젊음의 과학

젊음의 과학 - 세포부터 뇌 건강까지 내 몸의 시계를 되감는 바이오해킹 루틴
라라 헤메릭.아나스타샤 메이블 지음, 엄성수 옮김 / 중앙books(중앙북스) / 2026년 3월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

최근 들어 확신이 드는 것 중 하나는 '지금이라도 몸 관리하면 더 오래 살 수 있다.'라는 확신이다. 20대 시절에는 건강에 대해 생각해 보지 않았다. 건강했고 술을 마셔도 숙취는 모르던 때였다. 30대, 사회생활을 시작하며 농담처럼 삼십 대 중반만 넘어가면 몸 상태가 달라질 거라는 선배들의 이야기는 그냥 농담 정도로만 받아넘겼다. 그 나이 때도 야근하고 술 마셔도 다음날 조금 늦게 회복되는 건 있어도 힘들다는 생각은 못 해봤다.

그런데 40을 넘기고부터 회복의 속도가 느려졌다. 그리고 지금은 내일이 걱정돼서 술 마시는 걸 꺼려 한다. 그만큼 회복이 느려졌다는 걸 깨닫기 때문이다. 단지 몸 상태 때문에 주의하는 것도 있겠지만, 정신적으로도 많이 성숙해서 술자리의 헛헛함과 숙취의 고통이 다음날 내게 안겨주는 고통과 성장에 지대한 영향을 미친다는 사실도 알아가게 된 것일지도 모른다.

30대의 나와, 40대의 나는 전혀 다른 사람이 되어 있다. 100미터도 뛰기 싫어하던 사람이 풀코스 마라톤을 완주하는 능력을 가지게 됐고, 교과서나 전공서적 외 읽어본 책이 없었는데 요즘엔 일주일에 최소 1 ~ 2권은 완독하고 서평도 빠짐없이 쓰고 있다. 나이가 들어가며 자연스럽게 철이 든 걸까? 아니면 내게 어떤 변화가 있었던 것일까?

책 <젊음의 과학>은 5가지를 테마로 '젊음을 오래 유지'할 수 있는 방법들이 나와있다. EAT, MOVE, SLEEP, THINK, LIVE라는 5가지 테마다. 각 테마에서 소개하는 방법들을 읽으며 생각보다 많은 부분에서 내 생활과 일치하는 것들을 발견할 수 있었고, 최근 걱정하고 있는 혈당 관리에 대해서도 작은 힌트를 얻었다.

혈당을 조금 낮추기 위한 힌트는 MOVE 파트에서 찾을 수 있었다. MOVE는 움직임으로 운동이나 근육에 관한 이야기들이 주를 이루고 있다. 혈당 수치가 높다는 의미는 혈액 속에 포도당이 많다는 뜻이다. 높은 포도당 수치를 낮추기 위해 췌장이 인슐린을 분비하며 '근육' 속으로 포도당을 에너지원으로 밀어 넣는데 근육의 활성화 정도에 따라 더 많은 포도당이 근육으로 들어갈 수 있다는 점이었다.

한 달에 한 번씩은 인바디 측정하는데 항상 상태 근육이 표준보다 미달하는데 개선점은 바로 거기에 있었다. 내 몸의 근육량이 작기 때문에 근육에서 흡수할 수 있는 포도당의 양이 줄어든 것이기에 식단으로 공급되는 포도당을 제한하는 데는 한계가 있었던 것이다. 따라서 시너지 효과를 내기 위해서는 근육량을 지금보다 키우 것이라는 새로운 전략을 찾게 되었다.

그 외에도 식생활을 개선하기 위한 여러 과학적 지식도 얻을 수 있었다. 매일 아침 독서하며 커피를 1 ~ 2잔 마신다. 그리고 점심 업무 시작 전에도 한 잔을 마신다. 최대 3잔 정도를 마신다. 블랙커피지만 카페인을 너무 많이 섭취하는 건 아닐까 하는 걱정을 했었다. 내 결론은 하루에 딱 2잔만 마시기로 정했다. 아침에 2잔 마셨으면 오후에는 마시지 않는 방법을 택하고, 아침에 1잔 마셨다면 오후에 마실 수 있는다 2시 이후에는 섭취하지 않도록 하기로 했다. 이유는 숙면으로 적은 수면 시간 동안 최고의 수면 품질을 가지기 위함이다.

