AI 상식사전

AI 상식사전 - 인공지능, 전공은 아니지만 궁금했어요, 2023 세종도서 교양부문
한규동 지음 / 길벗 / 2022년 6월

AI 인공지능이 많은 주목을 받고 있습니다. 아마도 2016년 이세돌을 꺽은 알파고가 우리 사회에 소개되면서 일겁니다. 미디어를 보면 인공지능이 우리의 모든 것을 모두뺏았을 것처럼 공포심을 주지면 실제 인공지능 전문가들은 아직 그 정도의 인공지능이 나올려면 멀었다고 입을 모읍니다. 즉 인공지능에 지배당할 가능성보다는 인공지능을 적극적으로 활용하는 것이 생산적이라고 합니다. <AI 상식사전>은 인공지능이 개인에게 미치는 영향부터 머신러닝 인공신경망 좀더 들어가서 자연어처리 이미지 처리 등 좀더 세분화된 기술 활용까지는 수학과 코드없이 알려줍니다. 실제 인공지능을 배우기 시작하면 수학과 코드의 늪에 빠지기에 전공하는 분들도 전체 조망을 위해 살펴보는 것도 유용할 듯합니다.

저자는 스위스 제네바소재 국제기구에 근무하는 한규동입니다. 서울대 수학교육과를 나와서 특허청 과장으로 근무하면서 인공지능을 공부했다고 합니다.

저자는 이미 인공지능이 우리 주변에 들어와 있다고 합니다. 인터넷 쇼핑을 할때나 자동차에서 네이게이션을 사용할때 구글검색한 결과를 우리말로 번역할때 등이 대표적이고 우리가 모르는 새 많은 분야에서 사용되고 있습니다. 이는 세상의 변화를 뜻합니다. 2차산업혁명으로 대량생산 제조업이 발전했고 세탁기, 냉장고 등의 가전산업이 발전했고 3차산업으로 인터넷 플랫폼서비스, 공유서비스가 발전했습니다. 이제 4차산업혁명입니다. 어떤 산업이 등장할지 잘 관찰해서 빠르게 대처해야 합니다. 그리고 인공지능 자동화로 없어질 직업군도 항시 염두를 두어야 합니다. 통신서비스판매원, 텔레마케터, 관세사, 경리사무원 들은 다른 직무에 비해 빠르게 없어질 거라 합니다. 그외에 사람들이 걱정하는 것은 인공지능의 공정성일겁니다. 이 공정성은 인공지능스스로 결정하는 것이 아니라 사람이 만드는 인공지능 알고리듬때문입니다.

인공지능이란 무엇일까요? "인간이 할 수있는 일을 기계가 할 수있도록 구현하는 과학 기술'이라고 합니다. 하지만 인공지능에 대한 정의는 다양하다고 합니다. 왜냐하면 지능이라고 붙였지만 지능으로써의 기능을 제대로 발휘하고 있다고 보지 않기 때문이죠. 컴퓨터 과학자 레리테슬러는 "인공지능은 아직 실현되 않은 모든것"이라고도 합니다. 인공지능의 발전성이 무궁무진하다는 뜻도 되고 아직 인간지능의 지위에는 많은 갭이 있다는 뜻도 될겁니다.

인공지능이라는 것은 작은 영역이 아닙니다. 머신러닝, 인공신경망, 딥러닝, 자연어처리, 이미지처리 등 개론적으로도 알고 배워야할 요소들이 많습니다. 그리고 이들은 연결된 영역도 상당히 됩니다. 머신러닝은 기계학습이죠. 머신러닝 알고리즘이 학습데이터로 부터 규칙을 도출해 가격을 예측하는 프로그램을 뜻합니다. 머신러닝의 종류는 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉩니다. 인공신경망은 인간의 두뇌신경세포인 뉴런이 연결된 형태를 뜻하는데, 신경망이라고 합니다. 딥러닝은 간단히 인공신경망 기반의 머신러닝 구현방식이라고 합니다. 실제도 인공신경망과 동일한 구조이고 다만 여러층으로 이루어졌다는 점이 특징이죠. 전문적인 분야로 가서 자연어처리는 음성인식, 기계번역, 채팅메시지, 챗봇 등의 영역입니다. 이미지처리는 대표적인 경우가 개와 고양이를 구분하는 것인데 이미지속에 사물을 인식하는 것을 뜻합니다. 대표적인 방법을 CNN이라고 합니다.

