1강 | 왜 AI 문해력·문화력인가?

AI 문해력 → AI 문화력

1.1 왜 AI 문해력인가?
Q1. AI 대전환의 기술적 배경 | Q2. 데이터 폭증의 언어적 배경 | Q3. AI 문해력의 필요성
1.2 왜 AI 문화력인가?
Q4. 문화강국론의 사상적 배경 | Q5. K-콘텐츠의 문화·경제적 배경 | Q6. AI 문해력·문화력의 필요성

2강 | AI, 어디까지 왔는가?

AI 개념 → AI 과학자 → AI 생태계 → AI 병목 → 생성형 AI → 멀티모달

2.1 AI 역사로 배우는 AI 개념
Q7. AI 3단계 역사 | Q8. 역사 속 흑역사 | Q9. 머신러닝과 딥러닝
2.2 AI 과학자가 노벨상을 수상한 이유
Q10. 앨런 튜링의 위대한 질문 | Q11. AI 역대 과학자 | Q12. AI 노벨상의 의미
2.3 왜 AI 생태계의 병목이 기회인가?
Q13. AI 풀스택 | Q14. AI가 작동하는 원리 | Q15. AI 병목의 위기와 기회
2.4 생성형 AI의 방향이 멀티모달인 이유
Q16. AI의 기술적 분류 | Q17. 생성형 AI의 유형 | Q18. LLM에서 LMM으로

3강 | AI, 어디로 가는가?

챗GPT 이펙트 → LLM → 환각 → 빅데이터 → AI 토큰 → AGI 발전 단계

3.1 챗GPT 이펙트의 관찰자적 시점
Q19. 학술적 챗GPT 이펙트 | Q20. 사회·문화적 챗GPT 이펙트 | Q21. 기술적 챗GPT 이펙트 | Q22. 경제적 챗GPT 이펙트
3.2 LLM과 빅데이터, 그리고 할루시네이션
Q23. LLM의 발전 속도 | Q24. 거대한 빅데이터와 최소 단위 토큰 | Q25. AI 할루시네이션(환각)
3.3 비슷하지만 다른 AGI 목표
Q26. 약인공지능을 넘어 AGI 시대로: 전망과 과제 | Q27. 젠슨 황의 AGI 레벨 | Q28. 구글과 오픈AI의 AGI 레벨
3.4 AI 발전 단계와 재해석
Q29. AI 발전 3단계와 예시 | Q30. 손정의의 AI 발전 단계 재해석

4강 | 산업혁명을 보면 AI 흐름이 보인다

산업혁명 → AI 리더 → 폴리매스 → 스마트폰 → AI 반도체 → GPU

4.1 AI의 산업적 배경
Q31. 산업혁명의 주도국과 배경 | Q32. 산업혁명의 시작과 언어적 배경 | Q33. 산업혁명의 인적 배경
4.2 AI 리더와 폴리매스
Q34. AI를 오픈한 리더 | Q35. 일론머스크의 X 월드 | Q36. 왜 폴리매스의 시대인가? | Q37. 폴리매스의 융합적 사고 과정
4.3 폰 → 스마트폰 → AI폰
Q38. 폰의 역사 | Q39. 폰의 융합 | Q40. 폴리매스의 융합 마인드 | Q41. 폰과 반도체의 연대기
4.4 AI 반도체의 초고속 진화
Q42. 반도체의 진화와 공정 | Q43. 무어의 법칙(인텔)에서 황의 법칙(엔비디아)으로 | Q44. AI 반도체 패권

5강 | AI 패권, 누가 지배하는가?

소버린 AI → AI 전력 → AI 팩토리 → SMR → 그린 AI → AX 전략

5.1 AI 패권이란?
Q45. 소버린 AI | Q46. 미중 AI 패권 | Q47. AI 패권의 3대 기둥 | Q48. 디지털 식민지화
5.2 AI 전력 부족은 에너지 전쟁으로 이어진다
Q49. 석유 시대에서 테라와트 시대로 | Q50. AI 데이터센터에서 AI 팩토리와 팹의 개념 | Q51. 에너지 전략의 딜레마 | Q52. SMR(소형 모듈형 원자로)
5.3 사람은 밥과 물을 먹고, AI는 전기와 물을 먹고 산다
Q53. AI는 CO2 배출의 주범인가? | Q54. 물 먹는 AI와 환경불평등 | Q55. 지구환경을 보호하는 AI
5.4 S-W 요약 분석과 지역의 AX 전략
Q56. 대한민국 AI의 강점 | Q57. 대한민국의 AI S-W 분석 및 정부의 AX 전략 | Q58. 내 지역의 S-W 분석 및 AX 전략

6강 | 왜 피지컬 AI와 에이전틱 AI에 집중하는가?

