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비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT - 생성형 AI의 원리와 시장 이해, 프롬프트 작성까지, 챗GPT를 일상과 업무에 활용하기 위한 모든 기초 지식! ㅣ 비전공자도 이해할 수 있는
박상길 지음, 정진호 그림 / 비즈니스북스 / 2025년 5월
평점 :
* 출판사로 부터 도서를 제공받아 직접 읽고 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
최근 몇 년 사이, 생성형AI와 챗GPT가 불러일으킨 변화는 단순한 기술의 진보를 넘어 지식 전반에 대한 접근 방식과 일하는 방식 자체를 근본적으로 흔들고 있습니다.
오픈 AI가 개발한 챗GPT는 불과 며칠 만에 전 세계 수백 만 사용자를 사로잡았고, 이제는 기획서 작성, 번역, 코드 리뷰, 일정 추천, 심지어 창작 활동에 이르기까지 우리 실생활 곳곳에 침투해 있습니다.
오늘 소개해 드리는 <비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT>는 이러한 시대적 흐름 속에서, 복잡하고 어려워 보이는 AI 기술을 누구나 이해하고 활용할 수 있도록 안내해주는 매우 실용적이고 친절한 교양서같은 느낌입니다.
책의 시작부터 등장하는 GPT-4는 인간이 해내는 언어 작업을 능가하기 시작하면서, 이제 AI가 새로운 사회적 패러다임의 주인공이 되고 있음을 시사합니다. 챗GPT는 수천억 개의 매개변수와 수십 테라바이트에 달하는 방대한 데이터를 기반으로, 입력되는 문장의 의미와 맥락을 스스로 파악합니다.
이 '모델 크기 경쟁'은 GPT-1에서 GPT-4에 이르기까지 매번 폼팩터와 성능의 한계를 뛰어 넘으며, 단순히 이전보다 더 빠르고 효율적인 AI가 아니라, 전혀 새로운 창의적 사고까지 흉내내는 '창발성'을 보여준다고 생각합니다.
저자는 챗GPT의 역사를 초기 언어 모델부터 차근차근 풀어내며, 신경망과 트랜스포머 모델의 도입이 어째서 AI의 언어 이해를 한 단계 끌어올렸는지 일목요연하게 설명합니다. 문과, 이과 구분없이 누구나 그림을 곁들인 명확한 해설을 통해 복잡한 수학이나 알고리즘 이해 없이도 AI의 원리를 쉽게 이해할 수 있으리라 봅니다.
GPT 시리즈는 기존의 규칙 기반, 데이터 카테고리별 분류가 필요했던 AI와는 달리, 대량의 비정형 텍스트를 직접 학습하며, 인간의 정답 표시 없이도 사전 학습된 지식 체계를 만들어 냅니다. 여기서 저자는 중요한 키워드로 임베딩, 토큰화, 어텐션, 스케일링 법칙 그리고 RLHF(강화학습 기반 인간 피드백)와 같은 개념들을 직관적으로 풀어 줍니다.
특히 '생성형 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 원리', 즉 입력 문장을 토큰 단위로 분해해 맥락에 맞는 단어를 예측하고, 수많은 반복 학습을 통해 점점 더 '사람 같은' 문장 구조와 논리를 갖추는 과정을 자세하게 소개하고 있답니다.
예를 들어, "주어진 질문에 답하라"는 명령을 생성형 AI에게 프롬프트로 주면, AI는 자신이 경험한 방대한 데이터 속 패턴을 종합해 가장 적합한 답변을 예측하고, 이를 어텐션 매커니즘을 통해 맥락에 맞춰 튜닝합니다.
중요한 점은... 이 원리를 현실 세계 예시와 함께 설명해 주어, 비전공자들도 "아, AI가 이렇게 문장을 만들어 내는구나"하고 자연스럽게 이해할 수 있다는 겁니다. 친절한 설명과 오히려 간결한 설명이 이해의 폭을 넓힌다 생각합니다.
책은 또한, 오늘날 초거대 모델이 수십억 단위의 데이터와 매개변수를 운용하는 과정에서 발생하는 규모의 문제와 이를 극복하기 위한 GPU 병렬 처리, 양자화, 플래시 어텐션, KV 캐시 등 첨단 기술까지 하나하나 설명합니다.
