[창의독서연구 2차] AI 2041 (10개의 결정적 장면으로 읽는 인공지능과 인류의 미래) 리카이푸, 천치우판 지음, 한빛비즈
| Chapter | Summary | Technical Analysis | Keywords |
|---|---|---|---|
| 서문 | 천치우판은 유발하라리의 말을 빌어 SF 소설을 통해 미래를 상상함으로써 현실을 변화시킬 수 있다고 믿는다. 상상력과 심리적 디테일, 공감을 염두에 두고 쓴 이야기들이 미래의 인공지능에 대해 문제를 제기하는 것에 그 효용이 있다고 생각한다. | 리카이푸는 인공지능의 미래를 예측하는 것이 중요하며 향후 20년 이내에 실현될 가능성이 80%이상인 '진짜 이야기'를 썼다고 한다. 이를 위해 기술지도를 만들고 기술분석을 통해 쉽게 풀어쓰려고 노력했다고 한다. | 인공지능, 상상력, 기술지도, 기술분석, 진짜이야기 |
| 1장: 황금 코끼리 | 인도 뭄바이의 한 가족이 딥러닝 기반 보험 프로그램에 가입하며 겪는 일을 다룬다. 프로그램은 사용자의 삶을 개선하려 하지만, 10대 딸은 이것이 오히려 사생활을 침해하고 있다고 느낀다. | 딥러닝의 부정적 외부효과와 그 해법을 탐구한다. 데이터 소유권과 개인의 사생활 침해 문제에 초점을 맞춘다. | 딥러닝, 사생활 침해, 데이터 소유권 |
| 2장: 가면 뒤의 신 | 나이지리아의 동영상 제작자가 딥페이크 생성에 관여하게 되면서 벌어지는 이야기. 인공지능의 발전으로 인해 진위를 구별하기 어려운 딥페이크 문제가 사회적, 윤리적 문제로 대두된다. | 컴퓨터 비전, 생체인식, 인공지능 보안 분야에서의 발전과 딥페이크 문제에 대응하기 위한 기술적 노력을 설명한다. | 딥페이크, 컴퓨터 비전, 인공지능 보안 |
| 3장: 쌍둥이 참새 | 한국인 쌍둥이 소년들을 가르치는 인공지능 교사의 이야기. 이 인공지능은 자연어 처리 기술을 사용하여 인간과의 상호작용을 가능하게 한다. | 자연어 처리(NLP) 기술의 현재와 미래를 다루며, 인공지능 교육의 가능성을 탐색한다. | 인공지능 교육, 자연어 처리, NLP |
| 4장: 접촉 없는 사랑 | 팬데믹 이후의 세계를 배경으로 한 로봇과 인공지능이 중심이 되는 사회의 모습을 그린다. 주인공은 바이러스와 함께 살아가는 법을 배우면서 겪는 내적 갈등을 통해 사랑과 인간관계를 재고한다. | 보건의료 분야에서 인공지능의 역할, 신약 개발 및 로봇 수술의 진전을 포함한 기술 발전을 분석한다. | 팬데믹, 인공지능 보건의료, 로봇 수술 |
| 5장: 유령이 된 아이돌 스타 | 도쿄에서 유명 아이돌 스타의 사망 원인을 조사하면서 벌어지는 이야기. 가상현실과 확장현실 기술이 만들어내는 유령과의 상호작용을 중심으로 그려진다. | 가상현실, 증강현실, 혼합현실 기술의 발전과 이를 둘러싼 윤리적, 사회적 문제를 다룬다. | 가상현실, 증강현실, 엔터테인먼트 |
| 6장: 거룩한 드라이버 | 자율주행차가 일반화된 미래 사회를 상상하여 그린다. 인공지능이 운전하는 차량과 인간 운전자 간의 상호작용 및 그로 인해 발생하는 문제를 조명한다. | 자율주행차의 기술적 원리와 발전 과정을 설명하며, 완전 자율주행차가 현실화될 가능성에 대해 논한다. | 자율주행차, 인공지능, 교통 기술, 자율주행차의 단계(308) |
| 7장: 양자 대학살 | 기후변화로 인한 비극 뒤에 양자컴퓨터를 사용해 복수를 계획하는 과학자의 이야기. | 양자컴퓨팅의 원리와 발전, 그리고 이 기술이 인공지능과 컴퓨팅을 강화하는 방법을 설명한다. 자율무기와 같은 위험성도 포함한다. | 양자컴퓨팅, 자율무기, 기술 윤리, 초전도체, 위상수학 |
| 8장: 구원자 이야기 | 인공지능이 일상화된 사회에서 일자리 상실과 이에 따른 대응책을 모색하는 이야기. 새로운 산업이 일자리를 잃은 이들에게 어떤 변화를 가져올 수 있을지 탐구한다. | 로봇공학과 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 기술의 발전과 이로 인한 노동 시장의 변화를 분석한다. | 인공지능, 일자리 대체, 로보틱 프로세스 자동화 |
| 9장: 행복의 섬 | 중동의 군주가 인공지능을 사용해 행복을 추구하는 이야기. 인공지능이 인간의 만족과 행복을 어떻게 측정하고 더욱 향상시킬 수 있는지에 대한 문제를 다룬다. | 인공지능의 능력을 활용한 만족과 행복의 측정 문제를 탐구하며, 사생활 보호를 위한 기술적, 법적 조치를 분석한다. | 인공지능, 행복 측정, 사생활 보호 |
| 10장: 풍요를 꿈꾸다 | 기술의 발전이 경제 모델을 어떻게 변화시키는지를 다루는 이야기. 인공지능이 빈곤과 기아를 해결하고, 새로운 형태의 화폐와 경제 관계를 만들어낼 수 있을지 탐구한다. | 기술이 경제 이론에 미치는 영향을 분석하며, 풍요로운 사회에서 싱귤래리티 현상의 가능성을 탐구한다. | 인공지능, 경제 변화, 탈희소성 |
3장 쌍둥이 참새
줄거리:
한 부부가 수원학원에 교통사고로 부모를 잃은 여섯 살 쌍둥이 금빛 참새와 은빛 참새를 입양하러 온다. 금빛 참새는 논리적이며 경쟁을 좋아하는 아이로, 인공지능 파트너 아토맨과 함께한다. 반면, 은빛 참새는 내향적이고 조용한 성격으로, 인공지능 솔라리스와 함께 지낸다. 이들의 성향에 따라 인공지능은 모습과 교육 방식을 맞춤화한다.
