그림으로 배우는 생성형 AI

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

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목차

Chapter 1. 생성형 AI, 세상 모든 곳에 한꺼번에 나타나다
_1.1 생성형 AI란? 
_1.2 AI, 기계에 인간의 능력을 부여하다 
_1.3 어떻게 작동할까? 
_1.4 트랜스포머에서 챗GPT까지, 6년의 여정 
_1.5 생성형 AI의 난제들 
_1.6 이 책의 나머지 부분에 대한 안내 
_1.7 요약

 

Chapter 2. 생성형 AI의 활용
_2.1 멋진 초안 만들기 
_2.2 생성형 AI 모델의 프롬프팅 
_2.3 생성형 AI 기능을 갖춘 제품 만들기 
_2.4 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처 
_2.5 요약

 

Chapter 3. 생성형 AI 활용 사례
_3.1 고객 지원 
_3.2 코드 검토 및 생성 
_3.3 지식 관리 및 검색 
_3.4 데이터 분석 및 통찰 
_3.5 마케팅 및 광고 
_3.6 요약

 

Chapter 4. 에이전트형 시스템 구축
_4.1 왜 에이전트형 시스템인가? 
_4.2 에이전트 구현 
_4.3 랭그래프를 이용한 에이전트형 작업흐름 
_4.4 오토젠과 랭그래프 중 선택 
_4.5 RAG 에이전트 
_4.6 정형 데이터를 다루는 에이전트 
_4.7 에이전트형 아키텍처 
_4.8 에이전트 통합 패턴 
_4.9 요약

 

Chapter 5. 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처
_5.1 기초 모델 선택 
_5.2 창의성과 위험의 균형 맞추기 
_5.3 저위험 상황을 위한 아키텍처 
_5.4 중간 위험 상황을 위한 아키텍처 
_5.5 고위험 상황을 위한 아키텍처 
_5.6 모델 미세조정 
_5.7 요약

 

Chapter 6. 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 구축
_6.1 책임 있는 생성형 AI의 특징 
_6.2 가치 정렬과 안전성 
_6.3 인간-AI 상호작용의 윤리 
_6.4 사회적 함의 
_6.5 LLM옵스 
_6.6 요약 및 결론 

지난 1년 동안 AI가 세상에 가져온 충격과 변화가 굉장하다는 것은 모두가 동의할 거라고 생각한다. SNS를 보면 생성형 AI로 만든 콘텐츠가 가득하다. PPT, 유튜브 쇼츠, 일러스트, 카드 뉴스 등 생성형 AI를 잘 활용해서 본인만의 비즈니스 모델을 만드는 사람도 많고, 그런 경험을 파는 사람도 많아졌다. 구글 플레이 스토어, 애플 앱스토어는 앱 심사 속도가 앱이 스토어에 등록되는 속도를 따라가지 못해서 병목이라는 이야기도 건너들었다. 생성형 AI가 코딩, 소프트웨어 개발이라는 영역의 벽을 확실히 낮춘 것은 사실이고, 예전보다 훨씬 더 적은 노력으로 코드를 쓰고, 프로그램을 만들 수 있게 된 것도 사실이다.

 

하지만 당신이 생성형 AI를 조금 더 깊게 사용해 봤다면 단순한 작업이 아니라 조금 더 복잡하고 어려운 작업을 시켰을 때 생각보다 제대로 동작하지 않는 것도 경험해 봤을 것이다. 코딩과 개발도 마찬가지다. 화면 한 두 개, 정말 단순한 기능만 가지고 있는 카피캣 앱이 아닌, 복잡하고, 엔터프라이즈 레벨에서도 먹히는 소프트웨어를 만들려면 프롬프트 몇 줄로는 불가능하다. 그런데 Tesla, OpenAI를 거친 유명한 연구자인 안드레 카파시, Anthropic에서 Claude Code를 만든 보리스 체니를 비롯한 몇몇 석학은 코딩 분야는 AI가 정복을 했다, 나는 이제 직접 코드를 작성하지 않는다는 말을 한다.

 

생성형 AI도 결국 도구다. 하물며 삽질도 요령이 있어서 사람마다 땅 파는 효율이 다른데, 생성형 AI는 이보다 더 하지 않을까? 잘 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람의 편차가 너무 큰데, 적어도 당분간은 이 갭이 쉽게 줄어들 것 같진 않다. 어떻게 하면 내가 원하는 일러스트가 잘 만들어지도록 프롬프트를 수정해 보는 것도 좋지만, 어떻게 하면 손 하나 까딱 안 하고 멋진 프로그램을 만들 수 있는지 찾아보는 것도 좋지만(그런 방법은 없겠지만) 그전에 우리는 생성형 AI 그 자체를 공부할 필요가 있다.

 

이 책은 근래 내가 읽어본 책 중에서 생성형 AI가 무엇인지에 대해 가장 좋은 책이라고 생각한다. 내가 이 책을 읽고 알게 된 내용은 아래와 같다.

• 왜 생성형 AI가 일반적인 평문, 이미지, 비디오를 만드는 것보다 코딩하는 것을 훨씬 잘하는지?
• 트랜스포머라는 것이 도대체 무엇인지?
• 생성형 AI가 오디오, 비디오는 어떤 원리로 만드는 건지?
• 파인튜닝을 한다는 것이 뭐고, 구체적으로 어떻게 하는 건지?
• 다중 에이전트 시스템을 만들어야 한다는 주장이 있는데 그게 뭐고 어떻게 만드는 건지?
• AI가 탑재된 제품을 만들 때 어떤 기준으로 모델을 골라야 하는지?
• RAG가 좋다는데 RAG는 요즘 기본으로 쓰는 그런 기술인 건지?

이 책은 생성형 AI와 이를 활용한 제품 개발을 하려는 이들이게 딱 적당한 깊이의 지식을 담고 있다. 생성형 AI가 워낙 다양한 기술의 집합체라 다양한 수준의 독자 모두를 만족시킬 수 있는 내용을 알맞은 수준으로 다루는 것이 굉장히 어렵다고 생각하는데 이 책은 그걸 해냈다. 생성형 AI를 매일 사용하고 있지만 문득 드는 궁금함, 하지만 찾아보면 어려운 수학 관련 내용, 그래프에 벽을 느껴서 포기했던 그런 개념을 그림과 함께 쉽게 풀어냈다. 딱 부담되지 않는 선에서, 하지만 얕진 않게 읽는 내내 고개를 끄덕이면서 시간 가는 줄 몰랐다.

 

뿐만 아니라 생성형 AI를 활용한 애플리케이션을 어떻게 만들어야 하는지에 대해도 많이 배울 수 있었다. 요구사항의 성격에 따라서 어떤 기준으로 모델을 골라야 하고, 어떤 방식으로 비즈니스 로직과 안전장치를 걸어 필연적인 불확실성을 제어할 수 있는지에 대해서 구체적인 사례와 함께 다뤄줘서 유익했다. 책을 다 읽고 나니 AI 에이전트를 어떻게 만들어야 하는 건지, 현재 시중에 나와 있는 AI 에이전트, 하네스, 제품 내부가 어떤 구조로 되어 있는 건지 머릿속으로 그릴 수 있었다.