책소개
AI 혁신은 어떻게 일어나는가?MIT · 스탠퍼드 · 하버드 · 조지아텍 · 시카고대 · UC버클리,구글 딥마인드 · 엔비디아 · 업스테이지 · 와들 · H2K까지글로벌 탑티어들의 AI 미래 보고서『AI 내부자들』은 MIT · 스탠퍼드 · 구글 딥마인드 · 엔비디아 · 업스테이지 등 AI 최전선의 내부자들이 쓴 책이다. 로봇 · 의학 · 신약 · 재료공학 등 과학계 혁명은 물론, 창의력을 대표하는 음악과 글쓰기, 비즈니스까지 AI와 함께 만들어 가는 혁신을 한눈에 보여준다. AI와 공존할 우리의 미래를 가장 신빙성 있고 설득력 있게 보여줄 것이다. 서울대학교 문일경 교수, 조지아텍 하세훈 교수, UC버클리 민세원 교수 등 최고 권위자들이 추천한 이 책은, AI 최전선의 실무자와 연구자들이 관찰한 혁신을 현장감 있게 전달한다. 단순한 정보 나열을 넘어 저자들의 생생한 경험을 흡수해서 응용할 수 있는 실용적 지식으로 전환시켜 줄 것이다. 『AI 내부자들』은 AI 시대의 미래를 이해하고 싶은 직장인부터 AI 업계를 진로로 하는 중고생/대학생, 다양한 분야의 시각을 접하고자 하는 전문가 등 AI와 공존하는 모든 이들에게 큰 도움이 될 것이다.
목차
이 책을 펴내며_ AI 혁신은 어떻게 일어나는 것인가?머리말_ 우리 모두가 AI 활용의 주인이 되길 바라며Part 1 AI가 바꾸는 비즈니스와 산업 생태계기업은 언어모델로 어떻게 경쟁우위를 확보할까? _이활석(업스테이지 CTO)마법상자 같은 대규모 언어모델 | 언어모델이 만들어지는 과정 | 언어모델의 장점과 한계 | 제품 경쟁우위 확보를 위한 언어모델 활용 전략들 | AI 사업 운영의 핵심 요소AI 창업의 비밀: 성공의 열쇠는 무엇인가 _박지혁(와들 CEO)기술의 한계를 넘는 비즈니스 모델들 | AI 개발의 초점이 달라지고 있다 | AI의 비용이 높아지고 있는 이유 | A2A 시대의 도래 | 시간, 성공적 비즈니스의 필수 요소AI를 이용한 새로운 한글교육 _홍창기(H2K 창업자)H2K를 창업하다 | 교육 분야에서의 AI 활용 사례 | 소중한글의 AI 활용 사례: AI 튜터의 세 가지 동작 원리 | AI 서비스에서 데이터 전략이 중요한 이유: 업계 사례 비교 | AI 학습 서비스의 데이터 실패 사례가 주는 교훈 | AI가 창업에서 차지하는 역할 | AI를 이용한 앞으로의 비전AI 시대라는데 왜 엔비디아 주식이 오를까? _설형욱(스탠퍼드)GPU가 대체 뭐지? | AI는 왜 GPU가 필요할까? | 엔비디아의 GPU가 더 강력한 이유 | GPU는 공을 들여야 작동한다 | 압도적 1위, 엔비디아 | 쿠다 플랫폼 | AI 반도체의 미래 | 트랜스포머 특화 칩: 에치드 | 새로운 AI 프로그래밍 플랫폼: 모듈러투자자의 마음을 읽는 AI _문현지(MIT)투자자 의견 불일치에 숨은 해독 가능한 패턴 | AI 투자의 엔진, 베이즈 접근법 | AI를 활용한 협업적 의사결정 시스템 | 불일치를 엔진으로Part 2 AI의 발전과 미래 전망시퀀스 모델부터 챗GPT와 딥시크까지, 그리고 미래 전망 _한승주(스탠퍼드)구글의 시퀀스-시퀀스 모델과 오픈AI의 GPT-1 | GPT-2의 등장과 스케일링 법칙 | 오픈AI 챗GPT: 말을 잘 알아듣는 GPT-3 | 오픈AI o1과 딥시크-R1: 사람처럼 생각하는 언어모델 | 2025년 