아직 노후를 맞이하기까지는 긴 시간이 남아있지만 "노후에 뭘 할까?"에 대한 대답도 구체적으로 생각할 수 있었다. 열성적으로 독서를 시작하게 된 건 이제 3년 정도 된 듯하다. 매일 아침 1시간씩 하루도 빠짐없이 책을 읽고 있으며, 완독한 책은 빠짐없이 블로그에 서평을 남기고 있다.

부족한 글이라 누구에게 보이는 게 무서워 처음엔 비공개로 썼지만 '뭐 어때~?'라는 생각으로 부족한 서평이지만 블로그에 꾸준히 남기고 있다. 처음부터 잘하는 사람이 어디 있겠나 생각하며 쓰다 보면 실력이 늘고, 다듬어질 거라 생각한다.

독서를 통해 나의 많은 부분이 바뀌고 있는데, 책을 읽자마다 그런 변화가 생긴 건 아니다. 상당 기간 동안 읽은 책들이 이제야 효과를 주는 것 같고, 꾸준하게 매일 읽는 습관이 그런 변화를 앞당긴 것이라 생각한다. 나는 젊은 시절에 '목표'를 찾기 위해 방황하는 시간을 보낸 적이 있다. 다양한 목표들이 떠올랐지만 어디까지나 내 생각의 틀 안에서 떠오른 목표들이었다. 또한 실행력과 의지력도 탄탄하지 못해 조금 해보고 성과가 없으면 포기하고 목표를 잊고는 한참 지나 새로운 목표를 새우고 행동, 좌절, 포기, 망각의 무한 반복을 했었다.

그 결과 속에서 얻은 건 낮아지는 자존감뿐이었다. 저자가 한 말은 아니지만 책에는 연금술사로 유명한 파울루 코엘류가 한 말이 있었다. "목적은 찾아내는 것이 아니라 기억해 내는 것이다." 내 삶의 목적이라는 건 내 안에 있다는 뜻이다. 삶의 목적은 내 안에 있다. 나는 아직 그걸 기억하지 못하는 것이다. <젊음의 과학>에서 알려주는 EAT, MOVE, SLEEP, THINK, LIVE는 단순히 젊음을 유지하는 효과만 주는 것이 아니다. 이 5가지가 균형을 이루고, 이상적인 상태에 다다른 사람은 내 안에 숨겨진 삶의 목적도 저절로 찾을 수 있을 거라 생각한다. 즉, 젊음을 유지하고 인생을 행복하게 살아가기 위한 지혜를 얻고자 한다면 다섯 분야에서 자신이 꾸준히 실천할 수 있는 것들을 만들자. 그리고 확장하자. 그러다 보면 우리가 바라는 것을 얻을 수 있을 거라 생각한다.

Beyond: AI가 이끄는 인지 혁명

Beyond: AI가 이끄는 인지 혁명 - 발견하는 주체가 바뀌었다
박종성 지음 / 이든서재 / 2026년 4월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

2022년 10월, 챗GPT를 통해 AI라는 것을 접할 수 있었다. 물론 SF, 공상 과학 만화에서 보는 것 말고, 실제로 사용해 본 첫 번째 AI이다. 당시 많은 충격을 줬었지만 일관성과 거짓말 때문에 잠시 사용을 멈췄었다. 챗GPT가 세상에 등장한지 벌써 4년째이다. 무수한 기록을 갈아치우며 생성형 AI 기술은 발전에 발전을 거듭해오고 있다. 즉, 나에게 있어 AI의 시작은 2022년 10월이었다. 그전엔 나와 무척이나 동떨어진 기술들이었고, 실체조차 제대로 알지 못했다.

<Beyond: AI가 이끄는 인지 혁명>은 짐 그레이의 과학 발전의 4가지 패러다임을 토대로 이야기를 전개하고 있다. 짐 그레이가 말하는 과학 발전의 4가지 패러다임은 직접적인 관찰과 기록에 의존했던 '경험과학'에서 시작하여, 수식을 통해 보편적 법칙을 정립한 '이론과학' 그리고 컴퓨터 시뮬레이션으로 가상 실험을 수행한 '계산과학'을 거쳐 현재 인류는 '데이터 집약적 과학'이라는 네 번째 단계에 진입했다고 말한다.

