책 이야기

날짜 : 2025. 2. 6.

저자 : Yuval Noah Harari 저, 김명주 역

출판사 : 김영사

이미지 : 예스24

정가 : 27,800원

사피엔스, 호모 데우스 등 그의 전작을 재미있게 읽었기 때문에 망설이지 않고 선택했는데 기대를 저버리지 않고 새로운 시각을 많이 얻을 수 있게 되었다. 저자는 의도하지 않았겠지만 지금 우리나라 상황과 연결시켜 생각할 이야기들이 많았기 때문에 관료제, 종교, 민주주의, 정보, 인공지능 등 저자가 다룬 키워드에 대해 많은 생각을 하면서 읽었다.

우리가 당연하게 받아들이고 있는 위의 키워드들이 역사적으로 보면 계속 변화하고 있었고, 역사 전반에 걸쳐 정보 네트워크는 진실보다는 질서를 더 선호해 왔다는 말은 많이 의미심장한 것이었다. 정보기술의 발달로 소수에게 있던 권력이 민주화되면서 진실을 공유하기 더 쉬워졌다 생각하고 있었는데, 그 정보기술의 발달이 반드시 진실을 공유하는데 도움되지는 않는다는 말이, 정보의 홍수 속에서 무엇이 진실인지 고민하고 있는 현상을 잘 설명해주는 말로 느껴졌다.

인공지능 기술이 인공 일반 지능이라 부르는 AGI수준으로 진행되는 현재에는 어떠한 변화를 가져올 지 가늠할 수 없는데, 이것을 역사학자의 입장에서 잘 분석하고, AGI가 대두되기 전에 이미 작업을 시작해서, 인공지능이 인류를 멸망시킬지도 모른다는 비관론과 모든 문제를 해결해 줄것이라는 낙관론 사이에서 강력한 자체 교정 메커니즘을 갖춘 균형 잡힌 정보 네트워크를 만들기를 권고하는 그의 혜안이 감탄스러웠다.

저자가 제안한 것이 잘 받아들여져서, 제국주의 시대와 같이 AI기술력에 의한 국가간 약육강식의 시대가 펼쳐지지 않았으면 하고, 단기적으로는 사회 체계를 통해서든 기술을 통해서든 가짜뉴스는 사라졌으면 한다.

날짜 : 2024. 5. 31.

저자 : 이시한 저

출판사 : 북모먼트

이미지 : 예스24

정가 : 19,000

알파고가 이세돌을 이겼을 때에도 컴퓨터가 생각보다는 빠르게 발달하고 있지만, 아직까지 특정 용도에서만 능력을 발휘할 수 있다는 면에서는 한계가 있을 수 밖에 없다고 보고 있었다.

그리고, 그것이 동작(내지난 판단)하게 만든 이유는 알 수 없지만 스스로 학습하여 그렇게 동작하는 방식의 딥러닝이라는 기술에 기반했다는 것을 보고, 원리를 설명할 수 없는 기술에 기반해서는 인공지능의 3대 원칙을 준수하는 것을 보장할 수 없어 AI 겨울이 다시 올지도 모른다는 우려깊은 시선으로 바라보고 있었다.

그런데, 2년 전 오픈AI가 챗GPT라는 거대 언어 모델(LLM) 기반의 대화형 인공지능을 공개하면서 전문가(내지는 딥러닝을 이해하는 똑똑한 사람) 사이에서 확산되고 있던 AI가 일반인에게도 매우 빠른 속도로 대중화되었다.

포털이라는 이름으로 광고가 섞인 많은 것들을 검색결과로 제시하던 네이버나 다음에 비해, 간결하게 원하는 결과를 보여주던 구글에 만족하고 검색을 했지만, 이제는 구글마저도 광고성 게시물(심지어는 검색내용과 관계없이 키워드를 메타데이터 속에 잔뜩 늘어놓은 광고사이트)을 걸러내지 못하고 보여주는 것에 피로감이 컸는데 좋은 대안이 나온 것으로 판단되었고, 이 말은 검색광고로 성장한 구글의 미래 성장에 큰 위협이 나타난 상황으로 보인다.

몇시간 걸려 만든 코딩도 몇초만에 끝내는 모습을 보면서 창의력과 전문성이 필요한 소수의 전문 인력 이외에 이들을 지원하며 전문가로 성장해오던 단순(내지는 반복성) 작업을 하던 이들은 설자리가 없어질 수도 있겠다 싶다. 며칠전부터 Claude 3.5 Sonnet을 이용하면 코딩할 필요가 거의 없다는 이야기가 나오기 시작하는데, 이것이 무엇인지 알아봐야 할 것이 하나 더 늘어난 것 같다.

책에 대해 이야기하면, 저자는 챗GPT로 나타나는 전세계의 변화를 빠르게 파악하고 잘 정리해 뒀으니 어떤 형태의 변화가 있는지, 나는 어떻게 이것을 잘 활용할 것인지 아이디어를 구하기에 좋다. 개인의 상황에 따라 만족도에 차이가 있을 수 있지만, 현재의 나로써는 만족할 만한 수준의 내용을 잘 담은 것 같다.

날짜 : 2022. 11. 30.

저자 : 이상진 저

출판사 : 시크릿하우스

정가 : 17,000원

이미지 : 예스24

빅데이터라는 말이 나올 때 이것을 활용한 새로운 패턴 발견, 예측 분석과 같은 응용을 얘기하면서 그 가능성에 대해 신선하게 생각하고 있었는데, 얼마 지나지 않아 알파고 쇼크와 함께 딥러닝 기반의 인공지능이 더 강력한 존재가 되었다.

한때, IT전공자에게 인공지능은 성과가 나오지 않는 세부전공으로 인식되었는데, 2번의 빙하기를 이겨내고 대세가 되고 있다.

이 책에서는 인공지능 학습 유형(지도학습, 비지도학습, 강화학습), 인공지능 알고리즘(경사하강법, 분류, 의사결정트리, 합성곱 신경망)을 잘 설명해주고 있다. 실제 프로그램 보다는 개념 중심으로 설명하고 있지만 수학 지식이 일천해서 그런지 제대로 이해하는 것에는 한계를 느낄 수 밖에 없었다.

지금은 딥러닝을 기반의 인공지능 응용이 쏟아져나오고 있지만, 저자가 이야기한 '모라벡의 역설'처럼 뜻하지 못한 한계를발견하고 다음번 빙하기가 올 것 같은 생각이 들긴 하는데, 쏟아져나온 응용만으로도 우리의 삶은 (딥러닝 기반의) 인공지능이 나오기 이전과는 많이 달라지게 될 것 같다.