 지피티에게 6리터를 측정하라고 두면, 복잡한 방식을 거친 후 6리터를 측정해 낸다. 우리는 모두 6리터 물병으로 6리터를 측정할 수 있다는 사실을 알고 있는데 말이다. 최 교수는 이것이 방대한 데이터 학습으로 인한 어쩔 수 없는 부작용이라 말한다. 덧붙여 인간 아이들은 그런 문제를 풀기 위해 비슷한 예제를 학습하지 않아도 된다는 점에서 AI를 지적한다. 나는 그의 의견에 전적으로 동의한다. 이런 면모가 남아있기에 아직 인공지능은 인간을 대체하지 못하고 인간처럼 발전하지 못한다. 그럼 나는 여기서 질문을 던지고 싶다. 우리는 지피티에게 어느 정도를 가르쳐야 할까? 이 질문은 동시에 우리가 AI에게 어떤 역할을 기대하는지까지 이어진다. 인간을 완전히 대체하는 기술의 발전이 우리가 원하는 것이었나? 그것을 진정으로 기술의 발전으로 여기며 기뻐할 수 있나? 결국 우리는 단순히 AI의 발전만이 아닌 무엇을, 어디까지 가르칠 것인가를 고민해야 할 시점에 와 있다.

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인공지능은 우리에게 어떤 충격을 줄까? 이번 챕터의 주요한 내용이다. 인공지능의 잘못된 답변이 우리에게 주는 피해 말고도 인공지능은 우리에게 많은 부정적 영향을 끼치고 있다. 한동안 SNS에서 화제가 되었던 이야기가 있다. 챗지피티에게 고맙다고 말하면 안 된다는 뉴스였는데, 항상 고맙다는 인사를 하는 나는 그 제목에 흥미가 생겨 글을 읽어보게 되었다. 뉴스의 내용은 한 사람이 고맙다고 말하는 것은 아무렇지 않아 보여도, 인공지능이 그 글을 분석하고 답변을 내놓는 데에는 엄청난 전력 소모량이 들고 더불어 중앙 제어 컴퓨터를 식히기 위한 냉각 자원도 필요하다는 내용이었다. 이는 결과적으로 지구의 환경오염을 초래하며, AI에 수천만 달러, 즉 수백억 원의 전기요금을 발생시키고 있다. (출처: KBS뉴스 신선민 기자, 챗GPT에 “고마워~” 하지 마세요) 이런 배경지식을 가지고 이 책의 ‘자연 독점’ 파트를 읽어 보니 내용은 비슷했지만, 이 책은 더 나아간 세상의 이야기를 다루고 있었다. “한편 이런 클러스터가 내뿜는 막대한 양의 탄소는 막상 그 지역이 아니라 다른 곳, 지구상의 소외된 지역, 가난한 지역에 가장 큰 타격을 줍니다.”(256p) 나는 이 문장을 읽고 충격을 받았다, 사용하는 불도 아끼고 물도 아끼고 전기도 아끼려 노력하는 상황에서 짧은 대화 하나로 지구에 이런 영향을 끼칠 줄 상상도 못한 것이다. 나뿐만이 아니라 다른 사람도 그럴 것이다, 인공지능에게 고마움을 표하는 것은 우리의 순수한 마음에서 우러나온 행동일지 몰라도 우리는 우리도 모르는 사이에 지구(그리고 지구에 사는 다른 지역 사람들)를 위협하는 가해자가 되었던 것이다. 책에서 다루는 환경 이야기는 짧았지만, 알고 있던 정보, 그리고 개인적 경험과 연관시켜 읽으니 더 와닿고 나 자신을 반성할 수 있었다. 짧은 인사 한마디가 지구에 미치는 영향을 생각하면서, 앞으로 인공지능과 대화할 때도 더 조심스러워질 것 같다.