이후의 대규모 언어모델AI가 인류를 지배한다고?: AI의 위험, 그리고 그 해결을 위한 노력들 _이성민(조지아텍)AI는 어떻게 학습할까? | AI가 일으킬 수 있는 문제들 | AI의 위험을 줄이려면 | 현명한 AI 활용에 요구되는 것들빅테크 AI 과학자 _장영균(전 메타, 현 구글 딥마인드)AI 연구 과학자는 무엇을 할까? | AI 연구 과학자를 향한 첫걸음 | 빅테크 AI 연구 과학자가 되어보자! | AI 연구 과학자로서의 삶과 미래Part 3 의료와 생명과학에서의 AI 혁신의학과 AI, 그리고 암 치료의 새로운 길 _문인태(하버드)의학과 AI의 진화: 더 나은 치료를 향한 발걸음 | AI는 어떻게 암과의 싸움에 도움을 줄 수 있을까? | 최신 AI 기반 암 연구의 현 상황 | 앞으로의 전망: AI가 바꿀 암 치료의 미래 | 암과의 싸움에서 바라보는 도전과 희망의 미래AI를 활용한 노화극복 _이동현(하버드)노화 연구의 효용 | AI를 활용한 노화 극복 | 노화 특성 식별 및(치료) 표적 탐색 | 면역 노화 | 유전자 치료 | 세포 리프로그래밍 | 노화 바이오마커 | 나가며AI를 이용한 신약개발 _노지혜(MIT)AI를 이용한 후보물질 선별 | AI를 이용한 새로운 후보물질 설계 | AI를 이용한 후보물질의 합성 | AI를 이용한 신약 개발의 미래우울증, 정신질환 진단 및 치료에서의 AI 활용 _안건(MIT)디지털 표현형을 이용한 우울증 조기진단 | AI를 이용한 우울증 치료방법 추천 | 설문조사 데이터의 사용 | 뇌 이미지 데이터의 사용 | AI를 이용한 정신질환 치료Part 4 창의성을 확장하는 AI: 가능성과 한계AI 음악 창작의 새로운 세계 _김수현(스탠퍼드)음악 창작에서의 AI 기술, 어떻게 봐야 할까 | 기술기업들이 AI 음악 생성 기술을 연구하는 이유 | AI가 진정으로 의미 있는 음악 창작도구가 되려면 | 새로운 음악의 혁신을 위해AI는 스스로 진화한다? 진실과 오해 _황민영(MIT)AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 | AGI가 만능은 아닌 이유AI와 글쓰기 _이민아(시카고대 조교수)AI, 글쓰기에서 진짜 효과는 얼마나 될까? | AI가 글쓰기 생태계에 가져온 변화와 전망Part 5 인간-기계 협력의 새로운 지평물리적 AI: 로보틱스와 생성형 AI의 다음 프론티어 _장요엘(엔비디아)물리적 AI 실현을 위한 과제 | 엔비디아가 물리적 AGI에 주목하는 이유 | 미래: 범용 목적 로보틱스와 휴머노이드의 역할 | 물리적 AGI로 가는 길인간-로봇 상호작용 _황민영(MIT)인간 피드백을 통한 로봇 학습 | 범용 시스템에서 개인화된 로봇으로 | 개인화된 보상 함수 학습 | 신뢰할 수 있는 로봇: 안전성, 명료성, 그리고 불확실성AI를 활용한 설계 최적화 _유윤아(UC버클리)설계 최적화란 무엇이고, 왜 필요할까? | AI는 어떻게 설계 최적화에 활용될 수 있을까? | 설계 최적화에서의 AI 활용 사례 | AI와 설계 최적화의 미래AI와 재료공학 _오창환(MIT)AI와 재료공학 | 온실가스 흡착을 위한 금속-유기 골격 구조체 | AI를 이용한 재료 물성 예측 | AI를 이용한 재료 데이터베이스 구축 | 최종 재료설계에서의 AI 활용방식 | AI 시대에 공학자가 갖는 역할
