검색의 변화, AI의 선택

제로클릭 - 클릭의 종말, AI 시대의 생존 전략
손승완 지음 / 길벗 / 2026년 1월

이미 검색은 “클릭을 만들어내는 게임”이 아니라, “정리한 답을 소비하는 구조”로 바뀌고 있다. 구글을 포함한 검색 경험이 AI 요약, 추천 중심으로 재편되면서, 사용자는 페이지를 누르기 전에 이미 결론을 얻고 떠난다. 이른바 ‘제로 클릭’은 단순 트래픽 감소가 아니라, 검색 패러다임 자체의 변화라는 점에서 훨씬 본질적이다.

샘플 북으로 먼저 만난 이 책에서 저자는 이 변화가 “SEO의 연장선”이 아니라 “새로운 룰”의 등장으로 정리한다. 앞으로의 최적화가 검색엔진을 설득하는 기술이 아니라, AI가 콘텐츠를 읽고, 쪼개고, 벡터화하고, 문맥 유사도로 추출해 ‘답변에 포함’시키는 방식을 이해하는 데서 출발해야 한다는 관점이 특히 인상적이다. 즉, 목표는 검색에서 상위 노출만이 아니라 AI가 답을 만들 때 내 콘텐츠를 인용, 채택하도록 설계하는 것이라는 뜻이다.

개인적으로는 약 1년 전부터 “AI 검색 최적화가 필요해지겠다”는 생각을 했었다. 그때 이 책이 있었다면, 막연했던 예감을 훨씬 빠르게 실행할 수 있겠단 아쉬움이 남는다. 아직은 샘플만 읽은 단계라 책의 전체 구조와 디테일을 단정할 수는 없지만, 출간되면 바로 읽고 싶다. ‘제로클릭 시대’에 필요한 것은 AI가 정보를 선택하는 메커니즘을 이해하고 그 바탕 위에 콘텐츠를 쌓는 방법론인데, 이 책은 그 출발점을 잘 잡고 있다고 생각한다.

마지막으로 샘플 북을 읽으면서 가장 크게 느낀 건 업무 방식의 기본 원리는 동일하다는 점이다. 새로운 룰을 이해하고, GEO를 한다고 하더라도 결국은 AI가 읽을 문서를 구조화하고, 어떤 형태가 AI가 잘 사용하는지 실험하고, 좋은 결과는 반영하고, 안 좋은 결과는 버리는 사이클은 유지하되 이걸 가능한 빨리 해야한단 생각이다.

AI시대를 맞는 교육 전문가의 제언

5차원 AI
원동연.민진홍 지음 / 성안당 / 2025년 4월

5차원 AI는 교육 전문가와 프롬프트 엔지니어링 전문가가 공동으로 집필한 책으로, AI 시대에 교육을 혁신하는 방법을 다룬다. 책은 두 부분으로 구성되어 있으며, 각 저자가 자신의 전문성을 살려 AI와 교육의 융합을 다룬다. 교육 전문가 원동연님은 AI 시대에 필요한 교육 철학을, 프롬프트 엔지니어링 전문가 민진홍님은 이를 실현하기 위한 AI 활용법을 제시한다.

1부는 AI 시대에 맞춘 교육의 미래를 그린다. 저자는 전통적인 교육 방식의 한계를 넘어 개인 맞춤형 학습을 강조하며, AI가 학생 개개인의 필요에 맞춰 학습 경험을 제공할 수 있다고 설명한다. 이는 교육의 적응성과 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.

2부는 AI를 교육에 적용하는 구체적인 방법을 소개한다. 이제는 대부분의 사람들이 알지만, 프롬프트 엔지니어링은 AI 시스템에 적절한 입력을 설계해 원하는 출력을 얻는 기술로 정리할 수 있는데, 교육 도구로서 AI의 잠재력을 극대화하는 데 초점을 맞춘다. 예를 들어, 학생의 질문에 정확히 응답하거나 학습 과정을 지원하는 AI 도구를 만드는 방법을 다룬다.

이 책은 AI를 활용해 교육을 혁신하려는 의도가 분명히 드러난다. 특히 프롬프트 엔지니어링을 교육에 접목하려는 시도가 인상 깊다. 다만, 1부의 교육 철학과 2부의 기술적 접근 사이에 논리적 연결이 조금 약하게 느껴졌다. AI를 교육에 통합하는 과정에서 발생하는 윤리적 문제와 디지털 격차 같은 현실적인 이슈를 다루는데, 프롬프트 엔지니어링이 이를 해결하는 데 기여할 수 있다고 제안한다. 예를 들어, AI를 책임감 있게 설계함으로써 교육의 포용성과 공정성을 높일 수 있다는 점을 강조하는데, 두 부분이 더 매끄럽게 이어졌다면 책의 설득력이 더 강했을 것 같다. 그럼에도 불구하고, 각 저자가 자신의 전문성을 살려 제시한 아이디어는 이해하기 쉽고, 교육과 AI의 미래를 고민하는 데 도움이 된다. AI 시대의 학습과 교육에 관심 있는 독자라면 한 번쯤 읽어볼 만한 책이다.

