보고서 실전 업무 시각화

AI로 차트, 그래프, 인포그래픽 한 번에 끝내기 - 보고서ㆍ제안서ㆍ기획서, 단번에 OK 받는 실전 업무 시각화
이현 지음 / 천그루숲 / 2026년 1월

* 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

AI 시대 보고서의 표정을 바꾸는 법 『AI로 차트 그래프 인포그래픽 한 번에 끝내기』. 숫자는 명확한데 왜 내 보고서는 팀장님의 미간을 찌푸리게 할까요? 일센스 하나로 업계를 평정한 센스연구소 이현 대표가 데이터 시각화에 대한 해답을 들고 나타났습니다.

이 책은 비즈니스의 강력한 차별화 무기로서 AI를 어떻게 부려먹을 것인가에 대한 실전 가이드북입니다. 로드맵을 따라가다 보면 우리는 AI 군단을 지휘하는 총괄 디렉터로 거듭나게 됩니다.

시각화 하면 어떤 이미지가 떠오르나요? 예쁘게 꾸미고 포장하는 것으로 착각하기도 하지요. 하지만 저자는 시각화의 본질은 꾸미기가 아니라 스토리라는 것을 짚어줍니다. 아무리 화려한 색감을 써도 핵심 메시지가 빠져 있다면 예쁜 쓰레기에 불과합니다.

우리는 데이터 앞에서 가장 먼저 던져야 할 질문이 "이 데이터로 누구를 설득할 것인가?" "그들은 무엇을 보고 싶어 하는가?"여야 합니다. 이 질문에 답을 내리는 과정이 바로 생각의 지도를 그리는 단계입니다.

『AI로 차트 그래프 인포그래픽 한 번에 끝내기』는 시각화가 기술적 숙련도가 아닌, 기획적 사고력의 산물임을 짚어줍니다. 프롬프트 뼈대(ACTS)는 인공지능이 길을 잃지 않게 만드는 내비게이션입니다.

AI에게 막연하게 "차트 그려줘"라고 말하는 것은 아무거나 맛있는 거 가져오라고 주문하는 것과 같습니다. ACTS 프레임워크를 통해 목적과 대상, 맥락을 정교하게 설정할 때, 비로소 AI는 우리의 의도를 관통하는 결과물을 내놓습니다.

나만의 AI 어벤져스 팀을 구축할 수 있게 도와줍니다. 목적에 맞는 AI 도구들을 팀원으로 의인화하여 배치합니다. 각 분야의 전문가 AI를 적재적소에 배치하는 안목이 곧 실력인 시대입니다.

자료조사와 컨셉 설정 단계에서는 퍼플렉시티, 챗GPT, 제미나이 같은 브레인 AI 3총사가 투입됩니다. 방대한 데이터를 훑어 시장의 흐름을 읽고, 우리가 놓친 통찰을 제안합니다. 냅킨, 미리캔버스, 리크래프트와 같은 도구들은 디자인 비전공자도 프로급 결과물을 내게 돕습니다. 그래피, 나노바나나, 노트북LM은 복잡한 수치 속에 숨겨진 의미를 발굴합니다. 이제 우리는 이들의 결과물을 조율하는 총괄 디렉터로서의 역할에 집중하면 됩니다.

과거에는 상호작용하는 인터랙티브 차트를 만들려면 자바스크립트나 복잡한 코딩 지식이 필수였습니다. 이제는 진입장벽이 낮아졌습니다. AI에게 코딩을 시켜 인터랙티브 차트를 만드는 방법, 회의록을 PPT 슬라이드로 바꾸는 방법, 홍보 채널 리서치를 인포그래픽으로 만드는 사례 등 그야말로 마법 같은 일들이 펼쳐집니다.

이 책에서 보여주는 예시들은 정보의 활용 가치를 극대화하는 작업입니다. 설명이 필요 없는 직관적인 자료를 어떻게 만들어내는지 오밀조밀한 센스를 엿볼 수 있습니다.

