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챗GPT 빅 웨이브 : 초거대 AI가 불러올 비즈니스 변화
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분류 경제전망
저자 김지현
출판사/발행일 크레타 / 2023.05.15
페이지 수 244 page
ISBN 9791192742076
상품코드 356737439
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책내용
★★초거대 AI의 기반 기술부터 비즈니스 모델 전망까지★★ ★★IT 분야 최전선에 있는 전문가의 챗GPT A to Z★★ ★★생성 AI, 그 중심의 챗GPT 개인과 기업 사용설명서★★ ★★AI의 홍수에서 표류하는 사람들을 위한 종합 대담★★ 챗GPT가 불러올 거대한 흐름 속 포인트를 선점하라! 핵심은 LLM 기술, 그 속에서 웃는 자와 우는 자는? “혁명은 챗GPT가 아닌 LLM이다” “생성 AI 시대의 비즈니스 모델은 무엇일까” 아마존의 창업자이자 현 의장 제프 베이조스는 “혁신이라는 것은 누가 먼저 했느냐가 아니라, 생활화되어 있느냐가 중요하다”라고 했다. 이미 챗GPT가 우리 생활에 깊숙이 들어오고 있고, 산업화도 빠르게 진행되고 있다. 특히 챗GPT가 산업에 미칠 영향은 다양하게 나타날 수 있다. 챗GPT를 활용해 기존의 단점을 보완한 고객 상담 서비스를 개선하거나, 인공지능 비서를 새롭게 개발하거나, 의료분야에서 진단 보조 시스템으로 활용하는 등 다양한 방법이 있다. 구글이나 아마존 등 빅테크 기업들은 이미 챗GPT를 활용한 새로운 비즈니스 모델 개발에 박차를 가하고 있다. 챗GPT는 초거대 AI 시대를 열었고, 이에 따라 국내외 빅테크 기업은 AGI 비즈니스 모델을 새롭게 구축할 필요가 있다. 한 예로 오픈AI는 챗GPT의 API를 공개하며 다른 앱들을 활용해 특정 기능을 실행할 수 있는 플러그인 전략을 발표했다. 이는 슈퍼앱을 만들어 포털 전략을 통해 사용자들에게 더 많은 인앱 서비스를 제공하기 위한 것이다. 또 다양한 생산성 앱은 챗GPT의 도입으로 마이크로소프트과 전략적 경쟁을 하면서 소비자들에게 더 많은 기능과 편의를 제공할 수도 있다. 이 기술이 어디까지 발전할지는 아직 미지수다. 그만큼 무궁무진하다는 뜻이다. 이미 진행 중인 제4차 산업혁명을 이야기할 때 사람들이 가장 두려워하는 건 바로 ‘인간의 일자리’ 문제다. ‘PWC 보고서’에 의하면 1300명에게 ‘챗GPT 선호 여부’를 묻는 질문에 ‘좋다’는 응답이 60%, ‘당신의 업무를 대신할 것 같나?’라는 질문에는 ‘아니다’라는 응답이 63%였다. 이렇듯 “생성형 AI가 인간의 일자리에 위협을 줄까?”라는 우려가 심상치 않게 들려온다. 인류는 끊임없이 신기술을 탄생시켰고, 그로 인해 일자리도 창출해 냈다. 챗GPT는 불과 3~4개월 만에 급속도로 성장했기에, 앞으로 생성 AI의 위력은 날로 더해갈 것이다. 막연한 불안으로 대하기보다는 이를 어떻게 적극적으로 활용할지 고민해야 한다. IT 분야 두 리더의 만남 최재홍이 묻고 김지현이 답하다 이 책은 다른 책들과 차별화된 가치를 담아내고 있는데, 그중 하나는 형식이 내용을 지배한다는 점이다. 