아주 작은 습관의 힘 (50만 부 기념 스페셜 에디션) - 최고의 변화는 어떻게 만들어지는가
제임스 클리어 지음, 이한이 옮김 / 비즈니스북스 / 2019년 2월
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결과는 노력이 아닌 습관의 산물이다. 무너진 일상을 다시 세우고 싶은 이들에게 권하는 정교한 습관 설계도.

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인공지능은 생각하지 않는다 - 인공지능에 관한 꼭 알아야 할 오해와 진실 좋은 습관 시리즈 51
김송규 지음 / 좋은습관연구소 / 2025년 5월
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AI 시대, 인간이 해야 할 것은 읽고 쓰고 생각하는 기본임을 강조한다.

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인공지능은 생각하지 않는다 - 인공지능에 관한 꼭 알아야 할 오해와 진실 좋은 습관 시리즈 51
김송규 지음 / 좋은습관연구소 / 2025년 5월
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인공지능은 생각하지 않는다 : AI 시대, '생각의 근육' 기르기




인터넷이 등장하고 아이폰이 등장했을 때와 같은 일이 현재 전 세계에서 진행되고 있다. 인공지능의 출현으로 세상의 모든 것이 바뀌고 있다. 이제 시작이라 어느 분야에 얼마나 영향을 미칠지는 당분간 계속 지켜봐야 한다. 전문가들이 초기에 진단했던 내용들도 틀리고 있고, 파장은 예측하기 어렵다.


이런 인공지능 혼란의 시대에, 인공지능이 무엇이고, 어떻게 등장했고, 무엇을 할 수 있는지를 알고, 그렇다면 우리 인간은, 각자는 무엇을 해야 할지 고민해야 한다. 이 책은 그 지점을 건드렸다.


계산하는 기계 vs 사유하는 인간: 다시, 리버럴 아츠


‘인공지능은 생각하지 않는다’라는 제목은 매우 직관적이고, 무엇을 말하고자 하는지 명확하다. 인공지능은 프롬프트에 따라 지시한 내용을 내놓을 뿐이지, 스스로 생각하지 않는다. 인공지능이 창작의 영역까지 넘보고 있지만, 그 또한 스스로 생각하여 ‘창작’했다고 보기 어렵다. 계산값에 의해 나온 결과물일 뿐이다.


인공지능을 올바르게 이용하려면 인문학적 소양이 충분해야 한다고 저자는 말한다. 여기서의 인문학은 문과 학문이 아닌 리버럴 아츠이다. 자유 시민의 교양 '리버럴 아츠', 이제는 생존의 기술이다. 


리버럴 아츠는 서양의 고대 그리스에서부터 시작하여 로마 시대와 중세 시대에 개념이 자리 잡혔다. 이는 자유 시민이 누리던 교양이었다. 노예가 아닌 스스로 판단하고 공적 삶에 참여하는 시민을 기르기 위한 교육이었다. 먹고사니즘이 아니라 생각하고 판단하는 능력이었다. 소크라테스가 어떻게 살아야 하는가를 묻고, 플라톤이 이데아를 말하고, 아리스토텔레스가 인간은 정치적 동물이라며 시민 교육을 연결하여 말하던 개념이다.


중세 시대에 리버럴 아츠의 과목은 문법, 수사학, 논리학, 산술, 기하학, 음악, 천문학이었다. 특정 학문이라기보다는 모든 학문의 기본이 되는 기초 학문이었다. 오늘날로 치면 단순하게 말하면 국영수다. 뭘 하든 국영수를 잘해야 한다고 말하지 않는가. 그런 개념이 리버럴 아츠다. 그런데 여기에 더해 저자는 물리학, 코딩 등을 말하고 있다. 나는 철학을 더하고 싶다.


기술에 대한 투자보다 시급한 '삶의 목적'에 대한 질문


저자는 인공지능 시대에 삶에 대한 근본적인 질문은 여전히 유효하다고 말한다. 오히려 더 중요하다. 누구나 GPT나 Gemini와 같은 인공지능을 하나씩 사용해 본 경험이 있을 것이다. 그런데 그것은 도구일 뿐이다. 그것을 어떻게 활용하는지는 다른 문제다. 프롬프트를 어떻게 써야 한다는 기술의 영역도 아니다.