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지금까지 책을 읽으며 드디어 마지막 부분에 다다랐다. AI의 등장과 그 위험성도 다루었지만, 다양한 장점과 전망도 함께 다룬 만큼 우리나라의 사례에 대한 기대를 가지고 마지막 장을 읽기 시작했다. 하지만 결과적으로는 정말 실망스러운 내용이었다. 우리나라의 인공지능 법은 부칙을 다 합해도 25쪽밖에 되지 않으며, 심지어 미국의 법안과 비교하여 당연히 있어야 할 내용 중 대부분이 빠져있다. 심지어 기준에 대한 정의도 불투명하다. 이런 상황에서 만들어진 짧은 법이 앞으로의 발전에 도움이 될 리 없다는 것은 명백한 사실이다. 거기에 더해 우리나라의 사례 중 가장 이해하지 못한 건 정부 자료에 관한 내용이다. 우리나라 정부 자료는 hwp 혹은 pdf 포맷으로 되어 있으며, 컴퓨터는 이를 자동으로 처리하지 못한다. 자동적으로 입력되지 않으니, 일부로 입력하지 않은 문서는 없는 것과 다름없다. 한 마디로 정부가 나서서 학습을 방해하는 꼴이다. (371p) 이뿐만이 아니라 우리나라는 23년, R&D 예산을 대폭 삭감하기도 했다. 갑자기 중단된 지원은 1년이 아닌 몇 년, 혹은 수십 년 동안 해 왔던 연구를 무너뜨렸고, 그 상황에 인재 유출은 당연한 결과였다. 그때부터 지금까지 우리나라는 현재까지 연구자의 꿈을 가진 학생의 해외로의 유학을 당연시한다. 한 마디로 엄청난 국가적 손실을 맞이하고 있는 것이다. 나는 AI 연구자의 꿈은 아니지만, 과학 분야 연구자의 꿈을 가지고 있다. 그런 학생의 시선으로 이 상황을 바라보자면 우리나라는 아직 연구의 가치에 대한 이해가 부족하다고 느낀다. 선진국들은 많은 지원과 전 세계에서 몰려오는 유학생들을 이용하여 기하급수적인 성장을 하고 있는 반면에 우리나라는 기술에 대한 진지한 태도를 가지지 않고, 미래를 생각하는 능력이 부족하다. 나는 이 책의 마지막에서 우리나라의 가능성을 기대했지만, 오히려 우리 사회에서 기술이 받는 대접에 대한 깊은 불신과 위기감을 느꼈다. 이 책은 AI의 똑똑함과 성장 가능성을 예찬하기만 하는 책이 아니다, AI에 관해 설명하며 우리나라의 나아갈 길을 제시하는 교훈적인 책이다. 나는 이 책을 읽고 뼈저리게 느꼈다, 우리나라의 기술은 분명히 발전하고 있지만 이를 뒷받침해야 하는 사회는 아직 미성숙하다.

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책은 AI를 단순히 기술로만 보지 않고, 하나의 사회적 현상으로 다룬다.
AI는 인간이 명령하고 조작하는 도구가 아니라, 이제는 함께 일하는 파트너로 진화하고 있다.
이를 저자는 "쓰는 도구에서 함께하는 도구로"라는 표현으로 설명한다.
AI는 질문에 답하는 것을 넘어서, 인간의 맥락과 감정을 이해하려는 방향으로 발전 중이다.
특히 ‘AI가 운영체제처럼 된다’는 개념은 미래의 정보기술 환경을 상상하게 만든다.
이는 모든 서비스와 시스템에 AI가 자연스럽게 녹아드는 시대가 올 것이라는 의미다.
따라서 인간은 AI를 통제하는 것이 아니라 이해하고 협력하는 방향으로 사고를 바꿔야 한다.