독자들의 이해를 우선으로 하고자 IT 분야의 리더인 테크라이터 김지현(SK경영경제연구소 부사장)과 강릉원주대학교 교수 최재홍(KB금융지주 IT 분야 사외이사)의 대담을 엮어 정리했다. 27년간 테크 산업에 몸담은 김지현 테크라이터가 전망하는, 이 시대에 꼭 짚고 넘어가야 할 AI 기술과 흐름을 총망라하며, ICT 전문가 최재홍 교수와 심층 대담을 통해 현재 AI 기술과 비즈니스 모델에 대한 날카로운 분석을 만나볼 수 있다. 명확한 메시지를 중심으로 궁금한 사항을 즉각 이해할 수 있도록 했으며, 불필요한 배경 설명이나 순차적 정보 전달에서 벗어나 다양한 관점으로 내용을 정리했다. 또 다른 차별화된 가치는 생성 AI를 우리 사회와 기업이 어떻게 대처해야 하는지 담았다는 점이다. 챗GPT를 가능하게 한 LLM 기술은 다양한 종류의 생성 AI 서비스를 양산해 내고 있다. 이를 활용해서 어떻게 개인의 업무 생산성을 높이고, 기업의 비즈니스 모델 혁신에 이용할 것인지에 대한 고찰이 필요하다. 또 챗GPT가 우리 사회와 산업에 주는 영향도 생각해 봐야 한다. 이 책에서는 AI 기반 기술에 대한 이해를 시작으로, AGI 생태계 속 기업들의 선택과 경쟁 구도, 챗GPT를 비롯한 생성 AI의 활용 방안과 대처 방안에 대한 실질적인 정보를 제공하며, 이를 통해 새로운 가능성을 열어줄 것이다.
목차
프롤로그 테크라이터 김지현 - AI 생태계를 바꾸는 혁명이 될 것인가 강릉원주대학교 교수 최재홍 - 개인과 기업이 준비해야 할 것을 생각하다 1. 챗GPT가 앞당긴 AI의 흐름 챗GPT가 일으킬 빅 웨이브 AI의 터닝 포인트, 챗GPT의 엔진 LLM 챗GPT의 한계, 극복할 방법은 2. 초거대 AI, AGI 생태계 속 기업의 선택 사람을 뛰어넘는 AGI 생태계에서 움직이는 기업들 혼돈의 AI 시대, 경쟁에서 살아남기 생성 AI 시대의 승자는 3. 챗GPT가 뒤바꾼 빅테크 기업의 경쟁구도 치열해지는 빅테크 기업 전쟁 생성 AI의 킬러 서비스와 슈퍼앱 웹3와 블록체인, 메타버스를 넘는 킬러 서비스는 4. 이슈로 정리한 챗GPT와 실전 노하우 챗GPT와 기업의 이슈 AGI 시대의 전망과 대비 챗GPT와 사회적 이슈 챗GPT와 개인의 이슈 업무 현장에서 스마트하게 챗GPT 사용하는 법 챗GPT 사용설명서 에필로그 테크라이터 김지현 - 챗GPT의 가치에 대해 생각하다 초거대 AI 인사이트 찾아보기
본문중에서
2023년 상반기는 하루가 1년 같았다. 1년 동안 벌어질 일들이 하루 안에 너무나도 압축해서 이루어지고 있다. 그만큼 챗 GPT가 쏘아 올린 공이 나비 효과로 이어져 많은 변화를 만들어 내는 것 같다. 기업들도 이 챗GPT의 기술이 앞으로 어떠한 변화를 만들어 낼지, 또 비즈니스 모델(BM) 혁신에 대해 고민이 많다. /1장 챗GPT에 적용된 AI는 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)이라 불리는 것으로, 기존의 인공지능보다 범용적으로 사용될 수 있고 인간의 언어를 기반으로 학습된 모델이다. 챗GPT는 우리 모든 일상에서 범용적으로 쓸 수 있는 AI라는 점에서 기존 AI와 다르다. 알파고는 특정 목적으로만 해결할 수 있는 ‘특정 용도의 AI(좁은 AI 혹은 내로우 AI)’이며, 기존에 우리가 접한 대부분의 AI가 그렇다. 