예를 들어, 챗GPT와 같은 초거대 모델을 수천 대의 GPU에 분산 학습시키는 트릭, 모델 용량을 최적화하는 전략 등은 실제 AI 인프라에서는 어떻게 '속도와 성능'을 모두 잡을 수 있는지에 대해 이해하기 쉬운 스토리텔링 방식으로 접근하기 때문에 기술적 깊이가 부담스럽게 느껴지지 않았습니다.
엔비디아의 CUDA 플랫폼, GPU 기반 병렬 처리로 기존 CPU 연산에 비해 수십 배 빠른 성능 혁신이 가능해진 사례, 실제 신경망 학습에 70배 가까운 속도를 구현한 이야기는 AI의 발전 뒷면에 어떤 하드웨어 혁신이 숨어있었는지 새삼 깨닫게 해주기에 충분했습니다.
나아가 프롬프트 엔지니어링은 이제 챗GPT와 같은 생성형 AI를 활용할 때, 가장 중요한 실전 테크닉으로 자리 잡았습니다.
책에서는 어떻게 하면 AI에게 원하는 답변을 최대한 효과적으로 요청할 수 있는지, '예시를 보여주어 더 좋은 답변 유도', '생각의 사슬(Chain of Thought)로 단계적으로 문제 해결', 'RAG(검색 증강 생성)와 벡터 데이터베이스를 활용해 다양한 정보 출처 연계' 등, 프롬프트 설게의 실전 기법을 구체적으로 소개합니다.
최신 오픈AI 모델은 이 프롬프트 엔지니어링을 자동화하는 방식까지 탑재하여, 아예 AI 스스로 답변을 점점 더 정료하게 다듬는 구조를 취하고 있다는 점도 인상 깊었습니다.
이런 내용들 덕분에 실제 업무에서 챗GPT나 Gemini, Copilot 등을 쓸 때 어떠한 구조로 요청 문장을 작성해야 더 좋은 결과가 나오는지 직접 응용하는데 자신감이 생길 것으로 보입니다. 더 이상 "AI는 개발자만 쓰는 도구"가 아니라 누구나 프롬프트를 쓰는 법만 익히면 강력한 창작, 업무 동반자가 될 수 있겠다는 확신이 서는 순간이었습니다.
책의 후반부에는 엔비디아의 GPU를 중심으로 한 반도체 경쟁, 오픈AI와 앤트로픽, 구글, xAI, 메타 등 글로벌 AI 선도기업의 기술 전략, 그리고 AI 산업 전체가 어떻게 새로운 질서로 재편되고 있는지 데이터와 사례를 바탕으로 흥미진진하게 서술되고 있습니다.
일론 머스크와 젠슨 황, 샘 올트먼 등 이 시대 AI 패러다임을 주도하는 리더들의 전략과 기업 간 글로벌 경쟁 구도까지 스케치 하듯 생생하게 전개되고 있어, 단순한 기술 서적을 넘어 AI 산업 현장의 역동성을 담은 교양서로서의 장점도 가지고 있습니다.
특히 엔비디아와 AMD, 인텔, 애플, SK하이닉스 등 메모리 및 GPU 회사, 그리고 중국의 독자 기술 추격전 등 'AI 반도체 전쟁'은 앞으로 이 산업이 어떤 방향으로 진화할지에 대해 기술과 경제라는 두 축을 중심으로 전개되고 있는 점이 매력적이라 하겠습니다.
한 가지 중요한 사실은.... 기술발전에 대한 빛과 그림자도 솔직하게 다루고 있다는 점을 들 수 있습니다.
챗GPT가 생성하는 '할루시네이션'(실제로 없는 정보도 그럴싸하게 만들어 내는 현상), 데이터 편향, 저작권 문제, 일자리 대체와 재교육, 에너지 소비와 기후환경 이슈 등 기술이 빠르게 성장할 때마다 등장하는 현실적인 고민들을 어느 한쪽에 치우치지 않고 정면으로 마주하고 있습니다.
다시 말해, AI의 미래가 분명 기대만큼이나 위험도 수반한다는 점을, 문제의 원인과 해결 노력을 균형감있게 설명한다는데 큰 점수를 주고 싶습니다.
AI 관련 서적이 쏟아지고 있는 요즘, <비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT>는 초거대 언어 모델의 구성 원리와 AI 활용법을 실무, 개발, 일상까지 아우르는 길잡이로서의 역할을 충실히 해내고 있다고 생각합니다.
처음 접하면 모호하기만 한 생성형 AI와 챗GPT의 세계를 '내 것'으로 만드는 즐거움을 누려보시길 권합니다.