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책은 생성형 AI, 특히 GPT 계열 모델들이 어떻게 작동하는지를 설명한다.
딥러닝, 트랜스포머, 토큰, 강화학습 등 핵심 개념이 쉽게 풀어져 있어 이해가 쉬웠다.
GPT는 사전 훈련(pretraining)과 사후 학습(fine-tuning) 과정을 통해 언어 능력을 키운다.
이러한 구조는 인간의 사고와 유사하게 추론하는 AI의 기반이 된다.
책에서는 GPT-4의 COT(Chain of Thought), 플러그인 구조, API 생태계 등 최신 흐름도 소개된다.
이러한 설명을 통해 AI가 단순한 질문-답변 기계를 넘어서는 존재임을 깨달았다.
AI의 작동 원리를 이해하는 것이 단지 기술자가 아닌 일반인에게도 중요해졌다는 메시지가 와닿았다.

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『박태웅의 AI 강의 2025』는 인공지능의 핵심 개념을 청소년도 쉽게 이해할 수 있도록 설명한 책이다.
서문에서는 GPT의 등장이 세상에 어떤 충격을 주었는지 강조하고 있다.
특히 GPT-4가 사람처럼 말하고 반응하는 모습은 인류가 만든 가장 인간 같은 기계라 표현되었다.
저자는 GPT 이후 인간은 AI를 마주하는 자세 자체를 바꿔야 한다고 말한다.
기술이 단순히 빠르게 발전한 것이 아니라, '이해의 수준' 자체가 달라졌다고 설명한다.
그래서 그는 AI 리터러시가 모든 사람에게 필수적인 교양이라고 강조한다.
이 책은 그런 배경 속에서 만들어진 '시대 교과서'와 같은 책이다.

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AI 기술이 급속히 확산됨에 따라, 윤리적·사회적 문제도 함께 커지고 있다.
책은 데이터 편향, 허위정보 생성, 개인정보 침해, 알고리즘 불투명성 등의 문제를 짚는다.
특히 검색의 종말이라는 표현은 AI가 정보 생태계까지 바꾸고 있다는 것을 보여준다.
유럽연합의 AI법, 미국의 알고리즘 책임법 등 주요국들의 정책 대응도 소개된다.
기술만 앞서 나가고 규제가 따라가지 못할 경우 사회 혼란이 커질 수 있다는 점을 강조한다.
이러한 내용을 통해 AI는 단순한 과학기술이 아니라 제도와 윤리가 함께 준비되어야 함을 알 수 있었다.
책은 AI 시대에 필요한 것은 ‘기술력’보다 ‘사고력’이라고 말하며, 독자에게 숙고를 요구한다.

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책은 한국이 AI 기술을 대하는 자세에 대해 비판적 시각을 담고 있다.
AI 기술 경쟁에서 뒤처질 경우, 경제뿐 아니라 사회 구조 전체가 영향을 받을 수 있다고 경고한다.
단지 AI 기술을 개발하는 것뿐 아니라, 교육, 법제도, 일자리 구조도 함께 바뀌어야 한다고 말한다.
책은 AI가 교과서나 교육 정책에도 적극적으로 반영되어야 한다고 강조한다.
청소년 또한 AI를 멀게 느낄 것이 아니라, 교양으로써 이해하고 다뤄야 할 필요가 있다.
AI 리터러시가 부족한 사회는 새로운 기술의 혜택을 온전히 누릴 수 없다.
이 책은 그러한 인식을 바탕으로 AI 시대를 살아갈 모든 세대에게 경고와 안내를 동시에 제공한다.

