최근 몇 년간 AI 기술의 발전은 실로 눈부셨습니다. 챗봇이 우리의 질문에 답하고, AI가 생성한 이미지가 예술 작품처럼 평가되며, 단백질 구조를 예측해 새로운 치료법을 개발하는 등 AI는 이미 우리 일상과 산업 전반에 깊숙이 자리 잡았습니다.
이렇게 빠르게 변화하는 AI 기술의 발전은 우리 사회와 경제에 큰 영향을 미치기 시작했으며, 이에 발맞춰 AI에 대한 이해와 지식은 더 이상 전문가들만의 전유물이 아닌 시대가 되었습니다.
AI의 동작 원리와 활용 방안을 이해하는 것은 기술발전에 뒤처지지 않고 새로운 기회를 포착하는데 중요한 요소가 되었다는 이야기입니다.
오늘 소개해 드리는 <아는 만큼 보이는 AI>는 이러한 시대적 흐름에 맞춰 AI에 대한 기본 지식을 제공하면서도 비전공자부터 전공자까지 폭넓은 독자층이 이해할 수 있도록 구성된 책입니다.
본서의 큰 장점은 복잡한 수식이나 코딩 대신 그림과 직관적인 설명을 통해 AI의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다는 점입니다. 책에서는 챗봇, 이미지 생성 AI, 단백질 구조 예측 AI 그리고 개인화라고 하는 AI 추천 시스템 등 최근 AI 기술의 다양한 사례를 통해 독자들이 실제로 AI가 어떻게 활용되고 있는지 생생하게 보여주고 있답니다.
특히 AI 기술의 동작 원리를 깊이있게 설명하면서도 실생활에서의 적용 사례도 함께 다루고 있어 독자들이 AI의 실질적인 작동 방식을 가급적 쉽게 이해하도록 배려하고 있습니다.
예컨데, 챗봇의 경우 검색 기반 챗봇과 생성 기반 챗봇의 차이점을 설명하며, 각각의 AI가 어떻게 학습하고 사용자에게 반응하는지를 자세히 풀어내고 있습니다.
이미지 생성 AI와 영상 제작 AI의 경우, 이들 기술이 단순한 예술적 표현을 넘어 산업 전반에 미치는 영향과 가능성을 탐색합니다. 특히 알파폴드와 같은 단백질 구조 예측 AI는 생명과학 연구에서 혁신적인 도구로 활용되는 등 AI의 다양한 잠재력에 대해 깊이있게 설명하고 있어 눈길을 끕니다.
책의 중, 후반에서는 AI의 학습원리와 이에 필요한 기술적 인프라를 다루며, AI가 데이터를 수집하고 학습하며 추론하는 과정에 어떤 기술이 사용되는지에 대해서도 상세히 설명하고 있습니다.
데이터셋 구성 방법과 역전파 학습원리, 그리고 AI 모델을 운영하기 위한 GPU 기반의 클라우드 서비스에 대한 내용은 대규모 연산처리를 수반하는 AI 기술 기반을 이해하는 데 큰 도움이 되리라 봅니다.
물론 설명 중간 중간에 적절히 삽입된 그림을 통한 설명은 비전공자라도 쉽게 따라갈 수 있도록 구성되어 있어 누구나 AI의 근본적인 작동 원리를 이해할 수 있습니다.
더불어 AI 기술의 발전과 함께 사회에 미치는 영향과 잠재적인 문제점도 놓치지 않고 있습니다.
예컨데, 추천 알고리즘이 사용자에게 미치는 정신 건강 문제나 확증 편향을 강화시키는 문제 등, AI 기술의 맹점과 그로 인해 발생할 수 있는 부작용을 다루며 독자들이 AI를 단순히 기술적인 관점에서가 아닌 사회, 윤리적 측면에서도 고민해 볼 시간을 마련해 주고 있습니다.
다양한 활용 사례분석과 더불어 AI의 복잡한 원리를 쉽고 명확하게 설명하면서도 기술 발전이 우리에게 던지는 다양한 질문에 대해 생각해 볼 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 AI를 제대로 이해하고 활용하고자 하는 모든 분들에게 추천하고 싶습니다.
AI 기술의 현재와 미래에 대해 더 깊이 이해하고 싶은 분들의 일독을 권합니다.