프롤로그 : AI 시대, 우리는 준비되어 있는가?
인간이 생각하는 방식대로 생각하는 기계
시대적 여명의 문턱에서
이 책이 안내하는 AI 여정
지금 시작해야 한다

제1장 생각하기 시작한 기계

1.
생각하는 기계의 씨앗을 뿌리다
2.
기계가 생각하기까지 그 80년의 여정
롤러코스터를 닮은 AI의 역사
AI 패러다임의 대전환 순간들
AI 혁명의 3대 기반 : 컴퓨팅, 데이터, 알고리즘
패턴 찾기 도사가 된 AI
초기 AI 개념과 현대 AI의 차이점
3. AI가 생각하는 방식
AI는 숫자로 생각하는 ‘모델’
AI 미래를 결정하는 질문 “AI란 무엇인가?”
인간의 뇌와 AI, 닮은 듯 다른 두 지능의 세계
AI에게 세상은 온통 숫자일 뿐이다
데이터 속 숨은 패턴을 찾아내는 AI의 탐정술
거리 계산으로 미세한 차이를 포착하는 AI의 눈
숫자로 생각하는 AI의 수학 세계와 끝없는 연산
AI는 무엇을 저장해 기억하는가?
4.
피지컬 AI로 로봇과 만나다
볼드모트의 부활 : AI가 몸을 얻다
인간을 밀어내고 공장을 장악하기 시작한 AI
피지컬 AI 덕분에 숫자에서 실체로 확장되는 AI
대형언어모델과 피지컬 AI의 융합 : 뇌와 몸의 완벽한 결합
피지컬 AI의 3대 핵심 구성 요소인 뇌, 몸, 환경
피지컬 AI의 3단계 진화 로드맵
5. AI 에이전트로 진화하다
6. AI가 생각하는 방식을 이해한다는 것

제2장 AI 구조와 생각하는 원리

1. AI의 기초 이론과 알고리즘
왜 우리는 AI 알고리즘을 알아야 할까?
AI의 첫 번째 도전은 "탐색으로 추론하기"
AI의 기본 구성 요소인 퍼셉트론(Perceptron)
불확실성을 다루는 퍼지이론(Fuzzy Theory)
2.
현대 AI 기술의 주요 유형과 원리
규칙 기반 시스템과 전문가 시스템
머신러닝의 기본 원리와 유형
머신러닝의 주요 알고리즘들
딥러닝과 신경망의 이해
딥러닝을 대표하는 알고리즘 : CNN과 RNN
강화학습 알고리즘
대형언어모델(LLM)의 특성과 가능성
GAN 알고리즘과 딥페이크, 그리고 디퓨전 모델의 급부상
AI가 우리 취향을 판단하는 방식인 ‘추천 알고리즘’
3. AI 기술 이해를 위해 알아야 할 핵심 개념들
데이터의 역할과 중요성
알고리즘과 모델
학습과 추론
AI 모델의 성능 평가와 개선
4.
인공지능과 인간의 확장된 사고
AI 메타인지 알고리즘 : 자기인식과 자기조절을 갖춘 인공지능
AI의 시스템 2 사고(System 2 Thinking): 논리적 추론과 복잡한