예를 들면 자율 주행차에 탑재된 AI는 운전만 잘하도록 특정되어 있고, 페이스 레커그니션 AI(Face Recognition AI)는 얼굴만 인식하는 데 특화되어 있다. 그런데 챗GPT에 사용된 AI는 ‘범용 AI’로 말 그대로 여러 분야나 용도로 널리 쓰여 뭐든지 잘 수행한다. 이것이 가능해진 이유는 LLM이라는 새로운 AI 모델 때문이다. LLM의 ‘Language(언어)’가 중요한데, 컴퓨터 언어가 아니라 우리가 말하는 ‘인간의 언어’다. LLM은 영어, 한국어, 일본어 등 수많은 인간의 언어를 이해할 수 있는 범용 AI 모델이 기반이 되어 기존의 AI와는 큰 차이가 있다. /1장 GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)는 오픈AI에서 만든 다중 모드 대규모 언어 모델이며 GPT 시리즈의 네 번째 모델이다. 2023년 3월 14일에 출시되었으며 챗GPT 플러스를 통해 제한된 형태로 공개적으로 사용할 수 있게 되었으며 상용 API에 대한 액세스는 대기자 명단을 통해 제공된다. GPT-4는 다음 토큰을 예측하도록 사전 훈련되었으며(공개 데이터와 ‘제3자로부터 라이선스를 제공받은 데이터’를 모두 사용) 다음을 위한 인간 및 AI 피드백의 강화학습으로 미세 조정되었다. /1장 챗GPT가 검색을 대체할 것이냐고 묻는다면 그럴 것 같지 않다고 답할 것이다. 챗GPT는 ‘대화형’이다. 대화하다가 무언가를 물어볼 수도 있고, 답변해 주고, 그러다 다른 걸 물어보기도 한다. 하지만 주고받는 대화와 검색을 통해 읽는 것은 다르다. 사람과 대화할 때 특정 주제에 관해 상대방이 더 잘 알고 있다고 생각하면 검색하거나 찾아보지 않을 것이다. 그런 것처럼 검색을 통해 비슷한 자료를 여러 개 찾아보는 것과 챗GPT 같은 대화형 인터페이스로 필요한 것만 물어보고 정보를 주고받으면서 얻는 차이가 있다. 그래서 검색은 검색대로 서비스를 이어갈 것이고, 챗GPT는 그것대로 시장을 점유해 나갈 것이다. /2장 3억 명 중 지속해서 이탈하지 않고 꾸준히 쓰는 사용자에 대한 데이터는 없지만, 아마도 GPT-4 같은 새로운 형태의 기술이 지속적으로 발표되고 이어서 챗GPT 플러그인에 다양한 서비스들이 가세하면 사용자 유입은 계속 늘어날 것이다. 오픈AI의 발전 속도를 볼 때, 지금 3억 명의 사용자가 5억 명이 되는 건 시간 문제 아닐까? 그 5억 명이 지속적으로, 매일 사용한다고 가정했을 때 생활화 검증은 끝났다고 본다. ‘산업화’는 비즈니스를 하는 기업이 받아들여야 하는 분야다. 최근 토스와 카카오톡 같은 국내 빅테크 기업이 이를 활용하고 있고, 교육 IT 분야에서도 받아들이는 속도가 빠르다. 이런 흐름 속에서 원래 IT 사업을 하지 않았던 스타트업도 새로운 서비스에 챗GPT를 활용하려는 움직임이 있다. 이런 현상을 보고 ‘생활화’에 이어 ‘산업화’도 빨라지겠다는 생각이 들었다. 모바일이 확대되는 데 3~4년이 걸렸다면 이번 ‘챗GPT의 산업화’는 2024년 정도가 되면 훨씬 빠른 속도로 앞당겨질 것이다. /2장 기존에 존재하는 소프트웨어나 서비스, 솔루션에 LLM, 챗GPT 기술을 적극적으로 도입해 품질을 높여 경쟁력을 강화하면 큰 기회가 될 것이다. 