[마이리뷰] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가

[전자책] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 - 최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측
제리 카플란 지음, 정미진 옮김 / 한즈미디어 / 2024년 7월

만약 과거 왕족의 자녀들처럼 모든 학생에게 자신만의 개인 교사가 생긴다면? 학생들은 자기 속도에 맞춰 학습할 수 있다. 교사는 다음 과정으로 넘어가기 전 학생들이 필요한 모든 개념을 충분히 이해했는지 확인하고 각자의 필요에 가장 적합한 학습 방식대로 가르칠 수 있다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P113

개인 교사는 주의력 결핍 장애(ADD)부터 영양 결핍, 심리적 문제까지 학습 장애를 진단하고 이 정보를 선생님과 부모 모두에게 공유할 수 있다. 게다가 학생들에게 비싸고, 시간이 오래 걸리고, 스트레스를 유발하는 표준화된 시험을 치르도록 강요하는 대신, 개인 교사는 학생들의 역량을 간단히 입증할 수 있다.

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컴퓨터가 작성한 컴퓨터 프로그램은 난해하고 인간이 이해하기 어려울 것으로 생각할지도 모르겠다. 전혀 그렇지 않다. 오히려 코드는 명확하고, 좋은 프로그래밍 관행을 따르며, 훌륭하게 짜여 있다.

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전형적인 실리콘밸리 선임 소프트웨어 엔지니어 한 명에 드는 총비용(모든 비용 포함)은 하루에 약 1,200달러다. 그에 비해 오늘날 LLM이 비슷한 품질의 코드 100줄을 작성하는 데 드는 비용은 하루에 12센트뿐이다. 자그마치 1만 배의 차이다.

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사람마다 상황이 다를 수 있고, 생성형 AI 프로그래밍 기능의 발전이 반드시 프로젝트의 규모나 복잡성에 비례하지 않을 수 있다. 따라서 개발 과정에서 사람의 감독은 항상 필수적일 것이다

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하지만 자신의 목표를 명료한 언어로 설명할 수 있는 사람이라면 누구나 저렴한 비용으로 생성형 AI가 즉시 코드를 생성하도록 할 수 있을 가능성이 크다.

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초보 또는 아마추어 소프트웨어 엔지니어로서 여러분이 할 일은 자연어 설명으로 작동하는 프로그램을 만드는 것이다. 그러면 프로그램을 만드는 것은 곧 누구라도 할 수 있는 일이 될 것이다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P124

오늘날의 것과 같은 소프트웨어 개발 방식은 곧 끝장날 것이다

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미래에는 누구나 컴퓨터 프로그래밍을 할 수 있게 될 것이다. 이미 보편화된 컴퓨터 프로그램은 거의 0에 가깝게 비용이 떨어지고 급격히 확산될 것이다.

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[마이리뷰] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가

[전자책] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 - 최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측
제리 카플란 지음, 정미진 옮김 / 한즈미디어 / 2024년 7월

지금은 부끄러운 발진을 전화기나 카메라에 내보이는 것이 어색하게 느껴질 수 있지만, 멀티모달 생성형 AI는 어쩌면 지금 여러분의 의사보다 더 확실하게 병을 진단할지 모른다.

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생성형 AI가 의료 부문에 미치는 영향도 극적일 테지만, 법률 제도에 미치는 영향은 더더욱 광범위할 것으로 예상된다. 의료 부문의 경우 생성형 AI는 기존 프로세스와 업무에 비교적 쉽게 통합될 것이다.

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‘예측 코딩(predictive coding)’이란 기술은 컴퓨터가 인간 검토자를 훨씬 능가하는 속도, 부지런함, 정확성으로 이 따분한 작업을 수행할 수 있게 한다

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머신러닝 프로그램이 사람이 한 일과 최대한 일치하도록 하는 기준을 찾는다. 기준에는 단순한 구문 매칭부터 텍스트, 맥락, 참가자에 대한 매우 정교한 의미 분석까지 모든 것이 포함될 수 있다

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하지만 이것은 오래된 기술이다. 곧 생성형 AI는 이 과정을 단순화하고 속도를 높일 것이다. 증거개시의 목적과 개별 문서들의 관련성을 이해하는 능력이 과거 이 일에 적용된 AI 기술을 훨씬 뛰어넘을 것이기 때문이다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P105

현실 세계에서 법정 내부를 상시로 경험하는 사람은 거의 없다. 분명한 사실은 대부분의 법적 활동이 분쟁이 아닌 간단한 업무라는 것이다

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게다가 변호사가 제공하는 일반적인 서비스 중 상당 부분은 충분히 틀에 박힌 일이어서 꽤 간단한 AI 시스템도 평범한 변호사만큼 또는 그보다 더 일을 잘 할 수 있을 정도다

