책 소개
★ AI가 우리 일자리를 빼앗는다고?
★ AI가 아니라 AI 잘 활용하는 기업과 사람에게 일자리를 빼앗기는 것이다
★ 30년 개발 리더가 알려주는 기업과 개인 모두를 위한 AI 필수 생존 지식과 지혜를 만나보자
2024년, 젠슨 황은 두바이에서 열린 세계정부정상회의에서 “더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다”고 말했다. 저자는 이를 응용해 말한다. “직장인이 코딩을 배우면 더 강력한 도움이 된다. 하지만 AI를 배우지 않으면 더 이상 생존할 수 없다.”
이미 IT 전문가가 아니어도 AI를 사용하는 시대가 되었다. 이 책은 챗GPT로 가속된 인공지능과 협업하는 ‘AI 코워킹’을 넘어, 인공지능과 함께 생활하는 ‘AI 코리빙’ 시대로 쾌속 질주하는 현시점에 기업과 개인이 당장 알아야 하는 생존 지식과 지혜를 담고 있다. 블리자드, 몰로코, 삼성전자 출신 30년 개발자이자 테크 리더이자, 티타임즈TV 유튜브 채널의 〈30년 개발자의 기업 분석 - 시즌 3 AI> 시리즈 고정 출연자, 박종천 저자가 안내하는 비즈니스 기회, 활용, 기술 그리고 미래에 대한 생존 전략을 만나보자.

현) 넥스트인텔리전스 AI 어드바이저. 30여 년 동안 실리콘밸리를 오가며 한글과컴퓨터, 블리자드, 넥슨, 삼성전자를 거쳐 머신러닝 기반의 광고 플랫폼 유니콘 기업 몰로코에서 헤드 오브 솔루션스 아키텍처로 일했다. 삼성전자, 몰로코, 뤼이드 등에서 머신러닝, 생성 AI(LLM) 등 인공지능을 활용해 혁신적인 성과를 도출하는 비즈니스를 고안하고 구축했다. 현재는 이런 노하우를 공유하고자 크고 작은 기업과 개발자 커뮤니티에서 머신러닝, 생성 AI(LLM), 기술, 개발, 조직 문화를 주제로 강연과 컨설팅을 병행하고 있다. 주요 저서로는 『개발자로 살아남기』(2022) 등이 있다.
전) 몰로코 헤드 오브 솔루션즈 아키텍처, 삼성전자 무선사업부 상무/그룹장, 넥슨 VP 오브 플랫폼 테크놀로지, 블리자드 리드 소프트웨어 엔지니어.

목차
PART 1 챗GPT, 정말 궁금합니다
__ 01 챗GPT가 뭐길래, 꼭 알아야 할까?
__ 02 챗GPT의 결과를 신뢰해도 될까?
__ 03 챗GPT 시대, 아직도 파이썬을 배워야 할까?
__ 04 챗GPT는 어느 날 땅에서 솟아난 기술인가?
__ 05 챗GPT는 어떻게 글을 이해하고 쓰나?
__ 06 챗GPT는 검색엔진과 어떻게 다른가?
__ 07 프롬프트 엔지니어링이 그다지도 중요한가?
__ 08 더 읽기 전에 기초 용어 리마인드

PART 2 AI 코워킹과 AI 코리빙으로의 초대
__ 01 AI 코워킹, AI 코리빙 시대가 온다
__ 02 AI가 촉발한 비즈니스 기회의 땅
__ 03 AI는 양질의 데이터를 먹고 산다
__ 04 데이터 프라이버시를 지키자

PART 3 머신러닝을 성공적으로 도입한 리더들
__ 01 ‘S&P 7’은 이렇게 활용한다
__ 02 테슬라의 자율주행은 왜 차원이 다를까?
__ 03 AI, 게임에서 게임체인저가 된다
__ 04 당근, 몇백 명으로 몇만 명을 대적하다

PART 4 AI 시대의 챗GPT 출정식
__ 01 GPT, 광속 발전 시동을 걸다
__ 02 챗GPT & GPT API 알아보기
__ 03 LLM을 더 똑똑하게 만드는 파인튜닝
__ 04 챗GPT 코워킹 시도하기
__ 05 환각현상 제어하기
__ 06 향후 5년 내에 AI 코워킹 시대가 온다

PART 5 챗GPT가 몰고온 비즈니스 변화
__ 01 엔비디아가 지고 애플 시대가 다시 온다
__ 02 MS가 코파일럿으로 AI 코워킹 시대를 선도한다
__ 03 앱 코파일럿이 20명 일을 순식간에 끝낸다
__ 04 LLM 네이티브한 조직과 반려 AI로써 진화
__ 05 LLM을 놀랍게 활용하는 회사들
__ 06 회사에 LLM 도입하는 제일 확실한 방법, AI 해커톤

PART 6 챗GPT를 믿어도 되는 걸까?
__ 01 우리만의 사내용 LLM이 필요할까?
__ 02 LLM, 삐뚤어지지 않게 활용하기
__ 03 AI를 이용한 창작물의 저작권은 누구에게 있을까?

PART 7 챗GPT 시대의 미래에 살아남기
__ 01 AI가 내 직업을 뺏을 것인가?
__ 02 AI가 인간을 지배할 것인가?
__ 03 우리는 밑바닥부터 AI를 개발해야 할까?
__ 04 작은 테크 기업은 어떻게 해야 하나?
__ 05 AI . 로봇 시대, 인류는 어떤 미래를 맞이하나?

APPENDIX I 공부하는 어른을 위한 AI 기술 노트
__ 01 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워를 알아보자
__ 02 AI에도 전공 분야가 있다
__ 03 AI는 어떻게 스스로의 규칙을 찾을까?
__ 04 머신러닝과 LLM은 기술적으로 어떻게 다른가?
__ 05 파라미터가 AI 성능에 미치는 영향
__ 06 LLM의 근원, 맥락을 찾아내는 트랜스포머
APPENDIX Ⅱ 챗GPT와 대화하는 6가지 프롬프트 기법
APPENDIX Ⅲ 서바이벌 AI 미니 사전