？ 프롬프트만 몇 개 써 본다고 ChatGPT를 다 안다고 할 수 있을까? No! ？ 기본 원리와 기술 동향을 이해해야 ChatGPT의 미래까지 내다볼 수 있다! 시중에는 이미 ChatGPT 관련 서적이 서점의 한 코너를 차지할 정도로 다양하게 나와 있다. 쉽고 빠르게 ChatGPT를 활용하는 것도 중요하지만, 세상이 이렇게 변화되기까지의 스토리와 기술 변화의 흐름을 읽지 못하면 수박 겉핥기 지식이 되기 쉽다. 특히 기업의 생산성을 극대화하기 위해 ChatGPT 사용이 필수로 접어드는 시대에 단순히 프롬프트만 사용해 봤다고 해서 ChatGPT를 모두 안다고 자신할 수 있는 사람은 없을 것이다. 이 책은 ChatGPT를 만든 OpenAI가 대성공을 이뤄낼 수 있었던 비결부터 생성 AI의 혁명을 이끌어 낼 수 있었던 ChatGPT 기술 원리를 처음 접하는 사람들도 알기 쉽게 설명하고 있다. 또한 이에 맞붙기 위한 구글의 Bard와 마이크로소프트 Bing은 어떤 경쟁력과 전략을 가지고 있는지도 살펴본다. 생성 AI 시대를 주도하고 있는 세 기업의 힘겨루기 속에서 우리 기업은 과연 어떤 방향으로 나아가야 할지 고민하는 사람들에게, 그 어떤 ChatGPT 관련 책에서도 맛보지 못했던 AI 기업 컨설팅 전문가의 혜안을 전달한다. ChatGPT를 나의 무기로 만들기 위한 최소한의 핵심 기술 질문을 입력하면 ChatGPT가 어떻게 원하는 답변을 쏙쏙 해 주는지 궁금해하는 사람들이 많을 것이다. 그 원리를 알아야 앞으로 기업의 성장을 위해 ChatGPT를 자신 있게 도입할 텐데, 그렇다고 해서 당장 두꺼운 머신러닝 기본서를 독파할 시간도 없이 바쁜 사람들이 바로 기업의 경영자들이다. 실무자도 마찬가지다. ChatGPT를 기반으로 새로운 사업 전략이나 구상을 내놓아야 하는데, 막상 이것을 어느 분야에서 어떻게 활용해야 할지 막막하다. 이 책에서는 당장 기업에 AI를 도입해야 하는 상황에 놓인 사람들을 위해 랭체인과 벡터 스토어 등을 활용한 기업용 LLM 에코 시스템 도입 방안을 그림과 함께 알기 쉽게 설명했다. 또한 OpenAI 채용 공고에 있는 직무 기술서를 분석하며 ChatGPT 이후에 펼쳐질 생성 AI의 미래도 조망한다. ChatGPT 시대 기업의 생존 전략을 짚어 주는 「For Business」 이 책만의 특별한 코너인 「For Business」에는 ChatGPT를 당장 기업에 활용해야 하는 사람들을 위해 저자가 건네는 실질적인 조언을 담았다. ChatGPT를 기업에서 활용할 때 주의점 및 OpenAI API, ChatGPT 플러그인, OpenAI 함수 호출, 코드 인터프리터와 같은 최신 기술을 기업에 도입하는 방안, AI 비서를 도입하기 위한 비즈니스 모델, 프롬프트 엔지니어링을 기업 차원에서 교육하기 위한 TF팀 도입 방안 등 기업 차원에서 행동해야 할 때 참고하면 좋을 내용이 가득하다. 이 책이 필요한 독자 ChatGPT를 써 보기는 했는데 이를 실제 업무에도 활용하고자 하는 사람 ChatGPT를 활용한 비즈니스나 사업을 구상하고자 하는 기업인 ChatGPT를 기업 내부 시스템에 도입하고자 하는 경영자 인공지능으로 업무 혁신을 이루고자 하는 기업 CEO

CHAPTER 01 한 편의 영화처럼 등장한 ChatGPT 이야기 개발자도 예상하지 못한 ChatGPT의 대성공 OpenAI가 ChatGPT를 발표한 이유 바둑 두는 알파고, 말하는 ChatGPT 우리는 왜 ChatGPT에 열광하는가? ChatGPT가 여는 본격 AI 시대 __유료 서비스로 인한 AI 발전 가속화 __학문적인 AI에서 상업적인 AI로 __AI 연구자에서 AI 사용자로 __유료화의 다른 이름은 글로벌 경쟁 __보편적인 서비스에서 산업별 서비스로 __일반적인 용도에서 기업에 특화된 ChatGPT로 __주니어 여러 명 대신 ChatGPT를 잘 쓰는 시니어 한 명 새로운 비즈니스를 창출하는 ChatGPT ChatGPT의 