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소송을 제기하는 흔한 동기 중 하나는 자신의 이야기를 ‘들려’주고 ‘법정에서’ 하루를 보내고자 하는 원고의 욕구다. 실제로 판사가 내리는 많은 법적 의견(판결)의 상당 부분은 패소 당사자의 정당한 우려를 살피고 인정하는 것이다

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P109

실제로 무슨 일이 있었는지에 대해 모두가 동의하거나 모든 사람의 기억이 일치한다면 더할 나위 없이 좋겠지만, 명백한 ‘결정적 증거’는 놀라울 정도로 드물다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P109

[마이리뷰] Dify AI, 코드 없는 미래

Dify AI, 코드 없는 미래 - 클릭만으로 업무 프로세스 리빌드, 노코드 AI 자동화 실전 가이드, 18개 프로젝트 파일 제공
김정욱 지음 / 한빛미디어 / 2025년 12월

저는 Dify를 통해 ‘AI를 도구로 사용하는 시대‘에서 ‘AI와 함께 일하는 시대로 나아가는 길을 보여드리고 싶었습니다. 특히 AI Agent는 단순히 질문에답하는 것을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 지능형 비서로서 우리의 업무방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. - P4

[마이리뷰] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가

[전자책] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 - 최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측
제리 카플란 지음, 정미진 옮김 / 한즈미디어 / 2024년 7월

마법 같은 일이다. 이러한 신경망은 실제로 어떻게 학습할까? 어떻게 이미지를 고양이나 개로 분류하는 법을 ‘배우는’ 걸까?

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GPT-4가 단순히 다른 사람의 창의적인 저술을 앵무새처럼 따라 하고 있을 수도 있지만, 지금까지 이에 대한 증거는 발견하지 못했다. 만약 인간 창작자가 존재한다면, 정중히 사과드린다.

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트랜스포머 모델에 처리할 문장을 제시했을 때, 트랜스포머는 각 단어를 독립적으로 보지 않습니다. 대신에 모든 단어를 한꺼번에 살펴보고 각각의 단어 쌍에 대해 ‘주의력 점수(attention score)’를 계산합니다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P64

입력된 각 단어에 서로 다른 정도의 주의를 기울이는 이러한 능력은 중요한 단어들이 이웃해 있지 않아도 문장의 구조와 의미를 포착하는 데 도움이 됩니다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P65

이 모델은 많은 예제에 노출되고 주의력 점수와 모델 가중치를 점진적으로 조정해 출력값이 예제와 더욱더 가까워지도록 훈련됩니다. 이 과정은 악기를 배울 때 처음에는 많은 실수를 하지만 연습하면 점점 더 실력이 좋아지는 것과 비슷합니다.

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트랜스포머는 다음과 같이 매우 복잡하고 난해한 구조를 탐색해 답변에서 다음 단어를 선택하는 데 도움을 준다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P72

트랜스포머의 일은 이 초입방체에서 대화의 더 넓은 맥락을 나타내는 점을 찾는 것이다. 트랜스포머는 입력된 각각의 단어를 대상으로 어텐션 메커니즘attention mechanism을 사용해 앞 내용의 맥락에서 해당 단어의 의미를 이해하는 데 가장 관련성이 높은 단어에 집중한다(가능한 경우 일부 LLM은 특정 단어 뒤에 오는 단어들의 문맥을 포함한다).

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P72

[마이리뷰] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가

[전자책] 제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 - 최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측
제리 카플란 지음, 정미진 옮김 / 한즈미디어 / 2024년 7월

다트머스 제안서는 오늘날 가장 강력한 AI 기술의 선도자인 ‘신경망’을 포함해 놀라울 정도로 광범위한 주제를 다루었다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P36

그러나 가장 큰 장애물은 기계 용량의 부족이 아니라 가진 것을 최대한 활용하는 프로그램을 작성할 수 없는 우리의 능력이다…

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P36

효율적인 무작위성을 위해서는 직관의 안내가 필요하다. 다시 말해, 경험에서 우러난 추측이나 직감은 통제된 무작위성을 체계적인 사고에 포함시킨다.8

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P36

다트머스 회의 이후 인공지능 분야를 둘러싼 관심(그리고 몇 분기 동안은 이에 대한 반대도)이 빠르게 증가했다. 연구자들은 이론 증명부터 게임 개발에 이르기까지 다양한 과제들에 착수했다.

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머신러닝은 이름에서 알 수 있듯이 학습이 핵심이다. 무언가를 배웠다고 말할 때, 이는 데이터베이스의 데이터처럼 단순히 기록되고 저장되는 것이 아니다(배운 것은 실제 사용될 수 있는 방식으로 표현되어야 한다).

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P40

사람들은 오랫동안 데이터를 수집하고 분석해왔다. 물론 통계학을 들어본 사람이라면 잘 알 것이다. 그렇다면 머신러닝의 다른 점은 무엇일까? 머신러닝은 학습된 정보를 표현하는 특히 기발한 방식인 ‘인공 신경망’을 활용하는 다양한 기술에 대한 포괄적 용어다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P40