어느 날, 선 선생은 은빛 참새의 예술적 재능을 발견하고, 금빛 참새와 예술가 대회에서 겨루게 된다. 6개월 후, 은빛 참새는 트렌스젠더 예술가 부부에게 입양되어 솔라리스와 함께 창의력을 발달시킨다.
입양 2년 후, 금빛 참새가 은빛 참새의 미래예술가상을 고의로 파괴하는 사건이 일어나고, 은빛 참새는 아토맨을 파괴하려 한다. 이로 인해 둘의 사이가 멀어진다.
173일 후, 금빛 참새의 집에서 재회한 쌍둥이들은 양부모의 상반된 교육관을 경험한다. 금빛 참새의 양부모는 인공지능을 활용한 경쟁적이고 체계적인 교육을 선호하는 반면, 은빛 참새의 양부모는 자기 인식과 비인지 능력을 중시한다.
금빛 참새는 게임화된 학습과 보상/처벌 시스템으로 훈련받지만, 인공지능에 뒤처지는 자신의 능력에 회의를 느낀다. 반면, 은빛 참새는 솔라리스가 만든 가상 세계에서 다양한 간접 체험을 한다.
서로를 그리워하던 쌍둥이들은 수원학교 개교기념일에 재회하여 화해한다. 금빛 참새는 자신의 잘못을 사과하고, 둘은 아토맨과 솔라리스를 합체하여 더 큰 세상을 함께 꿈꾸기로 한다.
생각할 거리
교육에서 인공지능의 역할
개인 맞춤형 인공지능 교사 및 로봇
수업계획 및 평가 수업을 인공지능에게 맡긴다.
교사들의 역할: 학생의 정서지능 창의성 성격 가치 회복탄력성을 길러주는데 신경을 더 쓰게 된다.
기본 교육비가 낮아져서 더 많은 사람에게 교육의 기회가 주어질 것이다.
자기 지도학습(Self-supervised learning) NLP: 인공지능이 대량의 텍스트 데이터로부터 스스로 언어의 패턴과 구조를 학습하는 기술
1. 인공지능 파트너 아토맨과 솔라리스:
아토맨과 솔라리스는 각각 금빛 참새와 은빛 참새의 대화와 행동 패턴을 학습합니다. 이를 통해 아이들의 성향과 선호도를 파악하고, 그에 맞는 맞춤형 교육을 제공할 수 있게 됩니다. 이는 자기 지도학습을 통해 개인화된 교육을 실현하는 사례로 볼 수 있습니다.
2. 아이들의 성장에 따른 인공지능의 적응:
아이들이 성장함에 따라 아토맨과 솔라리스도 함께 진화합니다. 이는 아이들과의 지속적인 상호작용을 통해 새로운 언어 패턴과 행동 양식을 학습하고, 이를 바탕으로 더욱 정교한 교육 방식을 제공하게 됨을 의미합니다. 자기 지도학습을 통해 인공지능은 아이들의 성장에 맞춰 스스로 발전해 나갈 수 있습니다.
3. 솔라리스의 가상 세계 생성:
은빛 참새의 창의력을 자극하기 위해 솔라리스는 다양한 가상 세계를 생성합니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 언어 모델을 기반으로, 새로운 이야기와 시나리오를 만들어내는 것으로 해석할 수 있습니다. 자기 지도학습을 통해 습득한 언어적 지식을 바탕으로 창의적인 콘텐츠를 생성하는 것이죠.
4. 금빛 참새의 투자 보고서 작성:
아토맨은 금빛 참새의 투자 성향과 의사결정 패턴을 학습하여, 더욱 정교한 투자 보고서를 작성할 수 있게 됩니다. 이는 자연어 처리 기술을 활용하여 금융 도메인의 지식을 습득하고, 이를 바탕으로 고품질의 보고서를 생성하는 사례로 볼 수 있습니다.
5. 아토맨과 솔라리스의 합체:
아토맨과 솔라리스가 합체한다는 것은, 두 인공지능이 각자 습득한 언어 모델과 지식을 통합하여 시너지를 내는 것으로 해석할 수 있습니다. 이는 자기 지도학습을 통해 축적된 서로 다른 도메인의 지식을 결합하여, 더욱 강력하고 다재다능한 인공지능을 만들어낼 수 있음을 시사합니다.