『AI로 차트 그래프 인포그래픽 한 번에 끝내기』에서는 실제 업무 현장에서 마주하는 시나리오별 해결책을 다룹니다. KPI 대시보드, 프로젝트 로드맵, 브랜드 스토리북 등 실무자라면 피할 수 없는 과업들을 AI와 함께 어떻게 해결하는지 보여줍니다. 실무에서 가장 빈번하게 발생하는 현실성 부족 지적에 대해서도 시각화가 해답이 될 수 있음을 강조합니다.

결국 이 모든 과정은 상대방의 의사결정을 돕기 위한 배려에서 출발합니다. 저자가 말하는 고수와 하수의 결정적 차이가 여기에 있습니다. 하수는 내가 아는 것을 보여주려 하고, 고수는 상대가 궁금해하는 것에 답한다고 말이죠. 고수는 AI에게 "이 복잡한 데이터를, 우리 팀장님이 5초 만에 이해할 수 있도록 가장 단순한 그림 하나로 바꿔줘"라고 요청한다는 말에 웃음이 나오면서도 찐 현실적이어서 공감이 되었습니다.

이현 저자는 기술이 인간을 소외시키는 것이 아니라, 오히려 타인을 이해하고 설득하는 전략에 집중할 수 있도록 시간을 벌어준다고 믿습니다. 디지털 환경 속에서도 따뜻한 통찰을 잃지 않는 법, 그것이 이 책이 전하는 진정한 일센스입니다.

클래식 생태계 생존 전력과 레이블 구축법

클래식 음악 레이블 운영 가이드
김주상 지음 / 좋은땅 / 2025년 12월

* 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

무대에 서는 연주자들 중 상당수가 객석을 채우지 못한 채 자부담으로 공연을 올린다는 사실을 알게 되었습니다. 실력은 충분한데 관객은 오지 않고, 음반은 만들었지만 세상에 닿지 못하는 악순환.

김주상 저자의 『클래식 음악 레이블 운영 가이드』는 더 이상 누군가의 선택을 기다리지 말라고 말합니다. 연주자가 곧 기획자가 되고, 프로듀서가 되며, 궁극적으로는 음악 사업가로 성장해야 하는 시대. 이 책은 그 여정을 안내하는 매뉴얼입니다.

17세에 독일로 건너가 베를린 한스 아이슬러 음악대학과 영국 리즈대학교 박사 과정을 거치며 소위 엘리트 코스를 밟아온 피아니스트 김주상. 예술가라는 이름의 견고한 성벽에서 내려와, 스스로 음악 사업가가 되기로 합니다. 그가 설립한 예술단체이자 레이블인 판타지아의 운영 노하우를 집약한 이 책은 자립을 꿈꾸는 예술인들에게 도움됩니다.

기획연주를 여러 차례 진행하며 체득한 경험이 배어 있습니다. 이 책은 연주자들이 흔히 간과하는 지점을 짚어냅니다. 바로 콘텐츠로서의 나를 이해하는 것입니다. 자신이 가진 레퍼토리, 해석의 차별점, 관객과의 접점을 정확히 파악하지 못한 채 막연히 무대에 오르는 것은 일회성 이벤트에 불과하다는 겁니다.

음악가에게 자신의 연주가 담긴 앨범은 자식과도 같습니다. 하지만 그 자식이 세상 밖으로 나와 자립하려면, 단순한 녹음 이상의 비즈니스적 이해가 필요합니다.

클래식 음악은 공간의 울림이 곧 악기의 연장선입니다. 저자는 마이크 배치의 중요성을 강조합니다. 아티스트가 엔지니어의 영역을 어느 정도 이해해야 하는지 설명합니다. 특히 소리의 잔향인 리버브(Reverb) 설정에 대한 그의 조언도 실용적입니다.

현대의 스트리밍 시장은 공간 음향을 요구합니다. 저자는 CD 제작을 위한 DDP 파일부터, 애플 뮤직 등이 요구하는 ADM BWF에 이르기까지 음악가가 반드시 알아야 할 기술 규격을 설명합니다.

ISRC 코드를 발급받고 유통사와 계약을 맺는 과정은 행정의 영역이며, 이 행정을 장악하는 자만이 자신의 저작권을 온전히 보호받을 수 있습니다.