SW분야에 아직은 인공지능이 차지하는 비중이 그리 크지 않습니다만 주목은 엄청많이 받고 있는 분야입니다. 많은 기업들이 인공지능에 관심이 많고 현재 기업들에서 진행되는 디지털트랜스포메이션과 연계해서도 검토해볼 필요가 있는 분야입니다. 물론 쉽지 않습니다. 그리고 다양한 최신기술계속 개발되고 있어서 따라가는 것도 벗찬 분야이긴 합니다. 하지만 전체적인 개념은 알고있으면 인공지능 비즈니스 기획을 직접할 수있는 역량을 가질수가있습니다. 음악계에는 악기를 연주못하고 악보를 못봐도 작곡가를 하는 경우가 많습니다. 인공지능도 꼭 코딩능력이 필요하지 않습니다 어떻게 인공지능기획을 할 것인가는 기본적으로 인공지능 전반에 걸쳐 공부를 해야합니다 그것을 위해 <AI 상식사전>은 인공지능의 출발을 위해서 좋은 역할을 할 수있을 것으로 보입니다.

본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

[100자평] AI 상식사전

AI 상식사전 - 인공지능, 전공은 아니지만 궁금했어요, 2023 세종도서 교양부문
한규동 지음 / 길벗 / 2022년 6월

인공지능이 세대인 시대입니다. 직접 코딩을 안하더라도 전반적인 인공지능 개념과 구조 그리고 활용법 구체적인 분야들을 학습할 수있게 구성되어 있어서 비전공자나 인문학전공자도 쉽게 인공지능을 공부할 수있게 기술하였습니다.

2050 ESG 혁명

2050 ESG 혁명 - 개별 기업을 넘어 자본시장과 한 국가의 성패를 가를 새로운 경영 패러다임
강지수 외 지음 / 라온북 / 2022년 6월

몇년전부터 기후문제가 유럽에서 크게 여론화되고 기업들도 탄소중립을 위한 ESG가 중요한 경영화두가 되었습니다. 기업들도 실제 ESG투자가 2012년도는 약13조달러, 2020년말은 약40조달러에 이르렀고 2030년 8년후에는 130조달러에 ESG투자가 될거라고 예측하고 있습니다. 기후위기는 인류의 미래와 연계가 되어 있으므로 각국가들도 국민들의 미래를 위해서도 꼭 실현해야 하는 목표로 추진합니다. <2050 ESG혁명>은 ESG의 역사 이해관계자자본주의에서의 ESG, 지속가능한 투자가이드로써의 ESG를 다룹니다.

저자는 강지수 넵스 컨설팅디렉터, 임현정 공공정책전략연구소 소장, 강민구 cj제일제당 BIO사업부문부장, 명광민 기후환경데이터분석전무낙, 정훈 U2Bio BT연구실장 등입니다. 이 분들은 서강대학교 경영전문대학원의 ESG리더십과정을 통해 이론을 습득했고 모두 현장에 계신분들이라 ESG경영을 현장에 적용과정을 탐구하여 책으로 엮었다고 합니다. 역시 수준높은 현업전문가들이 모이다보니 대학원 학위과정도 아니고 리더십과정으로도 좋은 결과물이 나온다는 점이 놀랍습니다.