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인공지능 알고리듬 중에는 ‘몬테카를로 알고리듬’이라는 것이 있다. ‘몬테카를로 알고리듬’의 정의는 무작위 추출된 난수를 이용하여 함수의 값을 계산하는 통계학의 방법 중 하나이다. 인공지능이 하는 일 중에 많은 부분이 사실 몬테카를로 알고리듬, 다시 말해 단순한 더하기, 빼기이다. 이런 막노동을 인간이 할 수 없는 엄청난 속도로 해내는 것이다. 가령, 도형에 관한 수학 문제를 풀 때, 인간은 공식을 이용하지만, 인공지능은 마구 계산하여 답을 산출한다. 책에서는 이와 비슷한 사례로 고양이 사진을 가려내는 이야기를 제시한다. 고양이의 특징 데이터를 AI에게 학습시켜 결과적으로 고양이의 사진을 골라내게 한 것이다. 데이터가 늘어갈수록 고양이 사진을 골라내는 비율이 높아지더니 데이터가 일정 규모 이상이 되자 점점 비율이 낮아지기 시작했다. 왜일까? 예외가 너무 많았기 때문이다. 예를 들어 다리가 세 개인 고양이를 보고 ‘고양이는 다리가 네 개’라는 기준 때문에 고양이가 아니라고 분류하는 것이다. 사람은 대여섯 살만 돼도 이를 구별할 수 있겠지만 AI는 불가능했다. 하지만 이런 계산을 수백수천 번, 몇만 번, 셀 수도 없을 만큼 많이 한 것이 지금의 인공지능이다. 지금의 인공지능은 사람을 넘어서 고양이 정도는 쉽게 구별한다. 하지만 여기서 의문이 발생한다, 인공지능이 고양이의 사진을 잘 구별하는 이유를 인간은 알 수 없다는 것이다. 인공지능이 고양이를 판별하는 기준인 매개변수 1억 개를 전부 열어보며 분석하는 일은 물리적으로 불가능하다. 나는 이 부분을 읽고, 인공지능의 무한한 계산능력보다 오히려 그 정답의 과정을 인간이 이해하지 못한다는 사실에 더 큰 충격을 받았다. AI를 만든 것은 인간이지만 이제 그 알고리즘을 인간이 이해할 수 없는 것이다. 이런 식으로 인공지능이 발전하게 된다면, 어느 날 인공지능을 통제할 수 없게 될지도 모른다. 일상적으로 인공지능을 사용하면서 이런 문제에 대해 고민하는 사람은 얼마나 될까? 우리는 그 고민 없이 인공지능을 계속 사용해도 되는 걸까?

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이 책을 읽고 내린 결과를 정리하여, 나는 이 질문에 답해보고 싶다. AI는 발전하고 있는데, 그에 상응하여 인간도 발전하고 있는가? AI는 지금 인간의 통제력을 넘어서 발전하고 있다. 25년 8월 4일 자 뉴스에 따르면 인공지능은 급격한 발전을 통해 인간의 통제력을 상실할 가능성을 보인다고 한다. 초지능(인간의 지능을 모든 분야에서 뛰어넘는 인공지능 시스템)의 개발이 머지않은 것이다. (출처: 핵폭탄 만들었을 때처럼... ‘인간 통제력 상실’ 초지능 AI 위기, YTN 김선희 기자) AI가 인간을 뛰어넘는다면 어떨까? 그 시대에 도래하기 전에 우리는 어떤 준비를 해야 할까? 지금까지 인간들은 AI를 발전시키며, 더 많은 계산과 판단을 요구해 왔다. 그리고 지금은 그런 판단을 맡기고 이용하는 데에 익숙해져 있다. AI의 기술은 점점 발전하여 인간의 통제를 벗어나고, 그 기술을 만든 인간은 오히려 점점 이해력과 판단력에서 멀어지고 있다. 주변만 둘러봐도 AI에게 책이나 유튜브 요약을 시켜 필요한 정보만 손쉽게 가져가는 사례를 볼 수 있다. 이는 청소년의 문해력을 크게 떨어트리는 요소가 되고 있으며, 심각한 문제로 지적받고 있다. 어느 순간부터 AI가 인간의 뇌를 대신하고 있다. 이제 우리는 AI에게 도움을 받는 것이 아닌 AI를 따르는 존재가 되어가고 있다. 나는 이 글을 읽은 사람들에게 묻고 싶다. 인간이 만든 AI가 진화하는 지금, AI를 다루는 인간들은 퇴화하고 있지 않는가? 만약 그렇다면, 기술이 가져다줄 미래는 더 이상 ‘편리함’뿐이 아닌 ‘인간의 퇴화’일지도 모른다.

