채성모의 손에 잡히는 독서를 통해 슬로디미디어로부터 도서제공을 받아 작성한 리뷰입니다

본서에 대한 한줄 감상부터 시작하겠다. “생성형 AI에 대한 가장 이해하기 쉬운 비유와 해설이 담긴 부담 없는 분량의 책”이라는 게 본서에서 가장 먼저 갖게 된 감상이라고 하겠다. 이 책의 저자는 서울대에서 원자핵공학을 전공하며 컴퓨터공학을 부전공하셨다는데, 그보다 먼저 와닿는 건 인공지능 개발사를 창업한 개발자이자 실무자로서의 경험을 지닌 저자라는 게 무엇보다 가장 미더운 부분이었다. 초전도체나 BCI 기술에 대한 대중서를 읽어본 경험으로는 전문가라고 해서 전문 분야에 대한 대중적 이해를 가져다주는 저술을 한다는 게 쉬운 일이 아니라 생각되었다. 하지만 이 책 [이것이 생성형 AI다]의 저자분은 ‘이과적 지식과 경험을 문과적 비유와 감성으로 확실히 해설해 주는 분’이라는 감상도 컸다.

본서는 아무래도 전문 지식이 담긴 책이다 보니 비유와 해설이 문과적으로 변환되었다고는 해도 모든 대목이 한 번에 기억에 남기보다 키워드별로 기억되는 것도 사실이다. 본서에서 개인적으로 가장 먼저 기억에 남는 키워드는 [기계학습, 전이 학습, 전문가 시스템, 초거대 AI, 대규모 언어 모델, 엣지 AI, 온 디바이스 AI, 클라우드 플랫폼 환경, 온프레미스 환경]이었다.

리뷰를 쓰는 본인은 이과도 아니고 해당 분야에 대한 지식이 거의 없다시피 하다 보니 본서에 대해 얕은 배경지식의 초보 독자가 남기는 리뷰로서 최적의 신뢰도를 보일 수 있지 않을까 싶다. 인공지능은 ‘기계학습’을 바탕으로 개발되었는데 방대한 데이터를 통해 학습시키는 과정에서 특화되지 않고 다방면의 데이터가 방대하게 주어지면 초거대 AI라고 하는 것으로 받아들여졌다. 생성형 AI라는 것은 판별만을 위한 학습이 아니라 사진, 작곡, 작문 등의 작업도 수행 가능한, 무언가를 생성 가능하도록 개발된 AI라고 한다. 대규모 언어 모델도 특화되어 개발되지 않는다면 접근 가능한 데이터의 일반적인 통계에 가까운 답변을 남긴다고 한다. 다만 전문성이 필요한 경우 해당 분야의 전문적 데이터와 논리 체계를 기본적으로 구성하기 시작하는 게 전문가 시스템으로 받아들였다. 저자의 비유로는 김치에 대한 데이터가 무수하게 많지만 대부분 배추김치에 대한 데이터가 가장 많기 때문에 대규모 언어 모델에 김치에 대해 물으면 배추김치를 답한다고 한다. 하지만 전문가 시스템이 적용되면 총각김치나 백김치에 대한 레시피도 상세히 알 수 있다는 것이다. 초거대 AI와 대규모 언어 모델의 차이를 저자는 완성된 자동차를 가져와 일부 튜닝을 거쳐 자기만의 차로 만드는 것이 초거대 AI를 특정 분야에 사용하는 법이라면 대규모 언어 모델을 특정 분야에 특화하기 위한 과정은 자동차의 엔진을 가져다 전체를 새로 만들어 자기 차를 만드는 것이라고 비유하고 있기도 하다.

클라우드 플랫폼 환경이라는 것은 AI가 HER라는 영화에서 사만다가 자신이 무수한 사용자들과 대화하며 개선되어 왔다고 마지막에 고백하는 것에서 설명되어 있다고 할 수 있다. 만약 스마트워치를 이용하는데 AI가 개인 스마트워치에 존재하는 것이 아니라 대중적 공용 서버에 있으면서 개인 스마트워치를 통해 기능한다면 이게 클라우드 플랫폼 환경에서 기능하는 것이다. 엣지 AI는 집 등 개인 공간에 있는 서버에 AI가 존재하며 개인 스마트워치를 통해 기능하는 것이다. 온디바이스 AI 또는 온프레미스 환경은 애초에 스마트워치 안에 AI가 탑재되어 있는 것을 말한다.