현재 외국의 기업뿐 아니라 우리나라의 삼성SDS, 비아이매트릭스, 패스트포워드 등 관련 업계에서는 이미 챗GPT를 도입하며 제품 고도화를 실시하고 있다. 국내외 빅테크 기업이 기술 도입에 적극적이기에 참여하지 않는다면 위기가 찾아올 수 있다. 또한 챗GPT나 마이크로소프트의 엣지 브라우저에서 AGI 서비스들을 한데 묶어 새로운 슈퍼앱이 탄생한다면 이는 기존의 구글이나 네이버, 카카오, 페이스북과 같은 파워풀한 고객 접점을 갖춘 인터넷 서비스 기업들에게는 위기가 될 것이다. /2장 디지털 트랜스포메이션이나 AI 기반의 디지털 트랜스포메이션에서 제일 중요한 핵심은 ‘목적’에 대한 정의다. 경영진과 AI 를 통한 디테일을 추진하는 부서가 해당 사업을 왜 하는지를 먼저 명확히 하고 추진해야 한다. 현재 몇몇 기업에서는 AI 트랜스포메이션에 박차를 기하고 있고, AI 트랜스포메이션 생태계 확장을 위해 움직이고 있다. 그렇다면 LLM 기술을 기반으로 어떻게 더 기업에 맞는 비즈니스 모델을 혁신할 수 있는지 살펴볼 필요가 있다. /3장 물론 그렇다고 개별적인 AGI 서비스의 존재 가치가 필요 없다는 것은 아니다. 다양한 법률 상담을 하는 회사에서 인공지능 기반의 법률 상담을 저렴한 가격에 서비스하고, 더 고도화된 상담을 받기 원하는 고객에게는 실제 변호사를 소개해 줄 수 있다. 그리고 챗GPT 플러그인을 통해 대중적인 챗GPT 내에서는 무료로 가벼운 법률 상담을 제공함으로써 브랜드를 알리는 마케팅 용도로 활용할 수도 있을 것이다. 이처럼 특정 영역에서 AGI 서비스를 만드는 기업은 LLM 기술과 개별 AGI 서비스 그리고 포털화된 챗GPT와 같은 통합형 AGI 서비스 사이에서 어떻게 서비스 전략을 구축할 것인지 다각도로 고민해야 할 것이다. /3장 “무엇일까?”를 알려면 “무엇이 다를까?”를 알아야 한다. 무엇이 다른지 알아야 “무엇일까?”에 대한 답도 나오기 때문이다. 우리가 그동안 AGI 서비스들에 대해 목격한 것은 대화형 UI가 다르고, 실제 창작물을 생성해서 완성된 결과물을 제시한다는 점이 다르다는 것이다. 이 2가지 다른 점으로 “무엇”을 가능하게 해줄 수 있을까? 특별히 컴퓨터를 작동시키기 위해 배울 필요 없이 우리가 필요로 하는 것을 요청하면, 바로 완성된 결과물을 얻어낼 수 있다. 누구나 필요로 한 것을 컴퓨터, 인터넷 등의 디지털 기술을 활용해 얻을 수 있다. 바로 그렇게 AGI 시대의 킬러앱은 영화 〈아이언맨〉의 자비스처럼 뭐든 알아듣고 우리가 필요로 하는 것을 제시해 줄 수 있는 AI 에이전트가 킬러앱이 될 것이다. 나를 잘 알고 내 마음을 헤아리는 상담사 혹은 친구이자 멘토가 되어 내 옆에서 모든 걸 계속 지원하는 든든한 나의 조력자가 AGI 시대에 가장 보편적으로 많이 사용하는 서비스가 될 것이다. /3장 그럼에도 개인은 기존의 검색 서비스를 사용하는 것처럼 적극적으로 챗GPT를 사용하기 위해 전향적으로 나서고 있다. 나 역시도 아직 검색만큼의 비중은 아니지만, 새로운 아이디어를 떠올리거나 다양한 관점의 생각을 펼치는 데 도움을 받는 용도로 챗GPT를 적극 활용하고 있다. 이때 가장 중요한 나만의 활용 방식은 챗GPT와 대화하는 창에서 최소 10분 이상 오랜 시간 공들여서 지시하며 정보를 탐색한다는 것이다. 