박태웅의 AI 강의 2025 - 인공지능의 출현부터 일상으로의 침투까지 우리와 미래를 함께할 새로운 지능의 모든 것

독자들이 꼽은 인공지능 분야 최고의 책

《박태웅의 AI 강의》, 최신 AI 트렌드를 담아 돌아오다!

2022년 11월 30일 오픈AI의 챗GPT가 등장한 이후, 이듬해 2023년은 ‘AI 쇼크’의 해라고 불러도 될 정도로 인공지능에 대한 관심이 폭발적이었다. 인간처럼, 아니 인간보다 더 글을 잘 써대는 이 생성형 AI를 두고 충격과 놀라움이 2023년 초부터 쏟아졌다. 그리고 이내 서점은 온통 GPT 관련 책으로 도배가 되다시피 했다. 챗GPT의 정체를 설명한 책부터 심지어 챗GPT와 공저한 책까지 등장한 것이다. 하루가 멀다 하고 쏟아지는 인공지능 도서의 홍수 속에서 독자들로부터 압도적으로 선택받은 책이 있었으니, 바로 ‘IT 현자’로 불리는 《박태웅의 AI 강의》였다. 딥러닝, 매개변수, 토큰, 트랜스포머, 강화학습 등등 인공지능을 알기 위해서는 필수적이지만 일반인에게는 낯설고 어렵게 느껴지는 개념들을 저자 특유의 편한 글투로 쉽게 설명하여 누구라도 AI 리터러시를 갖출 수 있게 도운 것이다. 심지어 청소년들도 이해할 수 있도록 풀어 쓴 수준이라 2023년 청소년 교양도서 우수도서로 선정되었고, 올해는 독자들이 뽑은 인공지능 분야 최고의 책으로도 선택되었다.

바로 그 책이 최신 AI 트렌드와 더 깊은 인사이트를 담아 《박태웅의 AI 강의 2025》로 돌아왔다. 인공지능 원리에 대한 쉬운 설명은 그대로 유지한 채 더욱 깊이 있는 기술 지식이 책 곳곳에 추가되었고, 우리가 반드시 알아야 할 AI 트렌드는 물론이요, AI로 인해 변화될 앞으로의 우리 모습까지 조망하고 있다. 또한 AI 업계를 이끌고 있는 슈퍼 엘리트들의 사상적 배경을 소개하여 인공지능에 대해 심도 있는 이해를 돕고 있으며, 인공지능 윤리와 위험성, 그리고 관련 규제를 아우르는 사회적 인사이트까지 제시한다. 그로 인해 이번 책은 두 배 이상 두꺼워졌다. 한마디로 더 넓어지고 더 깊어진 것이다. 인공지능에 대해 ‘쉬우면서도 깊이 있는 지식’을 원한다면, 《박태웅의 AI 강의 2025》를 선택할 수밖에 없을 거라 단언한다.

[목 차]

 

머리말

 

1강 걷잡을 수 없는 변화의 물결: 인공지능, 우리의 일과 삶에 급격히 파고들다

미디어는 메시지다

TV는 ‘모니터가 붙은 라디오’가 아니다

점점 더 빨라지는 변화

AI의 진화

1. 운영체제로서의 인공지능

2. 맥락 인터페이스

3. 파트너로서의 인공지능

4. 멀티모달

5. 더 저렴하게, 더 빠르게, 더 작게

6. 인간형 로봇, 휴머노이드

 

2강 모두를 놀라게 만든 거대언어모델, LLM의 등장: 챗GPT로 알아보는 인공지능의 정체

몬테카를로 알고리듬

고양이 사진을 가려내라

인공지능, 잠재된 패턴을 찾다

챗GPT의 정체

어려운 일은 잘하고, 쉬운 일은 못한다

할루시네이션, 멀쩡한 거짓말

견고하지 않은 인공지능

GPT-4의 등장

깊이 들어가기

 

3강 인공지능이 인간보다 똑똑해질 수 있을까?: 생성형 AI의 놀라운 능력과 최근의 기술 흐름

우리는 왜 챗GPT에 열광하게 되었나?

생각의 연결고리 혹은 단계적 추론

챗GPT의 추론 능력에 대한 해석들

GPT-4는 인공일반지능의 시작이다

GPT에게 지능이 있을까?

왜 인공지능은 믿을 수 없을 정도로 똑똑하면서 충격적으로 멍청한가

말하기와 생각하기는 다르다

그것은 완전히 다른 형태의 지능이다

자연어 인터페이스 혁명, 챗GPT와 랭체인이 만든 변화

AI의 대세, 오픈소스

소형화의 거센 흐름

에이전트의 시대

Welcome to AI Monopoly!