그리고 우리 뇌리에 깊이 새겨진 이세돌 기사와의 바둑 대전으로 유명한 AI인 알파고도 바둑만을 위해 개발된 바둑 특화형 AI가 아니라 금융, 에너지 분야 등 시계열 예측을 위해 개발한 AI라고 한다. 본서를 읽으며 AI를 경이롭게만 바라보던 시야가 한층 일반적인 시야로 좁혀지는 면이 있었다. 무엇보다 이 리뷰에서는 한정적이기는 하지만 저자의 비유들은 이과적 사고와 전문성을 기진 전문가들 가운데에도 문과적인 감성으로 서술할 필력을 가진 분들이 있구나 하는 감상에 이르게 했다. 저자의 전작으로 [이것이 인공지능이다]와 [청소년을 위한 이것이 인공지능이다]가 있다고 하는데 인공지능 분야를 이해하기 위한 입문서들로 가까이 할 만하겠다는 미더움이 생겼다.

인공지능에 관련한 대중서를 서너 권 읽어보았는데 어려운 전문 내용으로 이해에 장벽을 느끼게 하는 여타의 인공지능 책들에 비해 풍부한 비유가 이해를 북돋우는 본서와 같은 대중서는 쉽게 찾아보기 힘들지 않나 싶다. 나와는 벽이 있는 분야지만 쉽게 이해하고 싶다는 분들에게 꼭 한번 읽어보시라고 권할 만한 책이 아닌가 싶다.

 생성형 AI가 등장한 이후, AI는 더 이상 특정한 전문가들의 전유물이 아니다. 이제 누구나 AI를 접하고 활용하는 시대가 되었지만, 정작 생성형 AI가 무엇인지, 기존 AI와 어떤 차이가 있는지 명확히 알고 있는 사람은 많지 않다. 나 역시 생성형 AI를 실무에서 활용하고 있으며, 다양한 모델을 다루고 있지만, 이 기술의 본질과 더 깊은 통찰을 얻기 위해 이 책을 선택하게 되었다. 이 책은 생성형 AI의 개념을 명확히 정리해 주면서도, 단순한 기술적 설명을 넘어서 우리가 가져야 할 관점과 활용법까지 체계적으로 다루고 있다. 특히 어느 정도의 개념을 알고 있는 사람이라면 충분히 통하는 단어 및 통용되는 문장들의 설명까지도 친절하게 잘 다루고 있어 좋았던 것 같다. 또 다른 측면에서는, AI를 접하는 입문자뿐만 아니라, AI를 실무에서 활용하고 있는 사람들에게도 유익한 내용이 가득하다. 나처럼 AI를 적극적으로 사용하면서도 기술의 근본적인 원리를 더 깊이 이해하고 싶은 사람들에게 특히 추천할 만한 책이다.

 특히 책의 초반부에서는 챗GPT를 비롯한 생성형 AI의 핵심 기술인 대규모 언어 모델 개념을 설명한다. 기존 AI가 특정 업무를 자동화하는 것에 집중했다면, 생성형 AI는 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 챗GPT가 단순한 검색 엔진이 아니라, 맥락을 이해하고 새로운 문장을 생성하는 방식으로 작동한다는 점을 강조하는 부분이 특히 흥미로웠다. 또한, AI의 학습 방식에 대한 설명도 매우 명쾌했다. 

 실무에서 생성형 AI를 사용하다 보면, 보안과 윤리 문제에 대한 고민도 자주 하게 된다. 책에서도 이 부분을 깊이 다루고 있는데, 많은 사람들이 클라우드에 데이터를 저장하는 것이 보안에 취약하다고 생각하지만, 실제 보안 사고의 대부분은 내부 직원이나 협력업체를 통해 발생한다는 점을 짚어주는 부분이 인상적이었다. 뉴스에서 보는 대부분들의 내용들이 실제로는 이직한 직원들에 의해 발생되는 사건들이 대부분이였던 것 같이 근본적인 보안 사고에 대한 인식을 다시 한번 상기시켜 주기도 한 듯 하다.