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최근에는 무언가 궁금한 것, 조사해야 할 일들이 있으면 많은 사람들이 ai를 활용하고 이를 활용하지 않는 것이 오히려 시대에 맞지 않는, 둔하고 비효율적이라고 말하는 사람들도 생겨나기 시작했다. 이렇게 까지나 우리가 ai에 익숙해진 것은 3년 밖에 되지 않았다. 하지만 open ai가 등장 하기 전 많은 사람들의 모습은 잊혀진지 오래다. 이처럼 ai의 침투력은 갑작스레 다가온 것이 아니다. 스마트폰, 어쩌면 텔레비전 부터 시작해서 미디어의 일상 침투 속도는 점점 가속화되고 있다. 우리는 이를 인지 하지 못한채 능동적이지 못한 사용에 익숙해져가고 있다. 책의 첫 번째 챕터를 읽으면서 우리에게 다가온지 고작 3년 밖에 되지 않은 ai가 현재 얼마나 많은일을 하고 있는지, 또 하게 될 것인지 알게되면서 우리가 알고있는 ai는 정말 극히 일부분이라는 생각이 들었다.

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챗지피티를 사용하다보면 어떤 주제를 입력하든 모든지 그럴듯하게 만들어 내는 챗지피티의 능력에 감탄하곤 한다. 하지만 만약 그 말 중에 내가 아는 내용이 조금이라도 섞여있다면, 정말 논리적이지 않은 말들이 함께 있는 것을 종종 볼 수 있다. 이처럼 open ai의 거대 언어 모델은 어떤 말이든 그럴듯하게 만들며 이를 통해 사람들을 속일 수 있는 능력을 가지고 있다. 이러한 문제점에 대해서도 평소에 생각해봤었는데 책 속 '개리 마커스의 다섯가지 걱정'에서 이를 다시 한번 볼 수 있었다. 거대 언어모델은 단순히 우리의 과제를 방해할 뿐만 아니라, 훨씬 많은 분야에서 물의를 일으킬 수 있다. 극단주의자들의 말을 그럴 듯하게 꾸며 사람들을 설득 시키고, 잘못된 의료정보를 의사조차 헷갈리도록 설명할 수도 있다. open ai가 나날이 발전해 감에 따라 인공지능 윤리에 대한 우려는 더 커져나가고 있다. 하지만 ai기업들이 이를 시민사회에 모든 정보를 제공할 의무는 없으며, 정부 조차 모든것에 간섭할 권리가 없다. 즉 ai 윤리문제는 어디서든지 도사리고 있다는 것이다. 이러한 상황에서 ai기업들의 자발적인 윤리적인 운영이 절실해 질 것 같다는 생각이 들었다.

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10216임지후 -강화학습에서 컴퓨터나 기계한테 어떻게 보상을 해주나요?-

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10216임지후 -강화학습에서 컴퓨터나 기계한테 어떻게 보상을 해주나요?-

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강화학습은 AI를 학습 시키는데 있어 특정 행동을 할 때 컴퓨터나 기계에 보상을 해줌으로써 스스로 그 행동을 학습할 수 있게 하는 학습 방식이라고 이 책에 서술 되어 있습니다.

AI는 생명체와 달리 어떻게 보상을 주는지 궁금합니다

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AI는 계속 발전하여 근미래에는 운영체제와 같이 거의 모든 소프트웨어가 AI와 연동될 것으로 예상된다. 이미 의학, 공업, 법조계, 언론 등 다양한 분야에서 AI가 활발히 활용되고 있다.

또한 대부분의 IT 기업들이 AI 시장에 적극적으로 뛰어들고 있다.