깊이 들어가기

 

4강 열려버린 판도라의 상자: AI의 확산, 그리고 필연적으로 도래할 충격들

Open AI?

마이크로소프트, AI 윤리팀 해고

게리 마커스의 다섯 가지 걱정

Don’t Look Up? 올려다보지 말라고?

오리지널의 실종, 검색의 종말

자연 독점

오염된 데이터, 오염된 결과

잘못된 학습, 차별의 재생산

잊힐 권리와 지적재산권 침해

 

5강 신뢰할 수 있는 인공지능, 어떻게 구축할까?: 세계 각국의 윤리 원칙과 법제화 노력

공론화: 독일의 녹서와 백서

신뢰할 수 있는 인공지능을 위하여

아실로마 AI 원칙

로마 교황청, 인공지능 윤리를 요청하다

유럽연합의 인공지능법

미국 알고리듬 책무법안 2022

AI 규제를 둘러싼 국제적인 움직임들

선출되지 않은 슈퍼 엘리트들

장기주의, 효과적 이타주의, 효과적 가속주의

 

6강 우리 사회는 어떻게 대응해야 하는가?: '눈 떠보니 후진국'이 되지 않기 위한 제언들

한국은 어떻게 대응하고 있나?

정의를 내리지 않는 사회

캐나다 정부는 어떻게 하고 있나?

미국의 국가 인공지능 연구자원 프로젝트

대한민국 정부가 하지 말아야 할 일과 해야 할 일

 

맺음말

주

 

[본 문]

 

머지않은 장래에 세상의 거의 모든 소프트웨어들이 어떤 형태로든 AI와 연동하는 형태로 작동하게 될 것입니다. PC에서 돌아가는 모든 소프트웨어들이 운영체제 위에서 돌아가듯이, 앞으로는 거의 모든 소프트웨어들이 AI와 연동할 것이라는 뜻입니다. 아마도 2025년 말이 되면 AI와 연동하는 소프트웨어가 그렇지 않은 것보다 더 많아지게 될 것입니다.

_1강 26쪽 중에서

 

휴머노이드를 만드는 또 하나의 특별한 이유가 있습니다. 이런 종류의 휴머노이드 로봇을 ‘몸을 가진(AI Embodied AI)’라고 부릅니다. ‘몸을 가진’이 무슨 뜻일까요? 인공지능이 제대로 ‘지능’이 되기 위해서는 ‘몸’을 가지고 있어야 한다고 주장하는 AI 과학자들이 있습니다. 그래야 세계에 관한 모델(World Model)을 가질 수 있다는 것입니다.

_1강 44쪽 중에서

 

현재의 거대언어모델은 할루시네이션을 없앨 수 없습니다. 그것은 동전의 양면과 같기 때문입니다. 물론 챗GPT에 비해 GPT-4 터보의 할루시네이션은 체감할 수 있을 만큼 크게 줄었습니다. 계속해서 줄어들고 있지요. 그러나 없앨 수는 없을 것이라고 저는 생각합니다.

_2강 102쪽 중에서

 

IT 업계의 발전이 나날이 속도를 더해가는 토대에는 이런 오픈소스 문화가 있다고 할 수 있습니다. 누군가 차트를 제대로 표현할 수 있는 코드를 한번 만들기만 하면 그 즉시 지구상의 모든 사람들이 다시 그 코드를 만들 필요 없이 그저 가져다 쓰기만 하면 되기 때문입니다. 앞서 얘기한 트랜스포머, 어텐션, 라마2 등도 모두 오픈소스입니다. IT 업계는 그런 점에서 ‘집단지성’이 일상으로 작동하는 혁신의 용광로라고 할 수 있습니다.

_3강 179쪽 중에서

 

AI에서도 오픈소스의 움직임이 거셉니다. 메타가 2024년 7월 23일(미국 현지 시각) 라마3.1을 공개했습니다. 라마3.1은 4,050억 개의 매개변수를 가진 역대 최대 크기의 오픈소스 인공지능 모델입니다. 메타는 이 모델이 오픈AI의 GPT-4o, 앤스로픽의 클로드3.5 소네트보다 뛰어나다고 주장했습니다. GPT-4는 매개변수가 1조 8,000억 개쯤이라고 알려져 있습니다. 3분의 1도 안 되는 적은 크기로 비슷한 성능을 낸다는 것입니다.