두세 번의 프롬프트로 답을 얻으려 하지 않고 긴 시간 공들여서 메시지를 주고받으며 정보를 찾으려고 노력해야 실제 업무에 도움이 되는 시사점을 찾을 수 있기 때문이다. 그렇게 메시지를 주고받는 과정에서는 챗GPT는 나와 주고받은 메시지를 기억한다. 대화창 내에서는 단기적으로 기억을 하는 것이다. /4장 앞으로 경계하고 사회적 담론으로 다뤄야 할 주제인 것 같다. 사실 20년 전에 구글 검색, 네이버 검색이 나와서 발생했던 문제가 있었다. 어느 병원 게시판에 쓴 특정인의 비밀스러운 글도 검색되고, 심지어 주민등록번호를 검색했더니 전화번호부터 시작해 각종 개인 정보가 전부 검색되는 문제가 발견됐다. 이후 이를 차단하는 법도 만들어지고, 공공기관에서도 개인 정보를 보다 철저하게 단속하도록 하는 인식이 마련되었다. 이처럼 지금 너무 짧은 시간에 폭발적인 AGI에 관한 관심이 커지다 보니, 우리가 생각하지 못했던 사회적 이슈가 계속 발생할 것으로 보인다. 이는 사회적으로 충분한 담론이 형성되어 그에 대한 적절한 규제나 이슈 제기 등 앞으로 문제가 발생하지 않도록 잘 채비할 기회도 마련되어야 할 것이다. /4장 “생성형 AI가 인간의 일자리에 위협을 줄까?”라는 질문은 많은 사람이 고민하고 여러 전문가가 다양한 견해로 답변하는 주제다. 어떤 일자리는 사라지고, 어떤 일자리는 새로 생겨날 텐데 내 생각은 그 전체의 합은 아마도 ‘플러스’가 아닐까 싶다. 신기술은 기존의 일자리를 위협했지만, 덕분에 인류 문명이 발전하며 또 다른 일자리를 만들어 냈고, 그 규모는 늘 컸다. 단 우리가 우려해야 할 사항은 내 일자리가 대체될 수 있다는 것과 새로운 일자리의 기회가 내게 오지 않을 수 있다는 것이다. 때문에 내 업무나 내 미래를 위해 생성형 AI를 더 적극적으로 유용하게 활용할 수 있는 지식이 필요하다. 개인은 개인이 할 수 있는 업무 역량을 키워야 한다. 일자리가 사라지는 것에 대한 고민은 정부나 사회학자 등을 비롯한 각계 전문가들이 머리를 맞대어 대처 방안을 찾는 것이 적절할 것이다. /4장

저자
김지현
다양한 경험과 직업을 가진 ICT 분야의 전문가다. 현재는 SKT A. PMO와 SK mySUNI 부사장으로 AI를 활용한 사업과 디지털 트랜스포메이션 연구 및 교육 기획을 맡고 있다. 기존에는 SK플래닛에서 신규사업 전략을 담당했고, 다음커뮤니케이션에서 모바일 사업 전략과 사물 인터넷 등의 사업 기획을 하기도 했다. 한때 카이스트 정보미디어 겸직교수를 맡기도 했다. 1996년에 《컴퓨터 119》라는 첫 책을 쓰기 시작해, 2009년 《웹 트렌드 & 전략 리포트》, 2010년 《모바일 이노베이션》, 2013년 《포스트 스마트폰, 경계의 붕괴》, 그리고 2020년 《인공지능과 인간의 대화》, 2021년 《IT 사용설명서》 등 신기술 트렌드를 중심으로 다양한 저술 활동을 펼치고 있다. 26년간 IT 분야에서 기업인으로, 저술가로, 교수로, 강사로 다양하게 활동하며 쌓아 올린 경험과 노하우를 살려 ICT 트렌드 및 그로 인해 생겨나는 사회와 우리 일상의 변화, 기업의 혁신에 대해 연구하고 있다.
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