AI는 단순한 키워드 매칭을 넘어 맥락을 이해할 수 있기 때문에 앞으로 검색 시 원하는 정보를 더 쉽고 정확하게 찾을 수 있을 것이다.

AI는 부족한 점도 있지만, 매우 유용한 파트너 역할을 한다.

예를 들어, 할루시네이션 현상으로 인해 검수가 필요할 때도 있지만, 수 초 만에 내용을 정리해 주고 생각하지 못했던 새로운 정보도 제공하여

AI를 사용하기 전보다 과제를 훨씬 효율적으로 수행할 수 있게 돕는다.

AI 모델 개발은 매개변수를 줄이면서 성능을 높이는 방향으로 나아가고 있다.

이는 개인 PC나 스마트폰에 AI를 탑재해 내가 원하는 내용으로 학습시키고 보안성을 강화할 수 있다는 의미이기도 하다.

AI 학습에서 데이터 분석과 구분은 매우 중요하며, 이때 단어 중심으로 데이터를 정리할 때 기하학 개념의 벡터를 사용한다. 단어 간 관계가 가까울수록 비슷한 방향과 가까운 거리를 갖게 된다.

세상에는 수많은 단어가 있기 때문에 단순히 방향과 거리뿐 아니라 고차원의 값을 활용한다.

이렇게 다차원 실수 공간에 데이터 포인트를 매핑하는 것을 임베딩이라고 하며, AI 개발에 수학 개념이 응용되고 있음을 알 수 있다.

앞으로 학교에서 이러한 수학 개념을 배우고 AI에 어떻게 응용되는지 심화 학습해보고 싶다.

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오픈AI는 초기 창업 목적과 달리 회사의 인공지능 모델을 거의 공개하지 않고 있으며, 인공지능의 안전보다 성능과 개발 속도에 더욱 집중하고 있다.

또한 마이크로소프트는 인공지능 윤리팀을 해고하였다.

신경과학자인 게리 마커스는 다섯 가지 우려를 제기했는데, 그중 대부분이 최근 현실에서 나타나고 있다.

극단주의자들이 허위 정보를 생성해 민주주의 체제를 위협하고 있다.

또한 영상 플랫폼 쇼츠와 같은 곳에서는 다른 사람의 영상을 도용하거나 조작해 조회수를 통해 돈을 벌려는 사례가 발생하고 있다.

미국에서는 인공지능이 제공한 조언을 따랐다가 소금 대신 독성 물질을 사용하게 되어 병원에 입원한 사례도 보도되었다.

유럽연합은 이러한 문제를 인식하고 일찍이 <산업 4.0>과 <노동 4.0>이라는 녹서를 발간하였으며, <인공지능 백서>를 발표하여 주요 국가 중 가장 빠른 법적 대응을 마련하였다.

미국 상원에서는 인공지능 윤리와 관련된 최초의 연방법인 ‘알고리듬 책무법안 2022’가 통과되었다.

백악관에서는 인공지능 행정명령을 발표하였고, 캘리포니아에서는 인공지능 법안 ‘SB 1047’에 관한 논의가 이어졌다.

우리나라는 이와 달리 <산업 4.0>을 단순히 모방하는 수준에 머물렀고, <노동 4.0>은 언급조차 하지 않았다.

현재 우리나라의 인공지능 법안은 기준과 정의조차 명확히 마련되어 있지 않다.

윤리 논의 이전에 개발 측면에서도, 대부분의 공식 문서가 컴퓨터가 읽을 수 없는 형식으로 제공되어 인공지능 학습에 활용하기 어렵다.

캐나다는 세계 주요국 중 가장 선도적인 국가 인공지능 전략을 수립하였다.

미국은 국가 인공지능 연구 자원 프로젝트를 추진하며 인공지능 개발을 지원하고 있다.

그러나 우리나라는 연구개발 예산 삭감을 그대로 유지하고 있으며, 인재들이 지속적으로 해외로 유출되고 있다.