이 책을 읽기 전에 우리가 보편적으로 사용 중인 챗GPT, 제미나이, 클로드와 같은 AI의 답을 확률에 기반한 대답이라고 생각했다. 온라인의 거의 모든 텍스트를 학습한 LLM이 인간의 질문을 이해하고, 그 질문에 가장 적합한 (확률이 높은) 답을 준다고만 생각했다. 물론 확률에 기반해 답을 주고 있지만 전문가 수준의 답을 준다. 전문가의 데이터가 가장 신뢰도가 높고, 확실하기 때문에 높은 확률을 가지고 화자에게 답할 수 있기 때문이다. 즉, 웬만한 사람이 주는 답보다 AI가 주는 답의 품질이 훨씬 높다는 뜻이다.

최근 AI를 활용해서 여러 글을 쓰고 있다. 서평도 AI를 활용해 써봤으나, 서평을 쓰는 과정이 내 머릿속의 지식을 정제하고 구체화하며 나를 성숙하는 과정이기에 AI를 서평 쓸 데는 활용하지 않는다. 내 블로그에는 AI 시대 성장하는 인간이 되기 위함을 주제로 여러 글을 게시하고 있다. 글감은 대부분 제미나이를 통해 공급받는데, 반복적으로 전달되는 메시지가 있다. "인간만이 창의적일 수 있다."라는 것이다. 처음엔 AI는 과거 데이터를 통해서만 답을 주기에 인간만이 창의적인 생각을 할 수 있다고 믿었다. 그러나 시간이 지나며 차츰 믿음이 옅어지고 있다.

우리는 세렌디피티라는 단어를 쓴다. 우연 속의 발견이라는 의미인데, 인간이 몰입하는 과정에서 '엇!'하며 떠오르는 순간을 말한다. 아르키메데스가 목욕탕에서 물이 넘침을 보고 '유레카'라고 외친 것과 같은 순간이다. 인간의 역사도 오래되었기에 이미 세상에는 많은 발견이 기록되어 있다. 정보들이 디지털화되고, 인터넷으로 전 세계의 정보에 손쉽게 다가서는 지금 시대에 한 개인이 떠올린 아이디어는 이미 누군가 발견한 것들인 경우가 대부분이다. 즉, 인간만이 창의성이 있다고 말하지만 결국 한 개인이 떠올린 창의성이란 이미 있었던 것들이다. 특별한 서사가 덧붙여져 대중에게 호응 받고, 창의적인 아이디어라고 칭송받는다 생각한다.

한 개인의 창의적인 생각이란 개인의 수많은 경험과 새로운 지식들이 결합해 만들어진 것이다. 기계적으로 해석하면 한 개인에게 누적된 데이터들이 그 사람의 세계관을 만들었고, 그 세계관 안에서 새로운 정보들이 정제되고 가공되며 새로운 연결로 아이디어를 떠올린 셈이다. 같은 맥락에서 전 세계의 모든 언어로 된 지식을 다 기억하고 있고, 단 몇 초 만에 연결해서 확률적인 답변을 내놓는 AI가 창의적이지 못하다고 말할 수 있을까? 물론 짐 그레이가 말한 과학 발전의 3단계까지는 인간이 정해놓은 길만을 따라가야 했기에 결코 창의적이지 못했다. 그러나 문맥을 이해하는 트랜스포머 모델과 수십 년간 누적된 데이터를 학습할 수 있는 지금의 AI에는 어떤 사람보다도 창의적인 아이디어를 만들어 낼 수 있다는 나의 생각과 저자의 생각은 일치했다.

<Beyond: AI가 이끄는 인지 혁명>에서 AI는 더 이상 과거 데이터의 패턴 속에서만 답을 하는 존재가 아니라는 것을 증명해 줬다. 딥마인드의 알파폴드부터 시작해 알파제놈으로 이어지는 기술의 발전 과정이 이를 증명하고 있었다. 그뿐만 아니라 우주, 순수 과학 분야에서도 충분히 증명되고 있었다.