이어서 공연을 단순한 연주회가 아닌 프로젝트로 접근하는 법을 다룹니다. 친한 선후배 사이라서 혹은 관례라는 이유로 생략했던 계약서의 무서움을 경고합니다. 공연예술출연계약서의 문구 하나가 향후 발생할 저작권 분쟁이나 노쇼 상황에서 음악가를 지켜주는 유일한 방패임을 강조합니다.

현장 운영의 디테일도 다룹니다. 공연 당일, 연주자는 무대에만 집중하고 싶어 하지만 현실은 그렇지 않습니다. 티켓 박스에 사람이 몰리고, 대기실 소음 문제가 발생하며, 리허설 시간은 부족하기 일쑤입니다.

일일 단기 아르바이트 형태의 스태프를 구인하는 법에서도 음악 전공생 스태프와 비전공생 스태프의 장단점까지 비교하며, 공연 현장의 그림자를 관리하는 팁을 전수합니다. 관객이 느끼는 공연의 품질이 연주력뿐 아니라 서비스의 매끄러움에서 결정된다는 걸 짚어줍니다.

클래식 음악가들이 가장 외면하고 싶어 하지만 가장 절실한 자기 홍보의 기술을 다룹니다. 아티스트에 대한 공신력을 확보하는 방법, 바이럴 마케팅 방법 등 요즘 시대에 맞는 다양한 마케팅 방법을 소개합니다.

업계 생리를 모른 채 뛰어들었던 우리 아이도 음반 기획과 제작, 유통 프로세스를 완주하며 얻은 가장 큰 수확은 확장된 감각과 마인드였습니다. 이 책은 당시 아이가 겪었던 실무 과정을 군더더기 없이 정리하고 있어, 기획 및 레이블 입문자들에게 실질적인 도움을 줄 실전 바이블로 손색이 없습니다.

이 책은 단순히 레이블을 만드는 노하우를 넘어, 자신의 예술적 신념을 지키기 위해 자본이라는 무기를 어떻게 다루어야 하는지를 가르쳐줍니다.

독일 국가장학금을 받고 세계적인 콩쿠르에서 우승한 피아니스트임에도 불구하고, 기꺼이 믹싱 콘솔 앞에 앉고 포스터 디자인을 고민하는 김주상 저자입니다. 그것이 자신의 음악을 가장 온전하게 대중에게 전달할 수 있는 유일한 길임을 깨달았기 때문입니다.

예술가라는 이름 뒤에 숨어 무능함을 포장하지 마라고 조언합니다. 김주상의 가이드를 따라 스스로의 무대를 만드는 순간, 당신은 단순한 연주자에서 한 시대를 풍미하는 콘텐츠 크리에이터로 거듭나게 됩니다.

일잘러 필독서 제미나이 활용법

이게 되네? 제미나이 완전 미친 활용법 81제 - 나노바나나, 노트북LM, 오팔, Veo, Flow까지, 진짜 실무에서 쓰는 Gemini 최강 활용법! 할 일, 조직 관리, 협업, AI 메모, AI 회의, 챗봇, AI 자동화 앱, 이미지 생성, 영상 제작까지 일잘러 오대리의 인공지능 퍼펙트 활용 노하우 ㅣ 이게 되네?
오힘찬 지음 / 골든래빗(주) / 2026년 2월

* 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

챗GPT가 세상의 문을 열었다면, 이제는 그 문 안에서 누가 가장 효율적으로 집을 짓고 가구를 배치하느냐의 싸움이 시작되었습니다. 테크 씬의 기류를 읽는 눈이 탁월한 16년 차 칼럼니스트 오힘찬 저자는 『이게 되네? 제미나이 완전 미친 활용법 81제』에서 일잘러를 위한 초격차 생산성 레시피를 선보입니다.

글로벌 웰니스 그룹 더퓨처의 AI인터랙션팀 수석이자 4,000편 이상의 칼럼을 쏟아낸 테크 리터러시의 장인이 우리에게 건네는 무기는 구글의 정수 제미나이(Gemini)입니다. 제미나이와 나노바나나, 오팔, Veo 등 구글이 작정하고 내놓은 최신 생태계를 분석합니다.