“사람들이 기술에 시간과 에너지를 투자하는 것은 아까워하지 않으면서, 이루고자 하는 가치를 추적하는 투자에 대해서는 매우 인색하다. 특히 압축성장 속에서 살아온 한국 사람들은 더더욱 그런 경향이 심하다.”


저자는 다음과 같은 질문을 던져야 한다고 말한다. “하고 싶은 게 무엇인가?”, “무엇을 위해 사는가?”, “언제 가장 행복한가?”


자신의 삶을 설계하고 가꾸어 가는 질문이다. 이 답은 인공지능이 답해줄 수 없고, 인간이 스스로 사고하고 고민하고 판단하면서 얻어야 하는 질문이다. 요즘 많은 사람들은 고민을 하지 않는다. 즉, 사고를 하지 않는다. 인생이 어느 방향으로 가는지도 모른 채 스스로를 놓아버리는 사람들이 많다. 그러다 잘못된 길로 빠지고, 늪에 빠지면 자신의 인생을 버리기까지 한다. 스스로 한 선택이고, 스스로 늪에서 빠져나와야 한다.


30초의 유혹을 넘어, '생각의 호흡'을 되찾는 훈련


답을 찾는 능력을 기르기 위해서는, 생각을 해야 한다. 판단을 해야 한다. 호흡이 긴 책을 읽고, 영화를 보고 긴 시간을 들여 콘텐츠를 탐험하는 동안 생각하는 시간을 가져야 한다.


“생각의 호흡이라 함은 어떤 미디어를 접하게 되었을 때, 미디어를 받아들이면서 내용에 대해서 생각하는 시간을 의미한다. 이는 통상적으로 미디어를 받아들이는 시간과 대체로 일치한다.”


“왜 영화만 그렇게 보냐? 제대로 보려면 소설을 봐야지.”, “요즘 아이들은 유튜브를 너무 봐. 보려면 영화(풀 버전)을 봐야 할 텐데.”, “요즘 아이가 릴스만 봐요. 유튜브는 보지도 않아요.” 저자가 들은 예시이다. 시대가 바뀌면서 위의 말은 그다음의 말로 점차 바뀌었다. 예전에는 학교에서 판타지, 무협 소설을 몰래 읽는 학생들을 나무랐다. 만화책을 숨겨 보는 아이들도 나무랐다. 그런데 이제는 애들이 판타지, 무협이라도 책 한 권을 읽는 힘을 길렀으면 한다. 점점 기대치가 낮아지고 있다. 그리고 현재는 30초짜리 릴스나 쇼츠를 보면서 생각을 안 하고 소비만 하는 사람들이 많아지고 있다.


인간다움의 최전선, 매일 읽고 쓰고 생각하라


“인공지능 시대를 살아가는 데 있어서 올바른 방향성이란 무엇일까? 올바른 방향성이라는 것은 너무나도 당연하게 기본이다. 기본에 충실해야 한다는 말은 비단 직업과 같은 일에만 해당하는 이야기가 아니다. 우리 인생 전반에 대한 거의 모든 행위에 해당하는 말이다.”


기본적인 훈련을 해야 한다. 기본에 충실해야 한다. 매일 읽고 쓰고 생각하는 훈련을 해야 한다. 인공지능은 생각하지 않는다. 인간만이 생각한다. 인간이 생각을 인공지능에 의지하는 순간, 인간은 삶의 가치를 놓아버리는 것이다.



덧)


1. ’인공지능에 관한 꼭 알아야 할 오해와 진실’이라는 부제를 잘 지었다. 각 장은 모두 인공지능에 대해 우리가 잘못 알고 있거나 잘못 기대하고 있거나 간과하고 있는 내용을 장의 제목으로 내세워 풀어냈다.


2. 각 장의 호흡이 짧아서 매우 쉽고 빠르게 잘 읽히고, 책 전체의 분량도 적당해서 4시간 정도 안에 모두 읽을 수 있다. 주말 반나절만 할애하면 다 읽고, 생각까지 정리할 시간이 되는 것이다. 이 시리즈는 출판사명 “좋은습관연구소”에 어울리게 책 읽는 좋은 습관을 기르는 데 적절한 호흡과 분량이다. 의도했다면 좋은 전략이다.