마치며

AI가 과거의 데이터를 단순히 답습하는 단계를 넘어 스스로 추론하고 이론화하는 수준에 이르렀다는 사실은 충격이자 나에게 새로운 성장의 방향을 제시했다. 이 시대에 진정으로 성장하는 사람은 단순히 지식을 많이 축적하는 사람이 아니라 AI라는 강력한 파트너와 협업하며 데이터 이면의 본질을 꿰뚫어 보는 질문하는 주체가 되어야 한다는 점이다.

AI는 인간이 발견하지 못하는 미세한 패턴까지도 발견한다. AI가 제공하는 정보를 비판적으로 바라보고, 다양한 질문을 덧붙여 본질을 파악하고 나만의 지혜로 연결하는 능력을 키워야 한다. 결국 기술은 고도화될 것이고 사용성은 더 개선될 것이다. 인공지능에 종속되는 존재가 되기보다, AI와 공존하며 더 깊은 진리를 탐구하는 과정이 더 재미있지 않을까? 기왕이면 좀 더 재미있는 것들을 해보며 사는 인생이 즐겁지 않을까 생각한다.

AI×스타트업

AI×스타트업 - 아이디어·시장 진입·팀 빌딩·사업 모델·마케팅
임성준 지음 / 유노북스 / 2026년 4월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

한 회사 다른 팀에 일하는 동료들과 대화를 하다 보면 'AI'에 대한 인식 차이는 크다. AI를 적극적으로 활용해 생산성을 높이려는 사람보다는 방관하거나 단순 편의를 사용하는 동료들이 대부분이다. 나는 전자에 속하는 편이다. 6개월 전부터 시작된 제미나이 유료 구독 후 매일 1시간 이상씩은 의지적으로 써오며 AI 리터러시에 익숙해지고 있는 중이다.

<AI X 스타트업>의 제목처럼 이 책은 꼭 AI를 활용해 스타트업을 준비하는 사람들에게만 필요한 책은 아니다. 스타트업이라는 본질이 작은 조직에서 빠르게 아이디어를 창발해 구체화하는 과정이고, 이후 조직의 규모를 키워 확장한다는 관점에서 바라보면 '퍼스널 브랜딩' 측면에도 충분히 활용해 볼 아이디어들이 많았다. 퍼스널 브랜딩이라 하여 '개인'으로 축소해서 볼 수도 있는데, 이 책을 읽으며 현재 직장에 속한 개인으로서 현재 직무 능력을 어떻게 성장시키고, 확장할지에 대해서도 다양한 아이디어를 얻을 수 있었다.

이제 GPT, Gemini, Claude와 같은 대형 AI 모델을 사용하는데 익숙하지 않은 사람은 없을 거라 생각한다. 개인별로 최소 하나씩은 Core LLM을 사용할 것이고, 필요에 따라 Wrapping AI (퍼플랙시티, 커서, 캔바 등)을 사용하고 있을 것이다. 더불어 어떻게 프롬프트를 입력해야 AI가 답을 잘 주는지에 대해 '이론적'으로는 이해하고 있다. 물론 개떡같이 질문해도 꿀떡같이 알아듣고 답해주는 AI들이지만 확률적으로 좋은 답변을 받거나 방향이 다른 답을 받게 된다. 많은 AI 정보 서적에서 역할을 부여하고 배경을 설명한 후 원하는 것 (목표 또는 목적)을 명확히 하라는 것이다. 이유는 AI (LLM)의 확률적 선택지를 좁힐 수 있기 때문이다.

AI에게 더 좋은 답을 얻기 위해 부여하는 역할을 '페르소나'라고 부를 수 있다. 예를 들어 '너는 자동차 산업분야 20년 차의 베테랑 품질 전문가이다."와 같은 페르소나를 부여하면 화자의 질문에 답하기 전 스스로 베테랑 품질 전문가에 빙의해 답하는 것이다. 내가 페르소나를 활용하는 부분은 여기까지다. 하지만 <AI X 스타트업>을 읽고 페르소나를 확장해서 활용하는 방법을 깨달았다. 저자는 마케팅 분야로 한정해서 이야기하는 부분에서 착안한 것이다.