제3장 개인의 AI 전환 전략

1. AI 전환의 의미와 필요성
AI 전환(AX)이란?
4차 산업혁명을 넘어 5차 산업혁명으로
디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)의 본질적 차이
AI 활용으로 성공한 이야기
AI 적용 사례에서 도출하는 개인의 AI 전환 성공 전략
AI는 인간 능력 증폭기
2. AI 리터러시 및 AI 도구 선택
AI 리터러시의 다차원적 정의와 구성요소
나의 AI 성숙도는 어디쯤?
자신만의 AI 도구 스택 구축 원칙
작업 유형별 AI 도구 선택과 최적화
3.
프롬프트 엔지니어링 : 효과적인 AI 지시와 상호작용 설계
왜 프롬프트가 중요한가?
프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가?
효과적인 프롬프트의 3대 원칙
프롬프트 엔지니어링의 가장 일반적인 8가지 대표 기법
고급 사용자를 위한 특수 기법
프롬프트 구조 설계법 : CLEAR 프레임워크
실전 예제 10선 : 일상과 업무를 바꾸는 프롬프트
프롬프트 실패 사례와 개선 전략
AI와 함께 쓰는 '사고력'의 회복
4.
인지 증강과 사고 확장 전략
AI와 함께 생각의 한계 뛰어넘기
증강 인지(Augmented Cognition)를 실천하는 방법
AI와 함께하는 의사결정 전략
인간-AI 협력적 창의성 개발

제4장 AI 시대의 적응과 지속 성장 전략

1.
실패 사례 분석과 AI 활용의 한계 인식
주요 AI 활용 실패 사례
실패 사례에서 배우는 AI의 한계와 신뢰성 확보 방안
2.
환각 현상과 해결 방안
환각 현상의 이해와 중요성
AI 환각의 발생 원인
AI 환각으로 인한 심각한 실패 사례
AI 환각 식별하기
환각 결과물 수정 전략
분야별 환각 대응 전략
3.
환각과는 다른 AI의 의도적 거짓말
거짓말하다 딱 걸린 AI
AI 거짓말의 다양한 유형과 실제 사례
의도적 거짓말의 작동 메커니즘과 위험성
의도적 거짓말 대응 방안과 과제
4. AI 기술 발전 전망 및 적응 전략
향후 5~10년간의 AI 발전 방향과 영향
직무별/산업별 AI 영향도와 대응 전략

제5장 AGI와 초지능의 시대

1. AGI란 무엇인가?
협의의 인공지능(Narrow AI)와 범용 인공지능(AGI)의 차이
AGI 개발의 다섯 가지 핵심 경로
AGI 도달 시점에 대한 다양한 예측
구글 딥마인드의 AI 안전성 접근법: 인류의 미래를 위한 로드맵
맥킨지가 알려주는 AGI의 가능성과 과제
2.
초지능이란 무엇인가?
초지능의 개념
소금 만드는 맷돌과 종이클립 최대생산 AI(paperclip maximizer)
도구적 수렴성 : 다양한 목표가 만드는 공통의 위험
싱글톤 : 세계 질서의 통일된 미래
보스트롬의 예견과 10년 후의 현실 : 초지능 담론의 재조명
3. AGI·초지능의 시대와 적응
초지능 시대를 어떻게 맞이할 것인가?
지금 AI는 AGI의 어디쯤 왔나?
미래를 향한 시선 : 샘 알트만과 지능의 시대
미래를 향한 디딤돌 : 오픈AI의 AGI 비전과 인류 번영의 청사진
4.
인간-기계 인터페이스 : 자연스러운 소통의 다리
인간-기계 인터페이스의 주요 유형
인간-기계 인터페이스의 설계 원칙
인간-기계 인터페이스의 실제 적용 사례
인간-기계 인터페이스의 발전 전망
5.
인간 지능 증강 : AI와 함께 진화하는 인간의 능력