3. 참고 문헌의 제목을 각 장의 뒤에 쓴 것이 인상적이다. 보통 책의 본문을 다 읽은 후에는 참고 문헌까지 살펴보지는 않는데, 각 장을 읽을 때는 관심을 갖는 경우가 많아서 궁금하긴 하다.


4. 책과 김재인 교수의인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다”, “공동 프로젝트 함께 읽기를 추천한다.






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모방하는 기계들의 시대 - 거의 모든 인공지능의 역사 좋은 습관 시리즈 63
김태훈 지음 / 좋은습관연구소 / 2026년 1월
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앨런 튜링의 질문으로 시작하여 인공지능 에이전트의 시대까지 각 시기별로 인공지능의 발전을 살펴본다. 쉽고 빠르게 읽을 수 있다.

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모방하는 기계들의 시대 - 거의 모든 인공지능의 역사 좋은 습관 시리즈 63
김태훈 지음 / 좋은습관연구소 / 2026년 1월
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모방하는 기계들의 시대, 나는 무엇을 질문해야 할까? 


“기계는 정말 생각할 수 있을까?”

1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링은 이와 같은 질문을 던졌다.


“인공지능은 무엇을 할 수 있을까?”

2016년 알파고가 이세돌과 바둑 대결을 했을 무렵 우리는 이와 같은 질문을 던졌다.


불과 50~60년 사이 질문의 내용이 바뀌었고, “기술적으로 복제된 예술 작품은 그 아우라를 잃는다”(1936년, 《기술 복제 시대의 예술 작품》)라는 발터 벤야민의 말은 이제 무색해졌다. 우리는 인공지능이 예술 작품을 모방하는 것이 아니라 창조하는 시대를 살고 있다.


이 책은 1950년대 튜링 테스트의 시점부터 2026년 현재, 그리고 2030년 이후의 미래까지 인공지능 기술의 도약을 시기별로 나누어 살펴보고 있다. 튜링 테스트, 퍼셉트론의 좌절과 신경망의 한계, 제프리 힌턴의 역전파 알고리즘, 이미지를 다루는 인공지능, 제프리 힌턴의 알렉스넷, 지식 증류 방식의 학습, 트랜스포머와 자기 지도 학습, 매니폴드, GPT의 출현, 초거대 모델, 딥마인드와 알파고, ChatGPT의 출현, 묻고 답하는 인공지능, 바이브 코딩의 시대, AI 에이전트까지 인공지능의 역사를 다루고 있다고 봐도 무방하다.


모든 용어를 이해했다고 말하기는 어렵다. 그러나 개발자가 아닌 대중도 인공지능의 발전 단계와 기술적 도약을 쉽게 이해할 수 있다. 잘 읽히고 빨리 읽힌다. 인공지능의 역사를 꿰뚫어 공부한 느낌이고, 한 사람의 생애주기 안에서 정말 놀라운 변화를 경험하고 있다는 생각이 든다. 앞으로의 발전 속도는 더 빨라질 테니 우리가 SF 영화에서나 보던 장면들을 죽기 전에 볼 수 있겠다는 생각도 든다.


인공지능의 발전 속도에 대해 우려하는 개발자들도 있고, 어디까지 갈 수 있는지 한번 가보자고 말하는 개발자들도 있다. 이 분야 연구자들 사이에서는 이제 학술지에 논문을 제출하고 심사받아 지면으로 확인하는 과정조차 의미가 없다고 한다. 하나의 논문을 쓰는 순간에도 한쪽에서는 새로운 기술이 계속해서 발표되고 있기 때문이다.


인공지능이 정말 많은 것을 하는 시대를 살고 있다. 인공지능은 우리의 일자리를 없애기도 하고, 인공지능을 잘 활용한다는 전제하에 한 사람에게 더 많은 일이 주어지기도 한다. 어떤 산업에 어떤 타격을 줄지 예측할 수 없다. 그래서 진로나 직업을 정한다는 것도 의미 없는 시대인 것 같다. 인간의 생은 더 길어졌다. 사는 동안 사람들 사이의 기술 격차는 더욱 커질 것이다. 변화의 흐름에 올라타 빨리 적응해야 한다.


저자는 말한다. 이제 인공지능이 무엇을 있느냐를 물을 것이 아니라나는 무엇을 있을까?” 물어야 한다고. 책의 제목은 《모방하는 기계들의 시대》이지만, 우리는 이미창조하는 기계들의 시대 살아가고 있다


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