ESG는 환경(E), 사회(S), 지배구조(G)의 합성어입니다. 이는 환경과 사회 그리고 착한기업으로 활동을 해야 인류가 지속가능한다는 뜻입니다. 이제는 기업활동이 사회와 공동체의 문제로 인식되고 있으며 기업은 생산자일뿐 아니라 공동체의 구성원으로 취급됩니다. 과거에는 주주자본주의로 기업의 이익을 극대화하는 것이 원칙이고 목표였지만 이제는 지구생존이 목표가 되었습니다. 이렇다보니 절대빈곤과 기아근절, 아동사망률감소 등의 아젠다가 기업의 수익사업으로 되었습니다.

ESG기업은 경영전략을 짤때 환경변화에 민감해야 합니다. SK기업은 '기업의 지속가능 경영은 지속가능한 사회에서만 가능하다'고 합니다. 이제 기업은 ESG경영을 해야 하고 기업경영과 혁신전략에 무조건 ESG요소를 통합해야 합니다. ESG경영의 기본 바탕은 탄소중립이 큰 비중을 차지합니다. 탄소중립을 위해서는 에너지전환이 매우 중요합니다. 화석연료중심에서 친환경, 신재생에너지체제로의 전환입니다. 친환경수처리, 물부족해결 등에 기업들이 참여를 합니다. 그리고 이 기술들이 돈이 되기 시작했습니다. 왜냐하면 ESG경영의 결과물이 경쟁의 우위를 가지고 인센티브도 주기때문입니다. 다만 현재 ESG기업은 E분야에 많이 치중되어 있는 것이 사실이지만 S와 G부분도 관심이 커진다고 합니다.

ESG경영은 얼마나 ESG를 신경을 썼는지가 중요합니다. 문제는 이것이 잘노출이 되지 않는다는 점입니다. 그래서 ESG평가를 지수화하는 논의가 활발합니다 물론 이러한 지수화가 선진국들의 프레미엄을 지키기위한 꼼수라고 개도국들은 주장하기는 합니다만 DJSI,MSCI ESG Ratings,에코바디스 등의 평가기관이 있고 한국에서도 한국기업지배구조원, 서스틴베스트, 한국ESG연구소 등이 평가를 시행하고 있습니다.

다만 ESG경영이 주도방식으로 성장하고 있었지만 친환경 에너지의 기후적 문제와 우크라이나와 러시아사이의 전쟁으로 유럽은 당장 에너지부족이 발생해서 화석연료방식을 부활시킨 상황입니다만 아마도 일시적인 반작용이고 앞으로 2-3년안에 다시 원래 ESG경영으로 갈것이므로 기업들은 ESG기업으로의 투자와 노력이 필요한 시점이고 ESG를 어떻게 할것인지를 알수있는 계기였습니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

긴축의 시대

긴축의 시대 - 인플레이션 쇼크와 금리의 역습
김광석 지음 / 21세기북스 / 2022년 6월

지난주 금요일 한국 증시가 잠시 오르다가 이번주는 요몇일 하락해서 증시가 힘을 못쓰고 있습니다. 이는 증시만의 상황이 아닙니다. 증시는 경제의 바로미터일뿐이겠죠. 대통령도 현재 세계경젝 위기라고 하고 물가도 급하게 오르고 있습니다. <긴축의 시대>는 인플레이션과 금리의 역습에 대해 유튜브'경제읽어주는 남자'로 유명하신 저자가 지금까지 쌓여있던 자산버블과 이의 붕괴로 이어지는 부의 재편에 대해 2022년도 하반기 경제시국 조언을 해줍니다. 불확실하게 모르고 당하는 것보다 경제에 대해 정면으로 응시할수있게 해주는 책입니다.

저자 김광석은 서울대 대학원출신으로 에너지경제연구원 현대경제연구원 삼정KPMG 경제연구원, 한국경제산업연구원 등을 거쳐 현재 한양대학교 겸임교수를 하는 이코노미스트입니다. 매년 경제전망서적도 출간하시고 <디지털 경제지도><퇴근길인문학수업>등 10여권이 넘으십니다.