에필로그 : AI 시대의 미래를 향해
메멕스는 가능할까?
AI는 의식을 가질 수 있을까?
기술을 넘어 책임 있는 인간으로

첫 번째 단계 : 이해 - AI의 본질을 파악하다

먼저 1장과 2장에서는 AI의 본질을 쉬우면서도 깊이 있게 이해하는 시간을 갖습니다.
1장 〈생각하기 시작한 기계〉에서는 AI가 어떻게 탄생하고 발전해왔는지 그 뿌리를 탐구합니다.
1943년 맥컬럭과 피츠의 간단한 수식에서 시작된 아이디어가 80년의 긴 여정을 거쳐 어떻게 오늘날의 놀라운 AI로 진화했는지 살펴봅니다.
특히 AI가 인간과는 전혀 다른 방식으로 세상을 인식한다는 점에 주목합니다. AI는 모든 정보를 숫자로 변환하는 벡터화 과정을 거쳐, 데이터 속 숨은 패턴을 찾아내는 특징 추출을, 그리고 거리 계산으로 미세한 차이를 포착하는 유사성 계산을 수행합니다.
벡터와 행렬이라는 수학적 도구를 통해 AI가 어떻게 의미를 찾아내고 기억을 저장하는지 상세히 다룹니다.
또한 AI가 물리적 세계로 확장되는 피지컬 AI와 복잡한 업무를 자율적으로 처리하는 AI 에이전트의 등장을 통해, AI가 정보 처리를 넘어 현실 세계에서 실제 행동을 하는 존재로 진화하고 있음을 확인할 것입니다.

2장 〈AI의 구조와 생각하는 원리〉에서는 AI의 과거와 현재, 그리고 미래를 한눈에 조망합니다.
1956년 다트머스 회의에서 '인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 용어가 탄생한 순간부터 시작해 초기 AI 개념과 현대 AI의 차이점, AI 발전의 역사적 흐름을 추적합니다.
프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론부터 로트피 자데의 퍼지이론까지 AI의 기초 이론을 살펴보고, 현대 AI 기술의 주요 유형인 머신러닝과 딥러닝의 핵심 원리를 깊이 있게 다룹니다. CNN과 RNN 같은 신경망 구조, 강화학습 알고리즘, 그리고 대형언어모델(LLM)의 특성과 가능성, GAN 알고리즘과 딥페이크 기술까지 포괄적으로 설명합니다.
또한 데이터의 역할과 중요성, 알고리즘과 모델의 개념, 학습과 추론의 과정, AI 모델의 성능 평가 방법 등 AI 기술 이해를 위한 핵심 개념들을 체계적으로 정리합니다.
특히 AI 메타인지 알고리즘과 AI의 시스템 2 사고 같은 최신 AI 발전 동향도 함께 다루어, 패턴 인식을 넘어 자기인식과 논리적 추론이 가능한 고차원 AI의 가능성을 탐구합니다.

두 번째 단계 : 적용 - AI를 실제로 활용하다

3장 〈개인의 AI 전환 전략〉에서는 1장과 2장을 통해 습득한 AI의 구성과 작동 원리 이해를 바탕으로 AI를 실제 생활에 적용하는 구체적인 방법을 배웁니다.
개인의 차원에서 AI 전환(AX)의 의미와 필요성을 파악하고, 4차 산업혁명을 넘어 5차 산업혁명으로 이어지는 새로운 패러다임을 이해합니다.
디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)의 본질적 차이를 명확히 하고, 창작, 의료, 교육, 금융 등 다양한 분야에서 AI 활용으로 성공한 실제 사례들을 통해 개인의 AI 전환 성공 전략을 도출합니다.

개인 AI 역량 진단과 평가 단계에서는 AI 리터러시의 다차원적 정의와 구성요소를 이해하고, 자가 점검을 통해 현재 AI 성숙도를 파악해 봅니다.
이어 자신만의 AI 도구 스택 설계와 활용 최적화 방법을 통해 작업 유형별 AI 도구 선택과 최적화 전략을 익힙니다.
또 프롬프트 엔지니어링을 통한 효과적인 AI 지시와 상호작용 설계 방법을 체계적으로 학습하며, CLEAR 프레임워크와 실전 예제를 통해 실무 활용 능력을 기릅니다.
마지막으로 인지 증강과 사고 확장 전략을 통해 AI와 함께 생각의 한계를 뛰어넘고, 증강된 인지 능력을 실천하는 방법, '인간-AI 협력적 창의성' 개발까지 종합적으로 다룹니다.