제미나이에는 Gems라는 기능이 있다. 앞서 말한 페르소나 부여나 응답 품질을 균일하게 하기 위해 사전에 설정하는 기능이다. (챗GPT에는 GPTs라는 기능으로 알고 있다.) Gems에 여러 개의 페르소나를 만들어두고 브레인스토밍할 때 도움 되겠다는 생각을 했다. 예를 들어 유사한 업무를 하는 팀의 그룹원들, 그다음은 팀장, 실장. 더 확장해서는 사업부장, 본부장과 같은 사람들의 페르소나를 Gems에 만들어 두고 필요할 때마다 호출해서 보고 안건이나 기획 안건에 대해 사전에 그들의 비판적인 의견을 듣고 내용을 보완하는 게 활용할 수 있겠다는 아이디어를 얻었다. 물론 내가 설정한 개개인의 페르소나를 형성하는데 고생은 하겠지만, 한 ㅂ너 설정한 페르소나를 가지고 있다면 능력 좋은 조력자를 여럿 만들 수 있기 때문에 의미 있다고 생각된다.

또한 이 책에는 '스타트업'을 위해 좋은 프롬프트들이 많이 소개되어 있다. 단순히 프롬프트만 적어놓은 게 아니라 스타트업을 시작하기 위한 프로세스 상에서 아이디어를 획득하고, 구체화하기 위한 프롬프트들이므로 스타트업을 꿈꾸는 사람들에게 좋은 길잡이가 될 거라고 생각한다.

마치며,

지금 초등학생들은 스마트폰, 태블릿과 같은 모바일 생태계를 자연스러운 것으로 생각하고 있다. 그리고 지금 태어나는 아이들은 그보다 한 단계 진화해 AI를 친구처럼 생각하며 자랄 것이다. 그들에게 모바일 장비, AI는 신기술이 아니라 라이프 스타일에 깊게 녹아들어 있어 그들을 모바일 네이티브, AI 네이티브라고 부를 수 있다.

반면 나는 픽셀로 움직이는 검정 화면으로 게임을 했고, 학창 시절에는 MS-DOS 환경에서 흑백 모니터로 게임을 즐겼다. 대학생이 되어 처음으로 핸드폰(스마트폰 아님)을 접했고 사회생활을 시작할 때쯤 스마트폰이라는 것이 출시되기 시작했다. 지금은 AI가 삶과 직장 깊숙이 침투해오고 있다. 요즘 세대에 비해서는 기술을 받아들이는 속도가 느리다. 그렇다고 아무것도 안 하면 나는 아무런 변화도 겪지 않고 도태될 뿐이다. 단지 도태되기 때문에 AI 리터러시를 익히려는 게 아니다. 재미있어서 그렇다.

인간은 하루에도 수천 가지의 생각을 한다고 한다. 거의 생각들은 구체화되지 못하고 사라진다. 개인의 귀찮음도 있고, 어떻게 구체화할지 모른다고 스스로 생각의 제한을 걸기 때문이다. 이제 우리는 손가락 터치 한 번이면 지구의 어떤 지식이라도 바로 얻을 수 있는 AI라는 도구를 가지게 되었다. 글도 써주고, 아이디어도 무한대로 쏟아내며, 프로그래밍, 그림, 음악, 동영상 등 디지털 세상에서는 모든 것을 전문가 수준 이상으로 할 수 있는 친구가 생긴 것이다. 이런 세상에 아직도 내가 가진 생각을 구체화할지 모르겠다고 하는 것은 아직 당신이 AI 리터러시를 익히지 못했다는 뜻이고, AI 네이티브로 발전하지 못했다는 의미이기도 하다. 매일 짧은 시간이라도 AI를 사용하자. 그리고 무엇이든 AI First로 생각을 확장하자. 그런 태도를 가진 사람이라면 AI를 활용해 스타트업도 할 수 있고, 개인의 역량을 지금보다 빠르게 향상시킬 수 있다.