코로나19가 시작될때 경제봉쇄로 인해 경제위기를 맞았고 그로인해 전세계 정부들은 돈을 무한정 풀었습니다. 그러다보니 인플레이션이 생겨서 돈이 넘쳐흘러서 돈을 줄이기위해 금리를 인상하고 있는 시점입니다. 이를 저자는 긴축의 시대라고 합니다. 얼마전 미연준이 금리를 0.75%를 올려서 빅스텝인상을 했습니다. 약40년만에 보이는 인플레이션이라 미국에서는 당연히 물가를 잡기위해 고금리정책을 시행합니다만 문제는 개발도상국의 자금이 선진국으로 빠져나가서 개발도상국이 어려움에 빠진다는 겁니다. 스리랑카는 이미 부도가 나서 국민들이 폭동이 난 상태입니다.

저자는 돈을 풀던 지난 2년을 완화의 시대라고 합니다. 돈을 풀어 유동성이 풍부해지다보니 자산가격이 급격히 상승을 했습니다. 이제 풀었던 돈을 걷어들여야 하는 긴축의 시대로 2022년 하반기는 본격적으로 접어든다고 합니다. 긴축의 방법은 금리상승이 대표적인 방법입니다.

세계 주요국들은 통화정책의 정상화를 추진합니다. 다만 개발도상국들은 선진국과 달리 백신의 수급이 늦어서 경제정상화가 선진국보다 늦어진 상태에서 선진국의 긴축은 개발도상국에게 경제적 어려움을 가중시키게 됩니다. 문제는 코로나팬데믹은 거의 엔데믹수준으로 안정화되고 있지만 개발도상국은 아직 공급망이 회복되지 못했고 우크라이나와 러시아의 전쟁이 유가의 급등을 부채질을 하고 있습니다. 팬데믹전으로 돌아가는데 생각보다 많은 시간이 소요될거라 예상하고 있습니다.

이런 상황에서 우리는 어디에 투자를 해야 할까요. 저자는 인플레이션에 투자하라고 합니다. 원자재에 투자하는 것이 전망이 있고 원자재ETF를 골라줍니다. 그리고 주식보다는 현금비중을 높히라고 합니다. 왜냐하면 금리가 5%로 가면 주식으로는 왠만해서는 10%벌기가 쉽지 않아서라 합니다. 한국은 주책가격상승이 둔화되고 주식시장은 횡보장으로 진입해서 수익을 보기 힘들어진다고 합니다. 끝으로 저자는 원자재에 투자하고 현금비중을 늘리라는 말을 명심할 필요가 있습니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

컨버티드 : 마음을 훔치는 데이터분석의 기술

컨버티드 : 마음을 훔치는 데이터분석의 기술 - 실리콘밸리 최고 데이터분석 전략가가 밝히는 60억 고객을 사로잡는 법
닐 호인 지음, 이경식 옮김 / 더퀘스트 / 2022년 6월

온라인시장이 확대되면서 데이터를 어떻게 다룰까에 대한 논의가 활발해지고 있습니다. 쇼핑몰을 방문하면서 발생하는 로그데이터로 다양한 분석이 가능해졌고 이에 대한 시장의 요구는 점점 확대되고있습니다. <컨버티드>는 데이터분석에 직접적으로 쓰이는 기술에 대한 이야기는 아닙니다. 기술보다는 인사이트에 촛점을 맞춰서 데이터로 고객마음을 훔치는 기술을 알려줍니다.

저자 닐 호인은 구글 최고 데이터분석전략가입니다. 퍼듀대를 나와 UCLA와 하버드에서 MBA를 하고 완튼스쿨에서 선임연구원을 했다고 합니다. 현재 구글에서 연간 2만명의 기업대표에게 강연과 컨설팅을 제공한다고 합니다. 그리고 저자 본인은 스스로 데이터분석가외에 연구자 발명가, 프로그래머라고 소개합니다.

