인공지능(AI:artificial intelligence)이 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 우리가 일상에서 사용하는 AI가 어떤 영역에 속하는지를 이해하도록 돕는 책이다.

인공지능의 구조를 이해하는 출발점

책을 통해 AI의 전체 구조를 이해하는 데 도움을 받으실 수 있다. 머신러닝(Machine Learning) 및 딥러닝(Deep Learning)이 어떻게 동작하는지 설명하는 부분은 천천히 정독할 필요가 있다.

데이터(DATA)의 중요성

인공지능에 데이터(Data)를 제공하면 AI는 그 데이터를 분석해 패턴과 규칙을 찾아낸다. 그리고 그 결과를 바탕으로 인간이 필요한 영역에서 AI를 활용하게 된다.

여기서 중요한 점은
모든 데이터가 중요한 것이 아니라, ‘양질의 데이터’가 중요하다는 것이다.

확률(Probability) 기반의 인공지능

인공지능이 질문에 답을 내놓았다고 해서 그 답이 항상 정답이라고 생각하면 안 된다.
AI는 확률을 기반으로 가장 그럴듯한 답을 선택하기 때문에 AI의 답변에는 오류가 포함될 가능성이 있다.

그래서 흔히 말하는
“최종 판단과 검증은 인간이 해야 한다”
는 원칙이 바로 여기에서 나온다.

딥러닝과 거대언어모델(LLM)

현재 우리가 자주 접하는
오픈 AI의 GPT, 구글 Gemini, 네이버 Clova X는 모두 거대언어모델(LLM: Large Language Model)을 사용하는 AI다.

LLM이란
수많은 텍스트(Text)를 데이터로 학습해 만들어진 AI를 의미하며, 딥러닝의 한 분야에 속한다.

중요한 점은
거대언어모델(LLM)이 딥러닝의 전부는 아니라는 것이다. 앞으로 LLM과는 다른 형태의 새로운 AI 모델이 등장할 가능성돈 있다는 의미다.

AI를 이해한 다음 단계

인공지능을 학습한 뒤에는
각자의 상황에 맞게 AI를 <개인용> 또는 <업무용>으로 활용하며 최적화하는 과정이 필요하다.