실용적이고 자세한 가이드

자연어 처리를 위한 허깅페이스 트랜스포머 하드 트레이닝 - 코드와 결과물로 이해하는 언어 모델과 트랜스포머
박성환.남승우 지음 / 비제이퍼블릭 / 2025년 1월

『자연어 처리를 위한 허깅페이스 트랜스포머 하드 트레이닝』은 자연어 처리 초보자들이 안심하고 시작할 수 있는 친절한 안내서다. 예제와 코드 설명이 세심하게 정리되어 있어, 모델 구조나 데이터 전처리 과정을 처음 접해보는 독자도 막히지 않고 따라갈 수 있다. 가끔은 “이렇게까지 자세해야 하나?” 싶을 정도로 설명이 풍부한데, 오히려 실무에서 바로 적용할 수 있는 구체적인 팁을 가득 얻을 수 있다는 점이 장점이다. 책의 분량 자체는 부담스럽지 않으면서도 허깅페이스 라이브러리와 자연어 처리 전반을 다양하게 다뤄 활용도가 높다. 게다가 트랜스포머 구조, 모델 경량화, 강화 학습 기법까지 최신 흐름을 폭넓게 아우르고 있어, 한 권으로 자연어 처리의 핵심과 트렌드를 빠르게 익히기에 손색이 없다. 초보부터 중급자까지 모두에게 추천하고 싶은 실용적인 가이드북이다.

데이터를 다루는 모든 엔지니어들에게 필요한 패턴

대규모 머신러닝 시스템 디자인 패턴 - 14가지 패턴으로 분산 머신러닝 파이프라인 구축하기
위안 탕 지음, 정민정 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 11월

“대규모 머신러닝 시스템 디자인 패턴”은 전통적인 GoF 디자인 패턴과는 차별화된 접근을 통해, 분산 환경과 대규모 데이터를 다루는 머신러닝 시스템 설계에 초점을 맞춘 엔지니어들에게 실질적인 도움을 제공합니다. 이 책은 코드 중심의 고전적 디자인 패턴과 달리 데이터의 흐름 중심으로 구성된 패턴을 제공하며, 특히 TensorFlow, Kubernetes, Kubeflow와 같은 현대적인 도구를 활용한 예제와 실습을 통해 실무적인 활용도를 극대화합니다.

책은 총 14가지의 설계 패턴을 소개하며, 이를 통해 분산 환경에서의 데이터 수집, 분산 학습, 모델 서빙, 워크플로 설계 및 운영과 같은 모든 단계를 체계적으로 다룹니다. 특히, 파라미터 서버, 팬인/팬아웃 패턴 등 분산 학습 및 워크플로 관리의 핵심적인 개념을 명확하게 설명하고, 이를 기반으로 안정적이고 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있도록 돕습니다.

이 책의 주요 강점은 다음과 같습니다:

• 분산 환경 특화 설계: 머신러닝 시스템을 단일 장치에서 대규모 클러스터로 확장하는 데 필요한 현실적인 가이드를 제공합니다.
• 현대적 도구 활용: TensorFlow와 Kubernetes와 같은 de facto 표준 도구를 중심으로 설계 및 운영 패턴을 익힐 수 있습니다.
• 실무 중심의 접근: 실질적인 예제와 프로젝트를 통해 이론과 실무를 통합적으로 학습할 수 있습니다.

물론, 책이 특정 기술 스택(TensorFlow, Kubernetes)에 기반하기 때문에, PyTorch와 같은 다른 기술을 사용하는 독자들에게는 일부 내용이 덜 직접적으로 다가올 수 있습니다. 그러나 이는 패턴의 일반성을 고려하면 큰 단점은 아닙니다.

이 책은 머신러닝과 AI 시스템 설계의 실무적 측면을 학습하고자 하는 엔지니어들에게 훌륭한 참고서가 될 것입니다. 분산 환경의 복잡성을 이해하고, 이에 대한 실질적인 해결책을 모색하고자 하는 이들에게 적극 추천합니다.

"한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[100자평] 헬로 Bun

헬로 Bun - 차세대 자바스크립트 런타임+올인원 개발 키트를 만나다
서대영(달레) 지음 / 제이펍 / 2024년 10월

Bun에 대한 기초, Bun이 재미있어서 좋았다. 처음 python 공부할 때 생각이 많이 났다.