문제점 CHAPTER 02 현대적인 AI 히스토리 2012년, 현대적인 AI의 서막 2015년, OpenAI의 시작 2019년, GPT-2 등장 이후 GPT-3까지 2023년, ChatGPT와 GPT-4의 인기 OpenAI? CloseAI? CHAPTER 03 ChatGPT 기술의 이해 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 방법 __무수히 많은 문장에 있는 단어의 순서를 암기하다 __구글이 단어를 벡터로 표기하는 혁신을 이루다 자연어 처리의 시작, RNN과 LSTM 자연어 처리의 혁명, 구글 트랜스포머의 등장 __트랜스포머의 구조 전이 학습 GPT-3의 독특한 전이 학습 방식 GPT-3를 사람이 업그레이드한 InstructGPT __GPT-3의 약점 __InstructGPT의 지도 학습 과정 ChatGPT로 다시 업그레이드 마침내 출연한 GPT-4 CHAPTER 04 OpenAI가 꿈꾸는 원대한 비전 ChatGPT의 차별점 샘 알트만이 밝힌 OpenAI의 로드맵 ChatGPT의 성능 업그레이드 방향 ChatGPT 비즈니스 활용의 강점 비즈니스 플랫폼을 위한 ChatGPT의 주요 기능 __OpenAI API __OpenAI ChatGPT 플러그인 __OpenAI 함수 호출 __코드 인터프리터 비즈니스 미래가 달려 있는 AI 비서, PDA 기술 PDA로 그리는 비즈니스 미래 __PDA 산업 구조 __PDA 비즈니스 모델 __PDA 디바이스 연결 방식 사용자 인터페이스도 대신할 ChatGPT OpenAI 직무 기술서로 그려보는 미래 CHAPTER 05 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링이란? 실제 업무에서 사용하는 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어가 가져야 하는 능력 __책임지는 기획력 __예리하게 질문하는 능력 __답변을 해석하는 능력 __모든 것을 내 것으로 만드는 편집력 프롬프트 엔지니어라는 직업 CHAPTER 06 구글의 대응 방식 일하는 방식의 변화 구글은 지금 무엇을 생각하는가 LLM 크기 경쟁에 구글이 참여했다 __BERT __Meena __LaMDA __PaLM __PaLM2 __Bard 구글이 나아가는 방향 __Gemini 프로젝트는 구글을 구원할 수 있을까 구글 검색 페이지에 AI가 만든 페이지가 먼저 나온다면 __구글 검색 엔진에 PaLM2를 통합하다 구글의 미래는? __한 번 사고 치면 답이 없는 챗봇 __구글에게 남은 시간 CHAPTER 07 마이크로소프트의 AI 전략 마이크로소프트의 구세주, 사티아 나델라 검색과 채팅을 결합하는 전략 __Bing Chat과 GPT-4 __프로메테우스 엔진의 성능 __맞춤형 광고 시장이 열린다 일상 업무를 바꾸는 코파일럿의 힘 대박 날 수밖에 없는 애저 클라우드 밝을 수밖에 없는 마이크로소프트의 미래 CHAPTER 08 오픈 소스 진영의 부상 ChatGPT에 대한 기업의 요구 사항 LLM 에코 시스템의 탄생 __기업용 LLM 도입 형태 __LLM 에코 시스템의 구성 __LLM 현황 및 구조 __프롬프트 튜닝과 파인 튜닝의 차이점 다양한 기업의 LLM이 쏟아지고 있다 __메타의 LLaMA __스탠포드 대학의 Alpaca __데이터브릭스의 Dolly2 ChatGPT 요구 사항 구현 아키텍처 __ChatGPT 시대의 떠오르는 스타, 랭체인 __새롭게 열린 DB 시장, 벡터 스토어 __수천 개 앱과 연결되는 재피어 __실시간 구글 검색이 가능한 SERP API 자동화된 에이전트 프로그램 __알아서 일하는 ChatGPT, AutoGPT __AutoGPT의 심플한 버전, AgentGPT __HuggingGPT와 마이크로소프트 JAVIS CHAPTER 09 ChatGPT와 다양한 기술의 결합 ChatGPT를 활용한 새로운 애플리케이션의 등장 __카카오톡처럼 편한 무료 ChatGPT, AskUp __기계 설비의 예지보전 알람을 해석하는 UYeG ChatGPT로 업그레이드하는 금융 비즈니스 __내 손안의 자산 컨설턴트, 웰스가이드 __바닥부터 새로 만든 금융 ChatGPT, BloombergGPT ChatGPT로 날개를 다는 기업 경영 혁신 로보틱스와 ChatGPT의 만남 〈전격 Z작전〉의 키트가 현실이 되는 ChatGPT의 능력 본격 메타버스 시대를 다시 열 ChatGPT