예제가 가득한 제미나이 길라잡이

예제가 가득한 제미나이 길라잡이
이승우 지음 / 정보문화사 / 2026년 4월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

요즘 챗GPT, 제미나이, 클로드와 같은 대형 LLM의 사용 인구가 더욱 많아지고 있다. 사용자 늘어나는 이유는 명확하다. 좋기 때문이다. 기술이 발달하기 전 인류의 지식 습득에는 상당한 시간이 걸렸다. 전파 속도도 더뎠으며 지식이 곧 힘인 시대였다. 인터넷이 발달하며 지식이 공유되는 속도가 늘어났고, AI 시대에 접어든 지금은 누구나 AI (이해의 편의를 위해 LLM을 AI라 칭하겠다.)에 한마디 질문만 하면 전문가 이상의 깊이 있는 정보를 몇 초내에 얻을 수 있다.

AI의 좋고 나쁨은 현재로서 논하기 어렵다. GPT, Gemini, Claude, Grok, Meta와 같은 빅테크 기업이 투자해서 만든 AI 중 GPT, Gemini, Claude는 다른 AI 대비 우위를 점하고 있다. 그러나 그 3가지 AI에서 우위를 찾는 건 어렵다. 서로 붉은 여왕의 게임을 하고 있기에 빠르게 새로운 기술을 적용하고, 경쟁 AI보다 월등한 성능을 내놓기 때문이다.

GPT가 AI 기술에 불을 지핀건 맞다. 2022년 11월 당시는 충격적이었다. GPT 이전의 AI와 이후의 AI는 차원이 다르기 때문이다. AI가 과거의 데이터를 학습했고, 확률적으로 답하기에 인간의 창의성 영역은 뛰어넘을 수 없다고 하지만, 인간 또한 무에서 유를 창출하는 존재는 못된다. 입력되고 경험한 것들이 많아야 창의적인 아이디어가 나온다. 그리고 흔히 인간이 떠올리는 창의적인 생각은 이미 누군가 한 번은 다 해봤던 생각이라고 말하기도 한다. 그런 관점에서 본다면 AI가 내놓는 답은 이미 세상에 존재하는 모든 정보를 습득한 상태에서 확률적으로 내놓는 답이다. 그걸 과연 창의적이지 못하다고 말할 수 있을까?

위에 쓴 생각은 <예제가 가득한 제미나이 길라잡이>를 읽고 든 생각이라기보다는 평소 AI에 관심 있는 나의 생각을 잠시 풀어쓴 것이다. 우선 내가 이 책을 읽게 된 이유도 위의 배경들이 맞물려 있기도 하다는 점은 말해두고 싶다.

이 책을 선택한 이유는 "예제"라는 키워드가 내 눈길을 사로잡았다. AI에게 우리는 질문하면 답을 받는다. 그러나 "어떤" 답을 받는지는 "얼마나 정확하게" 물었는지, "어떤 아웃풋"을 요구했는지에 따라 다르다. 대충 훑어볼 경우 큰 차이는 나지 않지만 프롬프트의 정교함에 따라 디테일의 차이는 크다. 그리고 그 차이는 결국 시간 단축으로 이어진다.

즉, AI를 잘 쓰기 위해서는 더 많은 예제, 활용 사례를 알아둬야 했다. 내가 목적했던 바를 이 책에서는 상당 부분 얻을 수 있었다. 이제 대부분의 사람들이 프롬프트를 어떤 구조로 만들어야 한다는 건 대부분 알고 있다. 역할(페르소나)를 부여하고, 내가 목표하는 바를 전달한 후, 원하는 아웃풋의 형태를 말해야 한다. 그런데 누가 이렇게 정교하게 프롬프트를 쓸까? 나도 모르는 걸 물어보는데 이런 걸 먼저 떠올릴 사람은 없다. <예제가 가득한 제미나이 길라잡이>는 이를 해결할 수 있는 좋은 팁을 알려줬다. 바로 프롬프트 템플릿과 메타 프롬프트라는 것이다.

프롬프트 템플릿을 구성하기 위해 제미나이에게 프롬프트를 물어보고 (메타 프롬프트) 이를 Gems에 반영하면 완벽한 프롬프트 템플릿이 되고, 필요할 대 Gems만 호출하면 구구절절하게 역할을 정하고, 원하는 결과물의 형태를 설명하지 않아도 된다.

