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메이트북스 청소년
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책소개
목차
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지은이의 말 _ 교과서 AI, 이보다 더 쉬울 수 없다
PART 1 AI는 어떻게 배우고 답할까? _AI의 원리를 이해하는 18가지 질문 01 자동으로 움직이면 모두 AI일까? * 인공지능 02 컴퓨터에게 일을 시키려면 왜 순서가 필요할까? * 알고리즘 03 AI는 미로에서 어떻게 출구를 찾을까? * 탐색 04 AI는 알고 있는 사실로 어떻게 결론을 낼까? * 지식 표현과 추론 05 AI는 글·사진·소리를 어떻게 숫자로 바꿔 다룰까? * 데이터의 표현 06 AI에게 자료를 주기 전에 왜 정리부터 해야 할까? * 데이터 전처리 07 AI는 무엇을 보고 사물을 구별할까? * 특징과 핵심 속성 08 AI는 어떤 자료를 보고 어떻게 배우는 걸까? * 학습 데이터와 기계학습 09 AI에게 정답을 알려 주면 어떻게 배울까? * 지도학습 10 정답이 없어도 AI가 배울 수 있을까? * 비지도학습 11 AI는 점수를 받으며 어떻게 배울까? * 강화학습 12 종류를 판단할 때, 숫자를 예측할 때 AI는 뭐가 다를까? * 분류와 회귀 13 딥러닝의 ‘깊다’는 무슨 뜻일까? * 인공신경망과 딥러닝 14 AI는 연습 문제는 잘 풀면서 새 문제는 왜 틀릴까? * 일반화와 과적합 15 정답을 90% 맞히면 좋은 AI일까? * AI의 성능 평가 16 구별하는 AI와 만드는 AI는 어떻게 다를까? * 생성형 AI 17 AI는 어떻게 자연스러운 문장을 만들까? * 대규모 언어 모델 18 AI가 사람처럼 말하면 사람처럼 이해하는 걸까? * AI와 인간의 이해 PART 2 AI를 공부와 생활에 어떻게 활용할까? _AI를 제대로 활용하는 19가지 질문 19 인터넷 검색과 AI의 답변은 무엇이 다를까? * 검색과 답변 생성 20 AI에게 어떻게 물어야 원하는 답에 가까워질까? * 프롬프트 21 AI는 내가 한 말을 얼마나 기억할까? * 대화 맥락과 기억 22 긴 글을 AI로 줄일 때 무엇을 남겨야 할까? * 자동 요약 23 AI를 공부에 잘 활용하려면 어떻게 해야 할까? * AI 학습 지원 24 AI에게 내 글의 어떤 부분을 고쳐 달라고 할까? * 글쓰기 피드백 25 아이디어가 막혔을 때 AI와 어떻게 시작할까? * 아이디어 발상 26 AI로 설문결과를 표와 그래프로 정리 가능할까? * 데이터 분석과 시각화 27 코딩을 몰라도 AI와 간단한 프로그램을 만들 수 있을까? * 코딩 지원 28 상상한 장면을 AI로 어떻게 그릴까? * 이미지 생성 29 내가 한 말은 어떻게 글자로 바뀔까? * 음성 인식 30 AI 번역은 단어만 바꾸면 되는 걸까? * 기계 번역 31 AI는 사진 속 물건을 어떻게 알아볼까? * 컴퓨터 비전 32 AI는 사진을 보면서 질문에도 답할 수 있을까? * 멀티모달 AI 33 동영상 앱은 내가 좋아할 영상을 어떻게 고를까? * 추천 시스템 34 로봇은 주변을 어떻게 알아보고 움직일까? * 지능형 로봇 35 AI는 답만 하지 않고 직접 일을 할 수도 