비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업

비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업 - 챗GPT, 클로드, 제미나이부터 AI 에이전트, 글쓰기·코딩까지 생성형 AI에 관한 모든 기초 지식 ㅣ 비전공자도 이해할 수 있는
박상길 지음, 정진호 그림 / 비즈니스북스 / 2026년 8월

도서를 무료로 협찬 받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

<비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업>은 생성형 AI를 단순한 ‘도구 모음’이 아니라 하나의 산업과 기술 생태계로 이해하게 해주는 책입니다. 제목처럼 비전공자를 위한 책이지만 내용은 가볍지 않습니다. 챗GPT, 클로드, 제미나이, 그록부터 RAG, 로컬 LLM, 오픈소스, AI 에이전트까지 현재 생성형 AI의 주요 흐름을 상당히 넓게 다룹니다.

이 책은 박상길 작가님이 썼습니다. 박상길 작가님은 현대자동차 AIRS에서 기술 리더를 맡았고, 카카오와 다음커뮤니케이션에서 챗봇과 검색엔진을 만든 인공지능 엔지니어입니다. 현재는 LLM 연구를 이어가며 국내 독자 파운데이션 모델 평가에도 참여하고 있습니다. 공동저자인 정진호 작가님은 엔지니어 경력을 바탕으로 오랫동안 시각화와 일러스트 작업을 해온 분으로, 이 책에서도 복잡한 개념을 그림과 도식으로 쉽게 풀어내는 역할을 합니다. 

저는 모델의 ‘크기’와 ‘성능’을 단순히 비례관계로 보지 않는 설명을 흥미롭게 읽었습니다. 클로드 모델군을 예로 들며 하이쿠, 소네트, 오퍼스처럼 가격과 성능, 용도가 다른 모델을 구분하고 있는데, 이는 지금 AI 사용에서 꽤 중요한 감각입니다. 가장 비싼 모델을 항상 쓰는 것이 정답은 아닙니다. 간단한 요약에는 가벼운 모델이 효율적이고, 복잡한 추론이나 긴 문맥 처리에는 상위 모델이 적합합니다. 결국 AI를 잘 쓴다는 것은 ‘최고 성능 모델을 쓰는 능력’이 아니라 업무 난이도와 비용, 속도를 고려해 적절한 모델을 선택하는 능력입니다. 컴퓨터 분야에서 모든 작업에 최고 사양 장비가 필요한 것은 아닌 것과 비슷합니다.

저 역시 생성형 AI를 계속 사용하면서 가장 크게 느낀 변화는 질문을 잘하는 것만으로는 이제 부족하다는 점입니다. 초기에는 챗봇에게 무엇을 묻느냐가 중요했다면, 지금은 어떤 모델을 선택하고 어떤 자료를 연결하며 어느 단계까지 AI에게 일을 맡길 것인지가 더 중요해졌습니다. 책에서 RAG를 설명하는 부분도 그래서 실용적으로 다가왔습니다. LLM 자체가 모든 지식을 정확하게 기억하도록 기대하기보다 외부 자료를 검색하고 필요한 정보를 불러와 답하게 만드는 방식입니다. 특히 본문에 나온 퍼플렉시티와 벡터 데이터베이스 이야기를 보면 AI가 단독으로 ‘모든 것을 아는 두뇌’가 되기보다는 검색과 데이터베이스, 도구를 연결하는 일종의 인터페이스로 진화하고 있다는 생각이 듭니다. 실제 업무에서도 AI의 답 자체보다 어떤 자료를 기반으로 답했는지 확인하는 습관이 점점 더 중요해지고 있습니다.

또 인상 깊었던 부분은 오픈소스와 AI 에이전트에 관한 설명입니다. 그리고 이 책에서는 중국 모델과 오픈소스 생태계의 부상을 다루며, 비슷한 구조의 모델이 빠르게 확산되는 상황을 보여줍니다. 이는 AI 경쟁이 더 이상 몇몇 기업의 폐쇄형 모델만으로 결정되지 않는다는 뜻이기도 합니다. 동시에 RAG, 함수호출, MCP 같은 기술이 결합하면서 AI는 ‘대답하는 프로그램’에서 ‘작업을 수행하는 시스템’으로 이동하고 있습니다. 저는 이 변화가 스마트폰의 등장과 조금 닮았다고 생각합니다. 스마트폰의 가치는 전화 기능 하나가 아니라 앱과 서비스가 연결되는 생태계에 있었듯, 앞으로 LLM의 경쟁력 역시 모델 자체의 지능뿐 아니라 외부 도구를 얼마나 안정적으로 연결하고 실제 일을 끝낼 수 있느냐에서 갈릴 가능성이 큽니다.  

<비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업>은 챗GPT를 어느 정도 사용해봤지만 RAG, 로컬 LLM, MCP, 오픈소스 모델 같은 용어가 나오면 갑자기 길을 잃는 독자에게 특히 추천하고 싶습니다. 직장인이나 기획자, 콘텐츠 창작자처럼 개발자가 아니더라도 AI를 업무에 계속 활용해야 하는 분에게 유용하고, 반대로 기술의 세부 구현보다 산업 전체의 지형을 먼저 잡고 싶은 개발 입문자에게도 도움이 됩니다.