세 번째 단계 : 적응 - 변화에 흔들리지 않는 힘을 기르다

4장 〈AI 시대의 적응과 지속 성장 전략〉에서는 끊임없이 변화하는 AI 기술에 흔들리지 않고 지속적으로 적응하는 내적 역량을 기릅니다.
먼저 실패 사례 분석과 AI 활용의 한계 인식부터 시작합니다.
애플 인텔리전스의 뉴스 요약 오류, 에어 캐나다의 챗봇 소송 사건 등 주요 AI 활용 실패 사례들을 체계적으로 분석하여 AI의 한계와 신뢰성 확보 방안을 학습합니다. AI 환각 현상과 해결 방안에 대해서는 AI 환각의 발생 원인과 심각한 실패 사례들을 살펴보고, 분야별 대응 전략과 환각 식별 방법을 구체적으로 다룹니다.
이와 함께 환각과는 완전히 다른 문제인 'AI의 의도적 거짓말'에 대해서도 자세히 살펴봅니다.

AI 기술 발전 단계 및 향후 전망에서는 향후 5~10년간의 AI 발전 방향과 영향을 살펴보고, AI 시대의 직업 전환과 역량 개발에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다.
직무별/산업별 AI 영향도와 대응 전략을 상세히 분석하고, 어떤 직업이 사라지고 어떤 직업이 새로 생길지에 대한 전망과 함께, 개인이 어떻게 준비해야 하는지에 대한 전략적 사고를 다룸으로써 지속적인 자기계발의 토대를 마련합니다.

네 번째 단계 : 미래 - 다가올 변화를 준비하다

마지막 5장 〈AGI와 초지능의 시대〉에서는 더 먼 미래에 닥칠 근본적인 변화에 대비합니다.
협의의 AI(Narrow AI)와 범용인공지능(AGI)의 차이점, AGI 개발의 다섯 가지 핵심 경로와 도달 시점에 대한 다양한 예측에 대해 살펴봅니다.
초지능의 개념과 '종이클립 최대생산 AI' 같은 위험 시나리오, 도구적 수렴성과 싱글톤 같은 핵심 개념들을 이해하며, 일찍이 그런 미래를 꿰뚫어 본 철학자 보스트롬의 예견과 그로부터 10년여의 세월이 지난 지금의 현실을 비교하여 초지능 담론을 재조명합니다.

'AGI·초지능의 시대와 적응'이라는 소단원에서는 현재 공개된 모델들의 발전 수준을 점검하고, AGI가 이론에서 현실로 옮겨가는 과정에서 현재의 AI와 AGI의 근본적 차이점을 파악합니다.
인간-기계 인터페이스의 주요 유형과 설계 원칙, 실제 적용 사례와 발전 전망을 통해서는 자연스러운 소통의 다리를 구축하는 방법을 탐구합니다.
또 인간 지능 증강과 인간 참여형 지능 시스템을 통해 AI 시대의 균형점을 찾고, AGI의 잠재적 영향에 대한 준비 방법을 종합적으로 제시합니다.

정리해 보면, 1장과 2장에서 "AI가 어떻게 작동하는가?"를 깊이 이해하고, 3장에서 "어떻게 활용할 것인가?"를 체계적으로 배우며, 4장에서 "어떻게 적응할 것인가?"를 철저히 터득합니다.
그리고 5장에서 "미래는 어떻게 될 것인가?"를 신중히 전망하게 됩니다.
각 장의 끝에서 독자는 "아, 이래서 AI가 이렇게 작동하는구나", "이래서 이런 변화가 일어나는구나"라는 깨달음을 얻게 될 것입니다.
각 단계를 거치면서 독자는 AI를 온전히 이해하고, 실제로 적용하며, 변화에 적응하고, 미래를 준비하는 완전한 역량을 갖추게 되리라 확신합니다.
그리고 마지막 장을 덮을 때쯤이면 AI라는 존재를 온전히 이해하고, 더 나아가 AI와 함께하는 미래를 현명하게 준비할 수 있는 지혜를 갖추게 될 것입니다.