있을까? * AI 에이전트 36 내가 하려는 일에는 어떤 AI를 골라야 할까? * AI 도구 선택 37 AI로 문제를 해결하려면 무엇부터 해야 할까? * AI 문제 해결 과정 PART 3 AI의 말은 어디까지 믿어야 할까? -AI를 판단하고 책임 있게 사용하는 18가지 질문 38 AI는 왜 틀린 말도 자신 있게 할까? * 환각 39 AI가 알려 준 사실은 어떻게 확인할까? * 정보 검증 40 AI가 쓴 숙제를 내 이름으로 제출해도 될까? * 학습 윤리 41 내 사진과 비밀을 AI에게 알려 줘도 될까? * 개인정보 보호 42 AI로 만든 그림에도 저작권이 생길까? * AI와 저작권 43 누가 AI로 내 얼굴, 목소리를 흉내 내면 어떡할까? * 딥페이크와 AI 사칭 44 AI도 사람을 차별할 수 있을까? * AI 편향 45 AI가 왜 그런 판단을 했는지 알 수 있을까? * 설명 가능성 46 AI가 나를 위로하면 정말 내 마음을 아는 걸까? * AI 의인화 47 AI를 쓰면서도 스스로 생각하려면 어떻게 해야 할까? * AI와 자기주도성 48 AI를 쓸 기회는 누구에게나 같을까? * AI 격차와 포용 49 AI가 일하면 사람의 직업은 어떻게 달라질까? * 직업과 업무의 변화 50 AI를 많이 쓰면 환경에는 어떤 영향을 미칠까? * AI와 환경 51 AI가 위험한 질문에 답하지 않는 이유는 뭘까? * AI 안전장치 52 AI가 잘못했을 때 책임은 누구에게 있을까? * AI의 책임성 53 AI의 사용 규칙은 누가 정해야 할까? * AI와 사회적 규칙 54 AI의 추천은 내 선택에 어떤 영향을 줄까? * 개인화와 선택 55 AI에게 중요한 결정을 어디까지 맡겨도 될까? * 인간의 감독과 최종 판단 |
저자 소개 1
경영학을 전공한 뒤 IT 전문 주간지에서 오랫동안 취재기자로 활동했다. 정보기술과 디지털 산업, 기업과 시장의 변화를 취재하며 새로운 기술이 우리의 생활과 사회에 미치는 영향을 꾸준히 살펴왔다. 현재는 청소년과 일반 독자가 인공지능을 비롯한 디지털 기술의 핵심 개념을 쉽고 정확하게 이해할 수 있도록 돕는 교양서를 집필하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2026년 11월 15일
- 쪽수, 무게, 크기
- 128쪽 | 128*188*20mm
- ISBN13
- 9791177030143
책 속으로
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알고리즘은 컴퓨터만 사용하는 특별한 암호가 아닙니다. 말이나 그림으로도 나타낼 수 있습니다. 핵심은 무엇을 입력받아 어떤 순서와 조건으로 처리하고, 어떤 결과를 낼지 정하는 것입니다. 이 절차를 프로그래밍 언어로 옮기면 컴퓨터가 실행할 수 있습니다. 알고리즘의 기본 흐름에는 순차, 선택, 반복이 있습니다. 목록을 차례대로 읽는 것은 순차입니다. 같은 물건인지에 따라 일을 다르게 하는 것은 선택입니다. 목록이 끝날 때까지 같은 일을 되풀이하는 것은 반복입니다. 순서와 조건을 잘못 정하면 결과도 달라질 수 있습니다. 중복된 물건을 합치기 전에 줄 수부터 세면 준비물의 종류를 실제보다 많게 셀 수 있습니다. 또 ‘잘될 때까지 반복한다’처럼 끝낼 기준이 모호하면 컴퓨터는 언제 작업을 멈춰야 할지 알기 어렵습니다.