챗GPT랑 뭐가 달라요라는 질문을 던질 때, 저자는 구체적인 생태계의 연결성을 보여줍니다. 실질적인 업무에서 AI를 사용하는 것에 대한 이야기입니다. 단순 채팅이 아니라 어떤 기능을 사용하고, 어떻게 연결하고, 무엇을 잘하는지 알아야 내 일상과 업무에 적절하게 활용할 수 있다고 말입니다.

100만 토큰을 한 번에 삼키는 제미나이 3 프로의 대용량 처리 능력과 실시간 세상 인식 기능을 활용해, 최저가 항공권을 찾는 것부터 복잡한 법률 문서를 분석하는 딥 리서치까지 일상과 전문 영역의 경계를 허무는 과정을 가이드합니다.

구글의 새로운 이미지 생성 모델인 나노 바나나(Nano Banana)를 통해 시각적 생산성의 신세계로 초대합니다. 주목할 점은 연속성입니다. 단순히 예쁜 그림 한 장을 뽑는 것이 아니라, JSON 프롬프트를 활용해 고도로 제어된 이미지를 생성하고, 이를 영상 모델인 Veo 3.1과 연동하여 숏폼 콘텐츠로 진화시키는 워크플로를 보여줍니다.

특히 이미지 속 텍스트 수정이나 의상/배경 합성 같은 예제는 효율성의 극치를 보여줍니다. 구글 AI 스튜디오를 활용해 코딩 한 줄 없이도 3D 이미지를 생성하는 전문적인 영역까지 확장합니다.

이어서 직장인들이 열광할 파트가 등장합니다. 제미나이가 지메일, 구글 문서, 시트, 슬라이드와 결합했을 때 발생하는 작용이 놀랍습니다. 제미나이를 잘 활용하려면 구글이 제공하는 AI 생태계 도구를 함께 사용해야 한다는 것을 짚어줍니다.

구글 드라이브에 쌓인 수백 개의 전표 파일을 제미나이가 직접 분석해 지출 보고서를 작성하는 예시는 마법 같습니다. 구글 시트에서 AI 함수를 사용해 수천 개의 광고 카피를 1초 만에 뽑아내고, 구글 비즈를 통해 AI 아바타가 등장하는 프레젠테이션 영상을 만드는 법까지 소개합니다.

AI의 고질적인 문제인 그럴듯한 거짓말(할루시네이션)에 지친 이들에게 저자는 노트북LM(NotebookLM)을 제시합니다. 검색 증강 생성(RAG) 기술을 기반으로 하는 이 도구는 사용자가 제공한 확실한 데이터 안에서만 답변합니다.

논문 300편을 단숨에 요약하는 극강의 효율성을 넘어, 학습한 데이터를 바탕으로 팟캐스트 형태의 오디오 오버뷰를 만들거나 퀴즈와 인포그래픽을 생성하는 창의적 활용법을 만날 수 있습니다. 신규 입사자를 위한 온보딩 챗봇을 만드는 예제는 조직 관리 차원에서도 유용한 솔루션이 됩니다.

오팔(Opal) 활용법도 배우는 시간입니다. 코딩을 전혀 모르는 사용자도 프롬프트만으로 자신만의 AI 앱을 구축할 수 있는 시대입니다. 매일 아침 뉴스를 브리핑해주는 오디오북 앱을 직접 만들거나, 이미지 합성을 자동화하는 툴을 구축하는 과정이 펼쳐집니다. 여기서 AI는 도우미가 아니라 작은 서비스 운영자가 됩니다. 개인이 자신만의 자동화 앱을 만들고, 반복 업무를 제거하는 구조는 직무 자체의 재정의에 가깝습니다.

플로우, 위스크, 대용량 데이터 분석까지 이어지는 마지막 파트는 AI가 텍스트를 넘어 영상과 수치까지 통합 처리하는 모습을 보여줍니다. 특히 고객 문의 데이터 분석 예제는 AI가 단순 분석 도구를 넘어 의사결정 보조 시스템이 될 수 있음을 보여줍니다.