인공지능 연구를 활성화하기 위해서는 단순히 지원금을 제공하는 것을 넘어, 연구자가 편리하게 연구할 수 있는 환경을 조성해야 하도 생각한다.

인공지능 개발 문제와 윤리 문제가 공론화되어 다양한 분야의 사람들이 함께 모여 이러한 변화에 대응해야 하고

더 나아가, 원천기술을 확보하기 위해 기초과학을 적극적으로 육성해야 한다는 이 책의 주장에 깊이 공감이 되었다.

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저는 요즘 사람들이 AI를 다루는 기술이 너무 발전한 나머지, AI는 발전하지만 인간은 점점 퇴화한다는 느낌을 받았습니다. 만약 AI가 발전을 거듭하여 인간을 완전히 뛰어넘게 된다면, 인간만이 가질 수 있는 AI와의 차별점은 무엇일까요? 그때도 인간은 ‘의미 있는 존재’로 남을 수 있을까요?

AI강의를 읽고 최근 기사를 찾아보니, AI가 자가 학습을 통해 곧 인간을 뛰어넘을 것이란 기사를 읽었습니다. 그래서 AI와의 차별점, 인간만이 가질 수 있고 AI는 절대 가질 수 없을 차별점이 있을지 궁금해졌습니다.

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책을 펼치고 처음부터 불안감을 느꼈다. “앞으로는 거의 모든 소프트웨어들이 AI와 연동할 것이라는 뜻입니다.”라는 문장은 나에게 편리함보다도 두려움으로 다가왔다. 하지만 AI를 사용하는 사례를 보니 긍정적인 견해를 가질 수밖에 없었다. AI가 보고서를 요약하고, 빠진 부분을 지적하며, 다음 보고서까지 제안하는 능력을 사용한 작가의 경험은 충격적이었다. 심지어 이 모든 과정을 단 5분 만에 해낸다. 이제 이것은 우리가 가위나 컴퓨터처럼 수동적인 도구가 아니라, ‘파트너’라는 전혀 다른 존재를 사용하게 된 첫 사례이다. 하지만 나는 이 긍정적인 변화를 마냥 좋아하기만 할 수는 없었다. AI를 사용할수록 느낄 수 있는 가려진 문제들이 있었기 때문이다. 예를 들어, 지피티에게 단순 계산을 시켜보았는데 놀랍게도 결과가 틀렸다. 고작 세 자릿수 덧셈도 제대로 수행하지 못한 것이다. AI는 ‘명백한 정답’을 계산하거나 확인하지 못한다. 이 과정에서 나타나는 오류를 ‘할루시네이션’이라 부르는데, 이는 본인도 속는 그럴듯한 거짓을 말하는 AI의 특성이다. 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 포장해 전달하는 AI를 어떻게 신뢰할 수 있을까? 책은 AI의 윤리 문제도 짚고 넘어간다. 허위 정보의 유포, 감정적 피해, 인터넷 붕괴, 특히 의료 분야에서의 사례는 공포에 가깝다. 만약 잘못된 AI의 진단이 누군가의 생명을 위협한다면, 우리는 그것을 ‘실수’로 받아들일 수 있을까? 더욱이 AI는 본인이 틀렸다는 사실조차 모를 것이다. 우리는 그런 존재에게 판단을 맡기고 있는 것이다. 마지막으로, 기술은 인간을 돕기 위해 존재해야 한다. 하지만 우리는 어느 순간, 기술을 따르는 존재가 되어가고 있다. 인간의 문해력은 떨어지고, 사고력은 약해지고 있다. AI가 더 발전한 시대가 도래하면 우리는 어떤 존재로 남게 될까? 나는 그 미래가 그저 편리함만이 아닌, 인간의 퇴화를 나타내는 걸 수도 있다는 사실이 무섭다. 지금 이 책을 읽은 나에게 질문하고 싶다. AI에게 무엇을 가르칠 것인가? 인간은 무엇을 지켜야 하는가?