--- 「PATR 1 AI는 어떻게 배우고 답할까?」 중에서 AI가 학습 자료에 지나치게 맞춰져 새 자료에서는 잘하지 못하는 현상을 ‘과적합’이라고 합니다. 학습 자료의 작은 특징까지 외우듯 배우면 학습 점수는 높아도 새로운 자료에서는 자주 틀릴 수 있습니다. 그래서 학습에 쓰지 않은 자료로 따로 실력을 확인합니다. 과적합을 줄이려면 여러 조건의 다양한 자료로 학습하고, 모델을 필요 이상으로 복잡하게 만들지 않아야 합니다. 학습 자료에만 너무 잘 맞도록 오래 학습하는 것도 주의해야 합니다. 반대로 학습 자료에서도 제대로 배우지 못하는 경우는 ‘과소적합’이라고 합니다. 새 자료에서 틀렸다고 모두 과적합 때문인 것은 아닙니다. 사진의 밝기나 촬영 방법처럼 새 자료의 환경이 크게 달라졌을 수도 있습니다. 따라서 학습 자료의 점수만 보지 말고 처음 보는 자료에서도 얼마나 잘하는지 함께 확인해야 합니다. --- 「PATR 1 AI는 어떻게 배우고 답할까?」 중에서 글·그림·소리처럼 새로운 결과물을 만드는 AI를 ‘생성형 AI’라고 합니다. 학습하면서 익힌 관계와 패턴을 바탕으로 사람의 요청에 맞는 내용을 만듭니다. 반면 주어진 사진이 어떤 종류인지 판단하는 AI는 구별하는 일이 중심입니다. 생성형 AI는 하나의 학습 방법을 뜻하는 말이 아닙니다. 지도학습·비지도학습·강화학습은 AI가 어떻게 배우는지를 나누는 말입니다. 생성형 AI는 어떤 결과를 만들어 내는지를 설명하는 말입니다. 서로 나누는 기준이 다릅니다. 생성형 AI는 글·그림·소리처럼 여러 결과물을 만들 수 있습니다. 같은 요청을 해도 조금씩 다른 결과가 나올 수 있고, 실제로 존재하지 않는 장면이나 내용도 만들 수 있습니다. 따라서 새로 만들었다는 것과 그 내용이 사실이라는 것은 다른 문제입니다. --- 「PATR 1 AI는 어떻게 배우고 답할까?」 중에서 사람은 보고 듣고 만지며 직접 경험하고, 다른 사람과 관계를 맺으면서 세상을 이해합니다. AI는 학습한 자료와 지금 들어온 정보를 바탕으로 답을 만듭니다. 따라서 말을 자연스럽게 한다는 이유만으로 사람과 같은 방식으로 이해한다고 단정할 수는 없습니다. 그렇다고 AI가 배운 문장을 그대로 반복하기만 하는 것도 아닙니다. 학습한 관계를 이용해 처음 보는 질문에 답하고, 여러 정보를 연결해 문제를 풀 수도 있습니다. 그래서 AI를 볼 때는 사람처럼 생각하는지를 먼저 묻기보다 실제로 어떤 일을 할 수 있는지 살펴보는 것이 중요합니다. ‘이해한다’는 말도 여러 뜻으로 쓰입니다. 질문의 뜻을 파악해 알맞은 답을 만드는 능력을 말할 수도 있고, 사람이 직접 경험하고 느끼며 판단하는 것까지 뜻할 수도 있습니다. 따라서 AI가 ‘이해한다’고 말할 때는 어떤 뜻의 이해인지 먼저 구별해야 합니다. --- 「PATR 1 AI는 어떻게 배우고 답할까?」 중에서 인터넷 검색은 질문과 관련된 원문이나 웹페이지를 찾아 주는 기능입니다. 이용자는 검색 결과에서 실제 자료를 열어 내용을 확인할 수 있습니다. 검색의 핵심은 필요한 정보가 있는 곳을 찾는 것입니다. 생성형 AI는 질문과 앞선 대화 내용을 바탕으로 읽기 쉬운 답을 만듭니다. 하지만 검색 기능이 연결되어 있지 않다면 지금 인터넷에 있는 자료를 직접 찾아 읽은 것은 아닙니다. AI가 답했다고 해서 언제나 최신 인터넷 정보를 확인한 것은 아닙니다. 