하나의 만능 AI를 찾는 것이 아니라, 여러 AI를 조합해 자신의 업무 환경을 구축하는 시대. 이 책은 그 첫 번째 설계도로서 제미나이를 선택합니다. 나만의 자동화 업무 시스템을 구축해보세요.

시니어를 위한 왕기초 영어책추천

거북이 영어학교 - 알파벳 읽기 - 느려도 쉬어가도 포기하지 않는
하니티처 지음 / 길벗이지톡 / 2026년 1월

* 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

늦깎이 거북이들의 세상을 열어주는 『거북이 영어학교: 알파벳 읽기』. 저자 하니티처는 영어를 배우는 행위를 "만날 수 있는 사람과 볼 수 있는 세상을 넓히는 일"이라 정의합니다.

20살 대학 시절, 우연히 접한 영국 밴드의 음악에 매료되어 영어 문외한에서 해외 아티스트 전담 통역사로 거듭난 서사는 그 자체로 한 편의 드라마입니다. 강남의 대형 어학원 등 소위 영어 교육의 메카에서 비즈니스 회화와 문법을 가르치던 저자가 왜 가장 기초적인 알파벳으로 시선을 돌렸을까요?

그 답은 할머니에게 있었습니다. 영어를 읽을 수만 있어도 소원이 없겠다는 할머니의 고백은 세련된 영어 교육 콘텐츠의 사각지대에 놓인 어르신들의 갈증을 대변합니다.

손녀의 마음으로 할머니를 직접 가르치며 어른들이 영어를 받아들이는 특유의 속도와 호흡을 체득했습니다. 복잡한 문법 이론을 걷어내고, 학습자의 눈높이에서 본질만 남긴 왕기초 영어책입니다.

전반부는 알파벳이라는 기호와 뇌가 친해지는 과정을 다룹니다. 알파벳 26자. 대문자와 소문자의 괴리, 필기체의 굴곡 앞에서 초보자들은 길을 잃기 마련입니다.

대문자와 소문자를 나란히 배치하여 짝을 맞춰주는 구성은 뇌의 연상 작용을 극대화합니다. 특히 필기체 써보기도 은근 실용적입니다. 해외 브랜드 로고나 멋스러운 간판은 정자체보다 필기체에 가깝습니다. 좀더 눈에 익게 만듭니다.

A부터 Z까지 각 글자가 입 밖으로 나올 때 어떤 파동을 만드는지 설명하는 과정에서는 저자의 전문성이 빛을 발합니다. '려운 용어 배제 원칙 아래, 혀의 위치나 입술의 모양을 직관적으로 설명합니다. 3글자, 4글자 단어를 스스로 조합해 보는 단계에 이르면 성취감은 더 높아집니다. 이쯤되면 자신의 이름도 영어로 드디어 쓸 수 있게 됩니다.

영어가 어려운 이유는 글자 하나가 하나의 소리로만 고정되지 않기 때문입니다. 이중모음과 이중자음이라는 벽을 직관적인 덩어리 개념으로 설명합니다.

`a_e`, `i_e` 처럼 떨어져 있지만 서로 영향을 주고받는 모음의 관계는 복잡한 음운론적 규칙으로 설명하지 않고, 하나의 약속으로 정의합니다. Cake나 Time 같은 일상 단어 속의 숨은 규칙을 발견하며 무릎을 탁 치게 됩니다.

`ee`, `ea`, `ou`, `ow` 등 딱 붙어 다니는 모음 덩어리들을 다루는 파트에서는 시각적 각인 효과를 활용합니다. 영어를 처음 접하는 어르신들에게 `igh`가 '아이'라고 발음된다는 사실은 마치 마법과 같습니다.

`sh`, `ch`, `th` 같은 덩어리들은 한국어에 없는 발음이 많아 고비가 되기 쉽습니다. 저자는 '슈', '츄', '쓰' 등 한글 표기법을 적절히 활용하되, 그 미묘한 차이를 40강의 동영상 강의를 통해 보완합니다. 소리의 생동감을 QR코드로 찍으면 바로 볼 수 있습니다.