제미나이의 장점은 Google 생태계를 뒷배로 둔 AI라는 점이다. 즉, 제미나이는 개별 LLM 상태라 아니라 독스, 슬라이드, 시트에 포함되어 직접적으로 도와줄 수 있다는 점이다. 나는 웹사이트로 제공되는 채팅창에서만 대화를 주고받기만 했는데, 개별 툴 안에서 대화하며 작업을 더 효율적으로 지원받을 수 있는 점은 처리하는 일의 성격에 따라 어떤 채널을 이용하는 게 가장 효과적일지 생각해 보게 하는 사례였다.

그리고 이 책에는 아주 효과적인 구글 생태계에서 AI 툴을 사용하는 방법이 소개되었다. 마지막 챕터에 짧은 분량을 할애해서 설명했는데 인상적이었다. 과정은 LLM (Deep Research) --> Google Docs --> Notebook LM (다중 Slide) --> LLM (Canvas) --> Google Slide로 이어지는 과정이다.

마치며

AI 기술의 발전은 과거 어떤 기술보다 빠르게 발전한다. 심지어 AI 전문가들도 이제는 AI가 내놓는 답변이 어떤 과정을 걸쳐 나왔는지 알 수 없다 말하고, 그 발전 속도와 크기를 예측할 수 없다고 말한다. 그렇기에 AI에 대해 긍정, 부정론 팽팽하지만 개인이 어떤 대세 흐름을 바꾸는 건 어렵다.

이미 기술은 계속해서 진화하고 있다. 사용도 더 쉬워지고 있다. 그렇지만 능숙하게 사용하는 사람의 수는 그다지 많지 않다. 평범하게 사용하는 사람과 능숙하게 사용하는 사람의 벽은 높지 않다. 활용하는 방법은 어렵지 않다. 조금의 시간만 투자하면 AI의 더 많은 리소스를 활용할 수 있다. 그 결과를 직장에서 업무 능력을 높이는데 활용해도 좋고, AI 시대에 성장하는 사람이 되는데 활용할 수도 있다.

다소 투박하게 표현된 내용이 많은 책일 수 있으나, 다른 Gemini 기술서에서 보지 못했던 정보들을 많이 담고 있다. 구글 생태계와 Gemini를 더 폭넓게 활용하고 싶은 사용자들에게 이 책이 도움 되리라 생각한다.

전쟁은 어떻게 돈을 움직이나

전쟁은 어떻게 돈을 움직이나
김진수 지음 / 메이트북스 / 2026년 3월

※ 본 서평은 출판사로부터 책을 지원받았으나, 솔직한 생각을 담아 작성했습니다.

국제 정세에 밝지 못하다. 사실 한국의 경제 사정에도 어둡고, 내 가정하나 돌보는 것조차도 버거운 가장이자 직장에서 중간급 역할을 맡고 있는 직장인이다. 그런 내가 '전쟁'이 경제에 어떤 영향을 미치는지에 대해 호기심이 생겼다. 왜일까? 내가 투자한 주식이 전쟁 소식에 따라 출렁이기 때문이다. 신경을 안 쓸 수가 없다.

특히나 2022년 2월 러시아의 우크라이나 침공으로 시작한 러우 전쟁, 요즘 이란-이스라엘/미국과 벌이는 중동 전쟁 때문에 언론 보도가 많지 않다. 러우 전쟁은 아직도 진행 중이다. 그러고 보니 지금의 중동 전쟁도 2월 말쯤 이란 최고지도자인 하메네이 사살로 격화되기 시작했다.

지금의 중동 전쟁에서 제일 이해 안 되는 나라가 이스라엘이었다. 현재 이란과 미국이 파키스탄에서 종전 합의 중인데 이스라엘은 미친 듯이 레바논을 공격하고 있다. 과거 역사를 잘 모르는 내 입장에서는 이제 좀 그만했으면 하는데.. 이스라엘은 그들만의 사정이 있다는 것도 알게 됐다. 그 사정은 2023년 10월 이스라엘 가자 지구의 기습 공격에서부터 이어져온 것이었다. 책의 내용과는 무관하니 전쟁에 관한 나의 무지는 여기까지만 이야기하겠다.