요즘에는 검색과 답변 생성을 함께 사용하는 AI 서비스도 있습니다. AI가 인터넷에서 자료를 찾은 뒤 그 내용을 바탕으로 설명을 만들 수 있습니다. 따라서 ‘검색은 검색창만 하고, AI는 검색하지 않는다’고 단순하게 나누면 안 됩니다. 이번 답변에 어떤 기능이 쓰였는지 확인해야 합니다. --- 「PART 2 AI를 공부와 생활에 어떻게 활용할까?」 중에서 분수 나눗셈 문제에서 막힌 지우가 AI에게 정답과 풀이를 바로 물었습니다. 설명을 읽을 때는 이해한 것 같았지만 숫자가 바뀐 문제에서는 다시 막혔습니다. 풀이를 읽어 본 것과 스스로 풀 수 있게 된 것은 다릅니다. 먼저 자신이 어디까지 풀었고 어디에서 막혔는지 알려 줍니다. ‘정답은 말하지 말고, 내가 세운 식에서 틀린 부분을 찾을 힌트 하나만 줘’라고 물을 수 있습니다. 완성된 답보다 막힌 부분을 넘을 수 있는 도움을 받는 것입니다. 힌트를 받은 뒤에는 직접 다시 풀어 봅니다. 이해가 잘되지 않으면 ‘분수를 왜 뒤집어 곱하는지 그림처럼 설명해 줘’라고 다른 설명을 요청할 수도 있습니다. 설명을 들은 뒤에는 왜 그렇게 푸는지 자기 말로 설명해 보는 것이 중요합니다. 연습 문제를 부탁할 때는 어떤 개념을 연습할지와 원하는 난이도를 알려 주세요. 풀이를 먼저 보지 말고 혼자 답한 뒤 확인합니다. 틀렸다면 정답만 확인하지 말고 비슷한 문제를 다시 풀어 보면서 같은 방법을 다른 문제에도 스스로 적용할 수 있는지 점검합니다. --- 「PART 2 AI를 공부와 생활에 어떻게 활용할까?」 중에서 글, 이미지, 소리처럼 정보를 나타내는 서로 다른 형태를 모달리티라고 합니다. 이런 정보를 둘 이상 함께 처리하거나 연결하는 AI를 멀티모달 AI라고 합니다. 사진과 글, 영상과 소리처럼 서로 다른 정보를 한 문제에서 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사진과 질문을 함께 주면 질문의 조건에 맞는 부분을 사진에서 찾아 답할 수 있습니다. 영상과 소리를 함께 다루는 AI는 화면의 움직임과 들리는 소리를 연결할 수도 있습니다. 서로 다른 형태의 정보가 함께 단서가 된다는 점이 멀티모달 AI의 특징입니다. 하지만 여러 정보를 함께 사용한다고 모든 것을 알 수 있는 것은 아닙니다. 사진에서 가려진 부분은 여전히 볼 수 없고, 질문의 뜻을 잘못 이해할 수도 있습니다. 멀티모달 AI의 장점은 모든 정보를 완벽하게 안다는 것이 아니라 서로 다른 단서를 연결해 활용할 수 있다는 것입니다. --- 「PART 2 AI를 공부와 생활에 어떻게 활용할까?」 중에서 언어 모델은 앞뒤 문맥에 어울리는 말을 이어서 답을 만드는 데 능숙합니다. 하지만 문장을 만들 때 그 내용이 실제 사실인지 항상 확인하는 것은 아닙니다. 모르는 책 제목을 받아도 책 소개에서 자주 쓰이는 표현을 이어 붙여 그럴듯한 줄거리를 만들 수 있습니다. 환각은 완전히 엉뚱한 이야기에서만 나타나는 것이 아닙니다. 실제 인물의 이름에 틀린 날짜를 붙이거나, 존재하지 않는 논문과 출처를 만들어 낼 수도 있습니다. 