마지막 단계인 `er`, `ir`, `ur`, `ar`, `or` 시리즈는 영어 특유의 굴리는 소리에 대해 재밌게 풀어냅니다. "얼~", "아알~" 같은 직관적인 의성어 표현은 공부를 즐거운 놀이로 바꿔놓습니다.

『거북이 영어학교: 알파벳 읽기』는 끝내 결승점에 도달하는 거북이의 우직함처럼 차근차근 진행합니다. 어려운 것을 아이도 알아듣게 설명하는 것은 사실 전문가라고 불리는 분들도 잘 못하는 일입니다. 하니티처의 설명법은 복잡한 문법 용어의 함정에서 구출해 냅니다.

이 책의 궁극적인 목표는 영어 메뉴를 읽고 마트에서 SALE 문구를 보고 반가워하는 일상의 소소한 성취감입니다. 영어를 읽지 못해 위축되었던 시니어들의 어깨가 이 책의 마지막 장을 덮을 때쯤이면 당당히 펴져 있을 것이라 확신합니다.

디지털 문해력을 키우는 수학적 사고법

AI가 쉬워지는 최소한의 수학 - 인공지능 문해력을 키우는 수학적 사고법의 힘 ㅣ 최소한의 지식 3
이동준 지음 / 지상의책(갈매나무) / 2026년 2월

* 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

알고리즘의 블랙박스를 여는 마법의 열쇠 『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』. 챗GPT가 시를 쓰고, 인공지능이 자율주행을 하며, 넷플릭스가 내 마음을 읽는 세상. "와, 신기하다!"에서 끝나지 않고 "도대체 저 기계 안에서 무슨 일이 벌어지는 거지?"라며 무대 뒤를 궁금해하는 탐구자라면 이 책을 펼쳐보세요.

학창 시절 "이걸 배워서 어디에 써먹지?"라며 한숨 쉬었던 수학 개념들이 어떻게 인공지능의 신경이자 심장이 되었는지를 드라마틱하게 보여줍니다.

포항공대 수학과와 서울대 수학교육과를 거쳐, 현재는 고등학교에서 수학과 정보를 동시에 가르치는 이동준 저자는 인공지능을 이해하는 가장 강력한 무기로 수학적 사고법을 내세웁니다.

챗GPT는 내 말을 알아듣고 답해주는 걸까? 넷플릭스는 내 취향을 어떻게 알고 추천을 해줄까? 자율주행차가 도로에서 행인을 찾아내는 방법은? 등 인공지능의 작동 원리를 고등학교 수학의 언어로 이해하는 시간입니다.

AI는 사과와 배, 자동차와 버스를 어떻게 구별할까요? 단어를 좌표 공간 위의 점으로 배치하는 방식으로 언어를 해석합니다. 인간에게 단어는 정서와 기억이 결합된 상징이지만, 인공지능에게 단어는 거리와 각도로 구성된 수치적 객체입니다.

인공지능에게 단어는 이름표가 아니라 주소인 셈입니다. 사과와 배는 비슷한 동네에 살고, 자동차는 아주 먼 동네에 사는 겁니다. 인공지능은 단어들이 어디쯤 사는지 좌표를 보고 "아, 이 단어들이 서로 친하구나!"라고 눈치를 채는 거였습니다.

이 과정에서 챗GPT의 대답이 마술이 아니라 계산의 결과임을 체감하게 됩니다. 놀라운 점은 이 복잡한 과정이 고등학교 수학의 벡터 개념으로 설명됩니다.

인공지능이 학습한다는 말은 어떤 의미일까요? 인공지능이 정답에 가까워지기 위해 처절하게 노력하는 과정을 손실함수와 경사하강법으로 설명합니다. 인공지능에게 학습이란, 마치 산 정상에서 안개 낀 골짜기 아래(최솟값)로 가장 가파른 길을 찾아 내려가는 과정과 같습니다.

예측이 틀릴수록, 인공지능은 더 많이 수정합니다. 오답노트를 쓰는 것처럼 인간의 학습 과정과 닮아 있습니다. 이쯤되면 수학이 정해진 답을 내는 기계적인 학문이 아니라, 상황에 맞는 최적의 도구를 선택하는 전략적 사고의 영역임을 깨닫게 됩니다.