데이터분석은 데이터를 모으고 파이썬이나 R프로램을 돌려서 전처리와 통계분석을 한 후에 결과값을 해석하는 것입니다. 요즘에는 여기에 머신러닝과 딥러닝 기법을 사용해서 시계열분석이나 군집화를 통해서 인사이트를 발굴하는 작업을 활발하게 하고 있습니다. 그런데 이런 기술적이고 수학적인 작업에 앞서, 고객을 분석하고 그 고객분석결과로 어떻게 변화시키고 그리고 그 방법을 증진할 방법론이 있어야 합니다. 이것은 아직 기술적으로 하고 있지 못합니다.

저자는 구글에서 수석 데이터분석가입니다. 그럼 세계 최고의 분석가일겁니다. 놀라운 것은 그분이 쓴 글이 기술적 컴퓨터책이 아니라는 겁니다. 인간에 대한 이야기고 구체적으로 고객과 고객의 니즈에 대한 이야기입니다. 이것만 가지고도 데이터분석가가 해야 할 부분이 데이터는 기본베이스이고 그위해 논리적 전략이 필요하다는 겁니다. 그러면서도 데이터를 다루는 노하우들이 책의 곳곳에 있죠. 데이터를 다루는 효율적 방법으로 일단시작하라, 사람부터 시작하라, 그리고 모든 고객을 조사하라입니다. 그가 가진 노하우일겁니다. 그리고 고객에게 질문을 하는 방법으로 어휘를 늘리고, 고객이 질문에 대한 대답을 인내하고 고객과 행동하고 상황이 바뀌는 환경을 인식하라고 구글임원으로서의 습득한 사실들을 풀어주십니다.

제가 느끼는 노하우란 무엇이냐면, 저자는 고객의 니즈를 발견했다고 해서 섣불리 서비스를 하지말라고 합니다. 왜일까요. 그렇게 어렵게 니즈를 알아냈는데 말입니다. 좀더 확인을 위해 질문을 준비하라고 합니다. 이를 문제의식이라고 합니다. 그리고 고객의 대답에 소음과 신호를 판별하라고 합니다. 상관성이 발견되더라도 소음일수있다는 거죠. 그리고 데이터는 무조건사용하지말고 필요없는 데이터는 정리하라고 합니다. 그리고 목표설정을 말합니다. 기업에서 데이터분석을 해야하는 위치의 분들에게는 매우 유용한 정리죠. 사내정치와 문화이야기까지 기술을 둘려싼 사람에 관한 이야기들로 책내용을 채웠습니다. 실제 좋은 결과를 내기위해서 R과 파이썬을 통한 기술적 분석외에 사람에 대한 이야기로 도움이 되는 지침을 알려줍니다.

살짝 요약하면, 쇼핑몰에는 고객이 있습니다. 그들은 물건을 구매할까 말까 간을 봅니다. 조금만 신뢰가 떨어져도 광고비만 축내고 그대로 후퇴해 버립니다. 이를 개선하기위해 고객을 분석합니다. 그리고 그들의 니즈를 알아봅니다. 특성을 분석하고 신호를 찾습니다. 고객의 니즈를 알았다면 그 니즈를 어떻게 움직일까를 알아봅니다. 그 다음은 고객의 니즈를 움직이는 작업을 발전시킵니다. 이는 기술적인 부분이 아닙니다. 인문학적이고 심리적인 부분이죠. 대단히 논리적인 주장입니다만 저자도 후기에서 이또한 스스로 필요성을 인식하지 못한다면 실천하기 힘들다고 합니다. 그래서 질문을 통해 스스로 자신이 변화할하도록 유도한다고 합니다. 무엇이든지 시행하는 사람의 확신이 디지털시대에도 중요함을 알수가 있습니다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.