맞는 내용과 틀린 내용이 섞여 있으면 잘못된 부분을 알아차리기 더 어려울 수 있습니다. AI에게 참고할 문서를 주거나 검색 기능을 이용하게 하면 근거 없는 답을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 자료를 잘못 이해하거나 자료에 없는 내용을 덧붙일 수도 있습니다. 따라서 이런 방법을 사용했다고 해서 환각이 완전히 사라졌다고 생각해서는 안 됩니다. --- 「PART 3 AI의 말은 어디까지 믿어야 할까?」 중에서 개인정보는 이름이나 전화번호처럼 한 사람을 바로 알아볼 수 있는 정보만 뜻하지 않습니다. 학교, 반, 얼굴, 일정처럼 다른 정보와 합쳐 특정 사람을 알아볼 수 있는 내용도 개인정보가 될 수 있습니다. 이름을 지웠더라도 명찰이나 연락처가 보인다면 충분히 가렸다고 보기 어렵습니다. AI를 사용할 때는 목적에 필요하지 않은 정보는 빼는 것이좋습니다. 이름과 연락처는 가리고, 가능하다면 실제 자료 대신 가상의 예시를 사용할 수도 있습니다. 비밀번호와 인증번 호처럼 계정 이용에 직접 필요한 정보는 AI에 입력해서는 안 됩니다. 친구의 사진이나 사적인 이야기도 동의 없이 올리지 않는 것이 좋습니다. --- 「PART 3 AI의 말은 어디까지 믿어야 할까?」 중에서 딥페이크는 AI를 이용해 사람의 얼굴이나 목소리 등을 실제처럼 합성하거나 바꾼 콘텐츠입니다. 영화나 교육처럼 동의를 받고 유익하게 사용할 수도 있습니다. 하지만 다른 사람인 척 속이거나 허위 내용을 퍼뜨리고 누군가를 괴롭히는 데 사용하면 큰 피해가 생길 수 있습니다. 돈이나 비밀번호, 사진처럼 중요한 것을 요구한다면 바로 응답하지 마세요. 메시지에 적힌 연락처만 이용하지 말고 평소 알고 있던 다른 연락 방법으로 당사자에게 직접 확인합니다. 익숙한 얼굴이 영상에 나오거나 목소리가 똑같이 들린다는 사실만으로 본인이라고 판단해서는 안 됩니다. 내 얼굴이나 목소리가 허락 없이 사용된 게시물을 발견했다면, 확인한다며 다시 퍼뜨리지 않는 것이 좋습니다. 대신 게시물 주소, 계정 이름, 발견한 시간처럼 신고에 필요한 정보를 남겨 둡니다. 플랫폼에 신고하고 믿을 만한 어른에게 알려 도움을 요청합니다. --- 「PART 3 AI의 말은 어디까지 믿어야 할까?」 중에서 |
출판사 리뷰
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학교 공부와 AI 활용 능력을 함께 키우는
가장 쉬운 입문서! 이 책은 10대가 꼭 알아야 할 AI의 핵심 개념 55가지를 세 부분으로 나누어 단계적으로 설명한다. 1부 ‘AI는 어떻게 배우고 답할까?’에서는 인공지능과 알고리즘, 데이터와 기계학습, 지도학습과 비지도학습, 딥러닝과 생성형 AI, 대규모 언어 모델까지 AI의 작동 원리를 이해하는 데 필요한 18가지 질문을 다룬다. 2부 ‘AI를 공부와 생활에 어떻게 쓸까?’에서는 프롬프트 작성법부터 AI를 활용한 공부와 글쓰기, 아이디어 발상과 데이터 분석, 이미지 생성과 번역, 추천 시스템과 AI 에이전트까지 실제 생활에서 활용할 수 있는 19가지 질문을 살펴본다. 3부 ‘AI의 말을 어디까지 믿어도 될까?’