피지컬 AI → 휴머노이드 → 온디바이스 → 스마트 안경 → 에이전틱 AI

6.1 왜 피지컬 AI에 집중하는가?
Q59. 휴머노이드 패권 | Q60. 중국의 휴머노이드 | Q61. 얼굴 중점 AI 로봇 | Q62. AI 로봇의 한계
6.2 한국의 ‘피지컬 AI 세계 1강’ 가능한가?
Q63. 자율주행차에서 로봇 기업으로 | Q64. 한국 휴머노이드의 강점 | Q65. 왜 사족보행 로봇인가? | Q66. 무궁무진한 피지컬 AI
6.3 AI가 내 몸으로 들어온다
Q67. 클라우드에서 온디바이스 AI로 | Q68. 손(폰)에서 눈(안경)으로 | Q69. AI가 내 몸으로 186 | Q70. AI 응용 아이디어
6.4 생성형 AI에서 에이전틱 AI 시대로
Q71. 생성형 AI와 에이전틱 AI의 차이점 | Q72. AI와 인간의 역할 분담과 협업 | Q73. 소버린 AI를 위한 온프레미스와 온톨로지
6.5 영화에서 찾는 AGI의 미래
Q74. 감성 대화형 AI봇 | Q75. 다목적 모듈형 로봇 | Q76. 격투 특화형 로봇 | Q77. 인조인간형 로봇

7강 | 일자리 대전환과 AGI 미래를 읽는 비교 분석 문해력

노동시간 → 일자리 혁명 → AX 융합 → 하이프 사이클 → AGI 비교 분석

7.1 노동시간과 일자리 혁명의 관계
Q78. 산업혁명과 노동시간의 변화 | Q79. 14년 주기 메가트렌드 | Q80. 메가트렌드의 새로운 일자리
7.2 AI와 일자리 경쟁에서 살아남는 법
Q81. 인간과 AI의 관계 | Q82. 사라질 직업 vs 살아남을 직업 | Q83. AX 융합과 일자리
7.3 AGI는 대세인가, 거품인가?
Q84. 하이프 사이클, 지금 어느 단계인가? | Q85. AGI는 대세인가, 거품인가? | Q86. AI 학자들의 비관론
7.4 AGI 미래 비교 분석 문해력
Q87. 미래 예측과 나의 관점 | Q88. 두 권의 AGI 미래 비교 | Q89. 네 권의 AGI 미래 비교 | Q90. 논문 20편의 비교 분석법

8강 | 질문의 본질을 알면 AI 창작이 깨어난다

프롬프트 → AI 창작 → AI 저작권 → 멀티모달 AI → 바이브코딩

8.1 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링, 그리고 질문의 본질
Q91. 프롬프트 vs 프롬프트 엔지니어링 vs 하네스 엔지니어링 | Q92. 프롬프트 엔지니어링의 비결 | Q93. 질문의 본질
8.2 AI 창작과 저작권의 경계
Q94. AI 창작물은 예술인가? | Q95. AI 창작물의 저작권은 인정되는가? | Q96. AI 창작의 기회와 저작권의 미래
8.3 멀티모달 AI 도구와 이미지·비디오·오디오 활용 방안
Q97. 멀티모달 AI 도구 추천 | Q98. AI 이미지 생성과 활용 | Q99. AI 비디오 생성과 활용 257 | Q100. AI 오디오 생성과 활용
8.4 바이브코딩 문해력과 활용 방안
Q101. 바이브코딩과 코딩 문해력 | Q102. 바이브코딩 생태계와 필수 도구 | Q103. 바이브코딩 활용 실습

9강 | 1인 미디어 데이터와 알고리즘이 만든 문화혁명

1인 미디어 → 앱 → SNS → 유튜브 → 숏폼 → 알고리즘 문화혁명

9.1 미디어 패러다임과 데이터의 관계
Q104. 미디어 패러다임의 대전환 | Q105. 민주주의 관점의 1인 미디어 | Q106. 자본주의 관점의 1인 미디어
9.2 1인 앱 문화혁명
Q107. 택시·숙박 문화혁명과 데이터 | Q108. 배달 문화혁명과 데이터 | Q109. 선물 문화혁명과 데이터
9.3 유튜브·숏폼과 알고리즘의 유기적 메커니즘
Q110. 카카오톡과 국민 소통 데이터 | Q111. 텍스트 데이터에서 이미지 데이터로 | Q112. SNS 데이터에서 AI 알고리즘으로
9.4 유튜브·숏폼과 알고리즘 활용 방안
Q113. 1인 미디어 혁명의 흐름도 | Q114. 가로 미디어와 세로 미디어의 차이 | Q115. 100만 유튜버의 알고리즘 최적화 전략 | Q116. 유튜브·숏폼 중심의 SNS 유기적 메커니즘

10강 | 왜 알고리즘이 [ ]의 운명을 좌우하는가?