유튜브와 넷플릭스가 내가 무엇을 보고 싶어 할지 나보다 더 잘 아는 이유는 무엇일까요? 수많은 사용자와 콘텐츠라는 거대한 데이터 표 안에는 우리가 미처 인지하지 못한 잠재 요인들이 숨어 있습니다.

액션을 좋아하는 사람이 SF도 좋아할 확률을 계산하고, 유사도라는 개념으로 비슷한 취향을 가진 사람들이나 비슷한 특성을 가진 영화들을 찾아냅니다. 행렬 분해로는 겉으로 드러나지 않은 숨은 취향 요소를 발견하고, 군집화로는 비슷한 사용자끼리 자연스럽게 그룹화합니다. 각각의 방법이 서로 다른 관점에서 같은 목표를 향해 나아갑니다.

우리가 취향이라고 부르는 모호한 감각은 알고 보면 거대한 행렬 데이터가 쪼개지고 다시 합쳐지는 과정에서 드러나는 수치적 경향성입니다.

인공지능이 대출 승인을 거절하거나 질병을 진단할 때, 그 판단 근거는 무엇일까요? 데이터를 분류하는 알고리즘인 SVM(서포트 벡터 머신) 등을 다루며 수학이 어떻게 공정한 판단의 기준선을 긋는지 보여줍니다.

딥러닝의 핵심인 인공신경망에 대해서는 활성화함수를 중심으로 설명합니다. 수많은 함수가 서로 연결되어 결과값을 전달하는 과정은 마치 인간의 뇌가 자극을 처리하는 방식과 닮아 있습니다. 저자는 인공신경망의 발전을 단순히 기술적 성취가 아닌, 수학적 난제를 하나씩 극복해온 역전의 드라마로 묘사합니다.

사실 여기에 등장하는 수학 개념에 대한 이해가 턱없이 부족해서 어렵게 느껴지긴 하지만, 인공지능이 해내는 일들이 마법이 아니라 원리가 있다는 것을 실감하게되니 AI를 대하는 태도가 달라집니다. 마법사에게 휘둘리는 관객이 아니라, 마술의 트릭을 어느 정도 짐작하는 스마트한 관찰자가 되는 느낌이랄까요.

자율주행차가 눈앞의 보행자를 인식하는 과정도 흥미진진합니다. 이미지를 숫자로 이루어진 행렬로 변환하고, 그 위를 필터라는 돋보기가 훑고 지나가며 특징을 추출하는 합성곱 연산의 결과물입니다.

우리가 눈으로 보고 뇌로 판단하는 지극히 자연스러운 행위가 인공지능에게는 거대한 수치 연산의 집합체라는 사실에 경외감을 느끼게 됩니다. 수학은 인공지능에게 시각을 부여하는 빛과 같습니다.

마지막으로 생성형 AI를 다룹니다. 아무것도 없는 백지 위에 그림을 그려내고 문장을 창조하는 힘은 어디에서 나올까요? 뜻밖에도 통계였습니다.

인공지능은 히스토그램으로 데이터의 분포를 파악하고, 정규분포로 그 특징을 수학적으로 표현하고, 오토인코더로 핵심 패턴을 압축하고, VAE로 잠재 공간을 정돈하고, 디퓨전 모델로 노이즈에서 선명한 결과를 만들어낸다고 합니다. 각 단계가 모두 데이터 속 패턴을 찾아서 새로운 것을 생성한다는 원리로 연결되어 있습니다.

생성 인공지능은 무작정 새로운 결과를 만들어내는 것이 아니라 통계로 철저하게 설계된 메커니즘을 따릅니다. 창의성조차 수학적 확률과 통계의 영역 안에서 정교하게 설계될 수 있다는 사실은 신선한 충격을 줍니다.

인공지능 발전사는 수학 문제를 해결해온 역사라고 합니다. 『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 인공지능이라는 거대한 산을 정복하기 위해 챙겨야 할 개념적 장비입니다. 인공지능의 원리를 본질적으로 이해하고 싶은 이들에게 추천합니다.