에서는 AI의 환각과 정보 검증, 개인정보 보호와 저작권, 딥페이크와 AI 편향, AI가 직업과 사회에 미치는 영향, 인간의 감독과 최종 판단까지 책임 있는 AI 사용에 필요한 18가지 질문을 풀어낸다. AI가 어떻게 작동하는지 이해하는 데서 시작해 공부와 생활에 활용하고, 마지막에는 AI의 답을 스스로 판단하는 능력으로 나아가도록 구성한 것이다. 각 주제는 독립적으로 읽을 수 있으면서도, 55가지 질문을 차례로 따라가다 보면 AI의 기본 원리부터 올바른 활용법까지 전체 흐름이 자연스럽게 연결된다. 이 책은 AI 시대를 살아가는 모든 10대에게 필요한 가장 기본적인 인공지능 입문서다. AI를 처음 배우는 학생은 어려운 개념을 친숙한 사례로 이해할 수 있고, 이미 AI를 자주 사용하는 학생은 자신이 쓰는 기술의 원리와 한계를 정확하게 배울 수 있다. 특히 학교에서 AI를 공부하는 학생에게는 교과서의 핵심 개념을 정리하는 참고서가 되고, 수행평가와 발표, 글쓰기와 자료 조사에 AI를 활용하는 학생에게는 실용적인 안내서가 된다. 무엇보다 이 책은 AI가 만들어준 답을 그대로 받아들이는 것이 아니라 정보의 정확성을 확인하고, 개인정보와 타인의 권리를 지키며, 스스로 생각하고 판단하는 태도를 강조한다. AI가 아무리 편리해져도 공부를 대신하게 하거나 중요한 결정을 무조건 맡겨서는 안 된다는 것이다. AI를 잘 활용한다는 것은 모든 일을 AI에게 맡기는 것이 아니라, 필요한 순간에 도움을 받되 스스로 생각하는 능력을 잃지 않는 일이다. 이 책을 통해 10대는 AI를 막연히 어렵거나 신기한 기술로 바라보는 데서 벗어나, 원리를 이해하고 올바르게 활용하며 스스로 판단하는 힘을 기를 수 있다. AI 시대에 앞서가는 10대는 AI를 많이 사용하는 학생이 아니라, AI를 제대로 이해하고 스스로 판단할 줄 아는 학생이다. 추천평 AI는 청소년에게 익숙한 기술이지만, 그 원리를 정확히 이해하기는 쉽지 않습니다. 특히 알고리즘과 기계학습, 딥러닝과 생성형 AI처럼 비슷해 보이는 개념은 학생들이 자주 혼동합니다. 이 책은 AI의 핵심 개념 55가지를 검색과 영상 추천, 글쓰기와 그림 만들기 등 친숙한 사례로 설명해 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다. 각 꼭지 말미에는 ‘시험에는 이렇게 나와요!!’가 있어 학교 공부에도 유용합니다. _최기원(중학교 사회교사) 평소 AI에게 많은 질문을 하면서도 AI가 어떻게 답을 만드는지는 잘 몰랐습니다. 이 책은 ‘AI는 어떻게 배울까?’ ‘AI는 왜 틀린 말도 자신 있게 할까?’처럼 궁금했던 질문에서 시작해 생각보다 쉽게 읽혔습니다. AI에게 질문하는 방법부터 답을 확인하는 방법까지 배워 공부할 때도 유용하게 활용할 수 있을 것 같습니다. _김영아(중학교 3학년) AI가 편리한 도구인 것은 분명하지만, 아이가 그 정보를 그대로 믿거나 공부까지 맡기지는 않을까 염려하던 차에 너무나 반가운 책입니다. 이 책은 AI의 원리와 활용법은 물론 올바른 사용 습관까지 아이들의 눈높이에서 쉽게 설명합니다. 아이의 첫 AI책으로 권하고 싶습니다. _정숙경(중학생 학부모) |
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10,710원
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