이번에 읽은 <전쟁은 어떻게 돈을 움직이나>를 읽게 된 가장 직접적인 이유는 지금 벌어지는 중동 전쟁 때문이다. 2월 말부터 주식 시장이 출렁대기 시작했고, 전쟁을 중단하고 합의를 시작하기로 한 이후로 주식 시장은 안정을 취하고 회복 국면으로 넘어가고 있는 중이다.

전쟁이 시작되면 주식 시장이 흔들리는 이유는 전쟁으로 경제의 여러 흐름에 영향을 미칠 수 있다는 걸 배울 수 있었다. 그중에서도 특히 원유는 글로벌 경제에 광범위하고 깊게 영향을 미친다는 것을 현재 체감하고 있는 중이다.

얼마 전에 딸아이가 다니는 고등학교에 체육복이 4월부터 공급될 예정이었다고 한다. 그런데 무기한 연기됐다고 한다. 원유에 대한 단순한 나의 생각은 '휘발유'에만 꽂혀 있다. 하지만 원유는 우리 생활 전반에 영향을 미친다는 사실을 알게 됐다. 딸아이의 학교에서 체육복을 만들지 못하는 이유는 체육복의 소재가 되는 폴리에스터, 나일론과 같은 소재와 염색 염료 등의 가격이 비싸졌기 때문이다. 이런 것들은 모두 원유에서 추출된다. 그리고 얼마 전 대한민국 주부들이 편의점이나 마트에 동이 났던 쓰레기 봉투인 비닐의 재료도 원유다. 원유는 단지 에너지뿐만 아니라 생활용품의 원재료로도 많이 쓰이고 있었다.

전쟁의 당사자들은 공포에 떨고 있고, 투자자들도 공포에 떨고 있다. 전쟁이 진행되는 순간에는 모든 사건, 사고들이 주가에 민감하게 작용하기 때문이다. 또한 미국 대통령의 한마디에 지옥과 천국을 오가고 있기도 하다. 흡사 트럼프 대통령이 글로벌 투자자를 상대로 리딩방을 이끌고 있는 것 같은 느낌이기도 하다.

하지만 전쟁으로 인해 사람들은 많은 것들을 깨닫는다. 안타까운 건 시간이 지나면 대중들은 또다시 망각하지만 국가를 이끄는 사람들은 이를 계기로 다양한 대응책을 준비한다. 또한 전쟁은 새로운 산업을 꽃피운다. 지난 세계 1차 대전부터 러우 전쟁 그리고 지금의 중동 전쟁을 거치며 기술 발전이 이뤄졌고, 러우 전쟁 때에는 '드론' 산업이 가장 부각된 것으로 생각된다. 그리고 더 중요한 건 '반도체'라는 사실도 알게 됐다. 드론을 보다 정밀하게 조정하기 위해서는 처리 속도가 더 빠른 반도체가 있어야 한다. 미사일로 더 정확하게 타격하기 위해서도 반도체가 필요하다. 상대 국가의 전력을 분석하고 시나리오를 분석하기 위해서는 더 강력한 AI가 필요하다. 어쩌면 오픈 AI가 진행하는 스타게이트 프로젝트는 산업 기반의 AI 경쟁이 아닐지도 모른다는 생각도 들었다.

전쟁은 멀리 있는 것 같으면서도 당장 우리 딸의 체육복 공급을 막고 쓰레기봉투를 품절시킨다. 직장에서 중간 관리자로 치이고, 퇴근길엔 가족들 먹일 간식거리를 고민하는 우리 같은 평범한 가장들에게 가장 중요한 건 결국 ‘내 가족의 평화와 내 자산의 안전’ 아닐까 싶다.

조금 이기적이라 생각되지만, 세상이 요동쳐도 우리는 그저 자신의 속도로 살아가면 되지 않나 생각한다. 전쟁 뉴스에 일희일비하며 스마트폰 전광판을 들여다보는 대신, 그 시간에 책 한 페이지를 더 읽고 가족들과 따뜻한 저녁 한 끼를 더 나누는 것. 그렇게 변하지 않는 본질에 집중하며 묵묵히 주식 시장 전체를 대변하는 지수형 ETF를 모아가는 것이야말로 가장 현명한 가장의 ‘생존 전략’이 아닐까 싶다.