ChatGPT는 그동안 AI에 관심이 없었던 사람들에게도 경이로움 그 자체였습니다. 가히 모든 분야, 모든 산업, 모든 사람에게 어마어마한 파급력을 몰고 온 것입니다. 이는 과거에 PC, 인터넷, 스마트폰이 세상에 처음 나왔을 때의 놀라움과 견줄만합니다. 조금만 사용해 봐도 알겠지만 ChatGPT가 하는 답변은 기존 검색과는 다르고 심지어 사람과 견주었을 때 더 빠르고 정확하다고도 합니다. (21~22쪽) 우리나라 기업 문화의 근간인 ‘농경 시대의 근면성’은 이제 옛말입니다. ‘머리가 나쁘면 몸이 고생한다’는 말처럼 상황에 따라 맡은 일의 일부는 ChatGPT에 맡기는 것이 중요해집니다. 사람은 ChatGPT가 일한 결과를 보고 빠진 것이 있는지, 오류는 없는지 등의 문제만 해결하면 됩니다. ChatGPT를 잘 활용하는 사람은 큰 규모의 일도 쉽고 빠르게 처리할 수 있는 반면, 담당 분야가 적고 편협한 사람은 인공 지능에 의해 쉽게 대체되겠죠. ChatGPT를 잘 활용하는 소수의 엘리트 직원 한 명이 ChatGPT를 활용하지 못하는 열 명을 대신해 전체 생산성을 주도할 것입니다. (42~43쪽) 기업이 오랫동안 비즈니스를 하면서 쌓은 노하우는 주로 경험이 많은 시니어 직원들에게 있습니다. 그런데 그런 직원들이 은퇴하거나 퇴사할 경우 기업 입장에서는 매우 큰 손실입니다. 그동안 쌓은 노하우나 수많은 기록 문서를 학습시켜 그 회사만의 ChatGPT를 만들면 직원들의 업무 능률도 높아지고, 회사는 특정 몇몇 사람에게만 의존하지 않아도 됩니다. (47쪽) 이 책을 보는 여러분은 ‘그래서 이제 ChatGPT로 어떻게 사업 모델을 만들 수 있지?’에 대한 궁금증이 커졌을 것입니다. 웬만한 검색 엔진을 뛰어넘는 ChatGPT의 강점이 무엇인지 잘 이해하면 비즈니스 사업 모델 구상 또한 한결 수월할 것입니다. (136쪽) ChatGPT 시대는 다시 말해 질문의 시대에 살고 있다는 뜻과도 같습니다. 우리는 질문할 주제에 대해 어느 정도 알고 있어야 제대로 된 질문을 할 수 있습니다. ChatGPT에 질문할 때도 마찬가지입니다. 두루뭉술하게 질문하면 답변도 두루뭉술하게 옵니다. 질문의 의도가 명확하지 않으면 ChatGPT가 질문자의 의도를 잘못 이해해 틀린 답변을 할 수도 있습니다. 이러한 답변을 그대로 사용한다면 큰일 나겠죠. (183쪽) 프롬프트 엔지니어가 따로 있다 하더라도 자신이 하는 업무에 초점을 맞춘 프롬프트 엔지니어링은 반드시 익혀 두어야 합니다. 현재도 업무에서 프롬프트를 사용하는 경우가 매우 많습니다. 따라서 업무 시간이 단축되는 것은 물론 신규 직원 채용도 줄고 있습니다. 특히 해당 업무 경력이 없는 신입사원의 경우는 아예 채용하지 않는 경우도 있습니다. ChatGPT만 잘 사용해도 인턴 사원 한 명을 고용해 업무를 시키는 것과 유사한 효과가 있기 때문입니다. (189쪽) 기업의 요구 사항을 모두 구현하려면 ChatGPT만으로는 다소 한계가 있습니다. ChatGPT를 제대로 사용하려면 요금을 내야 할 뿐만 아니라 프롬프트에 입력하는 기업 정보가 자칫 OpenAI에 흘러갈 위험이 있기 때문입니다. 그러자 오픈 소스 형태로 출시된 LLM이 필요하게 되었습니다. 개발된 LLM과 기업 내부 데이터를 연결하고, 외부 시스템과 통합 가능한 소프트웨어를 연결해 기업별로 사용할 수 있는 LLM을 구축하는 것입니다. 이것이 바로 LLM 에코 시스템의 탄생입니다. (250쪽)