_3장 181쪽 중에서

 

소형화의 흐름도 거셉니다. 오픈AI, 마이크로소프트, 구글, 메타, 애플 등이 잇따라 앞서 나온 더 큰 모델과 맞먹는 성능을 보이는 작은 모델들을 내놓고 있습니다. 소형화는 몇 가지 이유에서 필연이라고 할 수 있습니다. 우선 현재의 AI는 자원을 너무 많이 씁니다. 챗GPT를 학습시키는 데 3.7조 원이 들었다고 합니다. 라마3.1은 최신 GPU H100을 1만 6,000대나 돌렸습니다. 한 번에 몇천 가구분의 전기를 씁니다. 이래서는 수지를 맞추기가 어렵습니다.

_3강 196쪽 중에서

 

오픈AI는 GPT-4부터는 스펙도, 모델도 공개하지 않고 있습니다. 모델의 크기, 투입한 하드웨어의 규모, 학습에 사용한 데이터 세트, 훈련 방법 어느 것도 밝히지 않습니다. 단지 API만 공개했습니다. 오픈AI 쪽은 이것을 더 이상 밝히지 않는 이유로 ‘기업 비밀’을 꼽았는데, 사실 오픈AI의 이런 태도는 설립 취지에 비춰보면 아주 이상해 보이기도 합니다. 오픈AI의 CEO인 샘 올트먼은 “인공일반지능이 만약에 고장 나면 무엇인가 다른 조치가 필요할 수 있습니다. 이 때문에 특정 회사가 이런 AI를 소유해서는 안 됩니다”라고 말한 바 있습니다. 이 때문에 오픈AI는 사실상 ‘클로즈드(Closed)’ AI가 아니냐는 비판을 받고 있습니다.

_4강 239쪽 중에서

 

아실로마는 6년 뒤 한 번 더 모임의 배경이 됩니다. 2023년 3월, 스튜어트 러셀, 일론 머스크(테슬라 창업자), 스티브 워즈니악(애플 공동 창업자) 등 일군의 AI와 IT 전문가들이 ‘거대한 인공지능 실험을 멈춰라’라는 성명을 발표합니다. 이들은 인공지능 개발이 통제 불능의 경쟁으로 치닫고 있지만 그에 걸맞은 수준의 계획과 관리가 전혀 이뤄지고 있지 않다며, 이런 결정을 선출되지 않은 기술 리더에게만 맡겨서는 안 된다고 말했습니다.

_5강 283쪽 중에서

 

인공지능 법안을 둘러싼 찬반양론이 보여주는 것은, 산업계가 거대 모델에 대한 규제가 필요하다고 때로 주장하고, 스스로 약속을 발표하기도 하지만 실제로 그 부담을 지는 것은 꺼린다는 것입니다. 또한 반대파들의 주장과 달리 이들이 실제 위험이 발생할 가능성에 대해서도 인식을 하고 있지 않은가 짐작할 만합니다. 힌턴 교수 등의 서한이 지적하듯이 “이러한 위험이 정말 공상과학소설에 불과하다면 기업은 이를 완화하기 위한 책임을 지는 데 아무런 문제가 없어야” 할 것이기 때문입니다.

_5강 347쪽 중에서

 

문제는 이들이 전 세계의 주요 거대 인공지능 개발을 도맡아 하고 있다는 것 입니다. 말하자면 우리는 모르는 사이에 이들의 사상을 강요당하고 있다고 할 수도 있습니다. ‘선출되지 않은 슈퍼 엘리트들’이 단지 인공지능 개발만 독점하고 있는 게 아니라, 사상까지 독점해가고 있는지도 모른다는 것이지요. 인공지능의 발전에 대한 국제적 규제와 규범의 확립이 대단히 시급하고 중요한 또 다른 이유라고 할 것입니다.

_5강 363쪽 중에서

 

미국, 독일, 영국이 선진국이 되고, 세계 각국의 인재들을 모을 수 있는 것은 세계 최고 수준의 대학교와 연구소를 가지고 있기 때문입니다. 우리는 기초과학 학과가 단 하나라도 설치된 대학이 이제는 절반도 안 됩니다. 박사과정의 인재들은 국내 대학에 진학하지 않고 해외로 유학을 떠나는 것을 당연하게 여깁니다. 선진국들이 세계 최고의 대학들을 이용해 전 세계의 인재를 자석처럼 끌어들이는 것과 비교하면 서글플 정도로 초라합니다. 정부가 과학과 기술 정책의 호흡을 바꾸지 않고, 후발 추격국의 태도와 전략을 버리지 못한다면 우리는 머지않아 다시 ‘눈 떠보니 후진국’이 되어버릴지도 모릅니다.

_6강 395~396쪽 중에서