 책을 내용을 조금 더 요약해서 말하자면 뒷표지에서 강조하고 있듯, 'AI 초보부터 전문가까지, 모두의 AI 멘토가 될 책' 이라는 문구가 이 책을 가장 잘 설명해 준다고 생각한다. AI의 개념을 단순히 기술적인 관점에서 설명하는 것이 아니라, AI가 우리 삶에 미칠 영향까지 폭넓게 다루고 있어, AI에 대해 전혀 모르는 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 결국, 이 책은  생성형 AI에 대한 개념 정리부터, 활용법, 윤리적 문제, 그리고 향후 전망까지 폭넓게 다루는 책이라 말할 수 있다. AI의 발전을 막연히 두려워하기보다는, 이를 정확히 이해하고 활용하는 것이 더욱 중요하다는 점을 강조한다. 책을 읽으면서 AI 관련 뉴스에서 자주 등장하는 개념들이 왜 중요한지, 그리고 실제로 어떤 의미를 가지는지에 대해 명확하게 정리할 수 있었다.

생성형 AI를 업무에서 적극적으로 사용하고 있는 나로써는 단순한 활용을 넘어서 이 기술이 어디로 나아가고 있는지 더 깊이 알고 싶었다. 이 책을 읽고 나니 생성형 AI의 원리뿐만 아니라, 이를 실무에서 어떻게 활용할지에 대한 통찰을 조금이나마 얻을 수 있는 계기를 를마련한 듯 하다. 한가지 아쉬움 점이라 하면 조금만 더 깊이 있는 내용을 다뤘으면 좋았을 텐데 하는 느낌이 있다. 너무 개념적인 내용들만 적은 느낌? 

 결론적으로는, 이 책을 통해 AI의 본질을 다시 한 번 되짚어 보고, 우리가 AI와 함께 살아가는 시대에 어떻게 적응해야 할지를 고민해볼 수 있었다. 단순히 기술을 설명하는 책이 아니라, AI 시대를 살아가는 우리에게 꼭 필요한 통찰을 제공하는 책이라 생각된다. AI를 실무에서 활용하면서 더 깊은 이해를 원하는 사람이라면, 반드시 읽어야 할 필독서라 생각하며 추천하는 바이다.

* 출판사로 부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업과 개인이 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 큰 기회가 열릴 것으로 예상됩니다. 

챗GPT와 같은 대규모 언어모델(LLM)은 단순한 데이터 분석을 넘어 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖추고 있으며, 이미 다양한 산업에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI의 발전 방향을 이해하고 이에 대비하는 것은 경쟁력을 확보하는 중요한 요소가 되고 있습니다.

특히 기업들은 생성형 AI를 업무 자동화, 고객 응대, 창작 활동 등 다양한 도메인에 도입되면서 생산성과 창의성을 동시에 향상시키고 있습니다. 개인 또한 AI 활용 능력을 갖춘다면 더 나은 판단과 의사결정을 내리고, 새로운 기회를 모색할 수 있을 것입니다.

오늘 소개해드리는 ＜이것이 생성형 AI다＞는 이러한 AI 혁명의 흐름 속에서 생성형 AI의 개념, 작동 원리, 활용방법 등을 알기쉽게 설명하며, 생성형 AI 시대를 효과적으로 준비할 수 있도록 돕는 길잡이 역할을 할 것으로 보입니다.

우선 책에서는 생성형 AI가 단순한 데이터 분석이 아니라 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 기술임을 강조합니다. 챗GPT와 같은 대규모 언어모델이 어떻게 학습하고 작동하는지 설명하고, 생성형 AI가 기존 전문가 시스템이나 기계학습 기반 AI와 어떻게 다른지 구체적인 예시를 통해 설명합니다.

AI가 문법 규칙을 학습하는 것이 아니라 방대한 데이터에서 패턴을 익혀 자연스러운 언어를 생성하는 과정이 흥미롭게 그려져 초보자라 할지라도 쉽게 이해할 수 있으리라 생각합니다.