스마트폰 → 중독 스펙트럼 → 알고리즘 → VDT 증후군 → 생체시계

10.1 스마트폰의 위험성과 소셜미디어의 연령 제한
Q117. 1인 도구의 변화 | Q118. 스마트폰 시작 연령 | Q119. 뇌 구조가 달라진 이유 | Q120. SNS의 나이 제한
10.2 1인 미디어, 왜 심각한가?
Q121. 왜 1인 미디어가 인간을 파괴하는가? | Q122. 도파민과 도파민네이션 | Q123. 중독 스펙트럼과 체크리스트
10.3 무엇이 얼마나 심각한가?
Q124. 숏폼이 더 해로운 이유 | Q125. OTT 알고리즘과 폭력성의 관계 | Q126. AI 알고리즘이 나를 조종한다
10.4 알고리즘이 만든 스마트폰 습관
Q127. 보행 중 스마트폰 습관 | Q128. 운전 중 스마트폰 습관 | Q129. 스마트폰 화장실 증후군 | Q130. VDT 증후군 | Q131. 잠자리 스마트폰과 눈 건강 | Q132. 수면 부족 증상들 | Q133. 생체시계와 수면 체크리스트

11강 | AI 권력에 대응하는 방어 문해력

AI 권력 → 가짜뉴스 → 확증편향 → 딥페이크 → 피싱 → AI 방어 문해력

11.1 AI 권력과 여론조사 문해력이란?
Q134. AI 권력이란 무엇인가? | Q135. 여론을 만드는 사람과 AI | Q136. 여론조사 문해력 | Q137. 왜 의심해야 하는가?
11.2 필터버블과 확증편향의 원인 및 대응 방안
Q138. 필터버블과 에코체임버 | Q139. 확증편향과 불편한 진실 | Q140. 필터버블과 확증편향의 방어 문해력
11.3 AI 사기를 알면서도 당하는 이유
Q141. 피싱 공격 | Q142. 약점을 파고드는 보이스피싱 | Q143. 현실과 구분이 안 되는 딥페이크 | Q144. AI 사기의 진화
11.4 AI 방어 문해력
Q145. 가짜뉴스 식별법 | Q146. 보이스피싱과 딥페이크의 방어 문해력 | Q147. AI 방어 문해력과 자가진단 프레임워크

12강 | AI도 윤리가 필요한가?

AI 윤리 → 글로벌 AI법 → 한국 AI 기본법 → 자기결정권 → AI 윤리 실천

12.1 AI 윤리의 본질은 무엇인가?
Q148. AI 윤리가 필요한 이유 | Q149. AI 편향성과 방어 기술 | Q150. 생과 사를 결정하는 AI 딜레마
12.2 글로벌 AI 윤리와 법 제정 현황
Q151. 유네스코 AI 윤리 권고안 | Q152. EU AI법 | Q153. 빅테크의 AI 윤리 기준
12.3 대한민국의 AI 윤리와 개인정보 자기결정권
Q154. 한국의 AI 기본법과 국가별 차이 | Q155. 이루다 사건과 일상 속 AI 윤리 | Q156. 개인정보 유출과 자기결정권
12.4 AI 윤리, 나는 어떻게 실천할 것인가?
Q157. AI 침범 시 대응법 | Q158. AI 윤리 실천 가이드 | Q159. AI 윤리 실천을 위한 중용 | Q160. 나만의 AI 디지털 시민 선언문

13강 | AI 문해력을 넘어 AI 문화력으로

문화강국 → 균형 → 디지로그 → 공감 → 매력 → AI 문화력

13.1 대한민국의 기회인가 위기인가?
Q161. 하드파워에서 소프트파워로 | Q162. 소프트파워와 컬처파워 | Q163. K-컬처 파워의 융합 사례
13.2 왜 균형인가?
Q164. 문화강국의 역설 | Q165. 균형과 불균형의 원인 | Q166. 균형의 가치와 리더십 검증 | Q167. 교육 대전환과 발상의 전환
13.3 균형을 위한 교육·연구·학습 환경
Q168. 교육의 균형이란? | Q169. 연구의 균형 | Q170. 학습환경의 균형 | Q171. 균형을 잡기 위한 3역
13.4 AI 문해력·문화력의 학습 전략
Q172. [1] 선택 학습 전략 | Q173. [2] 질문 학습 전략 | Q174. [3] 문화 학습 전략 | Q175. AI 문해력·문화력 333 학습 전략
13.5 AI가 대체할 수 없는 인간의 매력과 신뢰
Q176. 인간을 닮아가는 AI, AI를 닮아가는 인간 | Q177. 나 자신과의 융합이 먼저다 | Q178. 왜 신뢰(信)인가?