나아가 AI의 발전 과정을 기계학습에서 초거대 AI로 이어지는 흐름 속에서 설명합니다. '기계 학습'이 특정 문제 해결을 위한 모델을 만드는 방식이라면, '초거대 AI'는 다양한 문제를 해결할 수 있도록 학습된 대규모 모델을 활용하는 방식입니다. 이를 통해 AI가 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 영역에서 활용될 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.

초거대 AI와 대규모 언어 모델이 등장하면서 필연적으로 AI 반도체와 전력 소비 문제도 대두되고 있습니다. 책에서는 AI 모델을 학습시키고 운영하는 과정에서 발생하는 높은 전력 소모와 이를 해결하기 위한 기술적 대안을 설명합니다. 

또한 AI 반도체의 발전이 AI 성능 향상에 어떻게 기여하는지를 분석하여 AI 산업의 지속 가능성에 대한 고민을 던지고 있어, 적은 분량에도 불구하고 AI 발전과 관련해 사색할 시간을 많이 가질 수 있었습니다.

이와 더불어 AI가 발전하면서 윤리적 문제 또한 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. AI가 학습하는 데이터의 편향성 문제, 개인 정보 보호, AI의 오남용 가능성 등을 책은 신중하게 다루고 있습니다. 

특히 AI가 인간의 사고 방식이나 가치관을 그대로 반영하면서도, 이를 무비판적으로 재생산할 가능성이 있다는 점을 지적하며, AI 기술을 개발하고 활용하는 과정에서 윤리적 고려가 필수적임을 강조하고 있습니다.

기술적인 부분에 있어서도 매우 쉽고 재미있게 설명하고 있는 점을 지적하고 싶습니다. 예컨데 , AI가 특정한 지식을 효과적으로 습득하고 활용하는 방식을 설명하면서 '잘 아는 척하는 신입사원'의 예를 들고 있습니다.

신입사원이 회사의 기본 매뉴얼을 읽고 실제 업무를 수행하면서 새로운 상황에 적응하는 방식은 '전이학습(Fine Tuning)'과 유사합니다. AI 역시 기본적인 학습을 바탕으로 새로운 데이터, 특정 데이터 등을 접하며 성능을 개선해 나갑니다.

하지만 AI 모델이 때때로 '잘 아는 척'하며 틀린 정보를 생성하는 경우가 있는데, 이는 대규모 언어 모델의 '환각 현상(Hallucination)'에서 기인합니다. 마치 신입사원이 자신이 모르는 내용을 그럴 듯하게 꾸며 말하는 것처럼, AI도 학습 데이터에 없는 정보를 만들어 내는 경우가 있지요.

이를 방지하기 위해 도입된 기술이 '검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)'입니다. 이는 AI가 단순히 학습된 내용만을 생성하는 것이 아니라, 실제 데이터 베이스나 문서를 3단계의 검색, 증강, 생성 단계를 거치면서 최종적으로 주어진 근거 내에서만 답변하게 하여 환각 현상을 보완하고자 하는 기술입니다.

책에서는 '잘 아는 척하는 신입사원'으로 하여금 매뉴얼이나 규정에 대해서만 고객에게 답변하고, 찾을 수 없는 내용은 모른다고 답변 후 다른 부서나 상급자에게 전달함으로서 사실과 맞지 않는 잘못된 정보를 고객에게 제공하는 것을 사전에 예방하는 예를 통해 이러한 RAG 개념을 쉽게 설명하고 있습니다.

본서 ＜이것이 생성형 AI다＞는 AI의 개념을 쉽고 친숙한 언어로 설명하면서도, 생성형 AI 기술이 갖는 복잡성과 한계를 균형잡힌 시각으로 조망하는 책이라 생각합니다.

AI는 이제 단순한 기술이 아니라 우리가 적극적으로 익히고 활용해야 할 도구입니다. 생성형 AI 시대를 준비하는 모든 분들께 본서는 훌륭한 길잡이가 될 것으로 널리 추천합니다.