AI 슈퍼리치의 탄생

추천사
감사의 글
서문

1부 : 인공지능의 본질과 한계 이해
1장 | 과거는 현재의 시작이다
1-1. 컴퓨터는 개념 설계부터 인공지능
• 피타고라스의 인사이트
• 컴퓨터 고안자의 최종 목표: 인공지능
1-2. 서양 철학의 인식론이 제공하는 인공지능에 대한 힌트
• 인식론의 역사가 주는 교훈
1-3. 연역적 인공지능의 발전 과정
• 계산 능력 아웃소싱: 최초 컴퓨터
• 프로그래머블(Programmable) 기계: 연역적 인공지능
• 연역적 인공지능의 확장: 네트워킹
2장 | 인공지능의 현재
2-1. 컴퓨터 활용 패러다임의 변화
• 컴퓨터에 도입된 경험론: 귀납적 인공지능
• 새 술은 새 부대에: 패러다임이 바뀌면 우리의 사고 프레임과 일하는 방식도 변해야 한다
• 컴퓨터에 달아 준 감각 기관
• 귀납적 인공지능의 핵심 요소
2-2. 학습용 데이터 이슈
• 필요한 데이터는 교과서
• 미래 경쟁력은 데이터 오리지널리티
2-3. 귀납적 인공지능의 특징과 한계
• 컴퓨터가 얻은 새로운 능력: 추상화 능력
• 인간과 상호 보완적인 인공지능
• 귀납적 인공지능의 한계
• 한계 극복의 주체: 인간
2-4. 생성형 인공지능
• 귀납적 인공지능의 부산물
• 새로운 생산 수단의 등장: 새로운 인류 역사의 변곡점
• 양날의 검: 이미 세상을 바꾸고 있다, 눈에 보이는 것도 믿을 수 없는 수준으로
• 생성형 인공지능의 한계

2부 : 인공지능은 어떻게 시장과 상호 작용 할 것인가?
3장 | 인공지능으로 인한 미래 변화는 어떤 모습일까?
3-1. 인공지능 기술이 시장에 주는 의미
• 데이터 vs 메타데이터
3-2. 인공지능이 만들어 낼 중장기 방향성
• 퍼베이시브 인공지능(Pervasive AI)
• 가속되는 발전 속도
• 슈퍼 인텔리전스? 슈퍼 휴먼!
• 직업들이 없어진다고?
• 인공지능 디스토피아?
3-3. 인공지능이 가져올 사업적 환경 변화
• 없어질 언어 장벽, 남아 있을 문화 장벽
• 반도체? 데이터!
• 미국이 만드는 진입 장벽
4장 | 인공지능의 시장 확산 속도는 어떻게 될까?
4-1. 인공지능의 시장 확산 속도 결정 변수들
• 경제성: 시장 확산의 키(Key)
• 결합 역량, 제대로 된 인공지능 생성 조건
• 리스크 관리
4-2. 경제성 문제 해결 방안
• 반도체 회사들의 가격 경쟁
• 신경망 압축
• 통합형 인공지능(Fusion AI)
4-3. 결합 역량 제고 방안
• 산업의 전문성 vs 인공지능 전문성
• 결국 이해관계 충돌 해결
4-4. 리스크 관리 방안
• 응용 분야별로 다르게 어프로치
• 보험의 재조명
• 학습 데이터의 합리적 유료화

3부 : 인공지능 분야 투자, 어떻게 접근할 것인가?
5장 | 인공지능 시대에도 유효할 과거 IT 투자의 교훈
5-1. 웹 혁명 시대의 사례 및 교훈
• 웹 혁명 시대 키워드: ‘연결’
5-1-1. 연결 인프라 선점 업체
• 첫 번째 대박: 시스코와 아이들
• 그 시절 또 하나의 아이돌: 통신사
5-1-2. 웹 서비스 기업들의 성공 비밀
• 롱테일(Long-tail) 시장 안착
• 구조적 확장성
• 합리적 수익모델 추구
• 끝판왕: 네트워크 효과
5-1-3. 웹 혁명의 2차 웨이브
• 멜론으로 인한 나비효과
• 네트워크 게임 전성시대
• 아마존웹서비스(AWS)
5-2. 모바일 혁명 시대의 사례와 교훈
• 모바일 혁명 시대 키워드: ‘개인화’
5-2-1. 모바일 인프라 업체들이 제공하는 인사이트
• 수직계열화 전략: 애플
• 패스트 팔로어(Fast-follower) 전략: 애플의 빈자리를 차지한 구글과 삼성
• 새로운 과금 전략: 개인형 클라우드 서비스 및 프리미엄(Freemium)
5-2-2. 모바일 서비스 제공 업체들이 제공하는 인사이트
• 새로운 데이터 결합의 대박 기회: 우버와 타다의 교훈
• 잉여 정보 재활용도 수익으로: 에어비앤비와 당근마켓
• 진정한 파괴적 혁신이 주는 슈퍼리치 기획: 카카오톡
5-2-3. 모바일 혁명의 2차 웨이브
• 홍수에 마실 물이 없습니다?
• 새로운 세그멘테이션: 팬덤 시장
6장 | 인공지능 분야 투자를 위한 세부 분야별 전망
6-1. 인공지능 분야 투자 접근을 위한 사전 고려 사항
• 인공지능 투자의 핵심
• 챗GPT는 시작일 뿐
6-2. 인공지능 투자에서 제외해야 할 분야
• 비패턴 인공지능
• 일반 인공지능, 초인공지능
6-3. 인공지능 인프라 분야 예측
• 증가하는 매출, 지지부진 주가: 반도체
• 새로운 인프라: 학습용 데이터 유통 플랫폼
• 불투명한 새로운 디바이스
• 엘리베이터와 거울: 보험 산업
6-4. 인공지능 서비스 분야 예측
• 첫 번째 전장: 인공지능 비서 AI Agent
• 메타 데이터로 푸는 기회: 금융
• 티끌 모아 태산: 인공지능 B2B 솔루션
• 크리에이터 이코노미의 터보 부스터
6-5. 인공지능 서비스와 하드웨어 결합 분야 예측
• 자율 주행 확산의 장애물: 보험
• 새로운 마케팅 키워드: 인공지능 가전
• B2C 휴머노이드? B2B 제조 로봇!
• 경제성 고려가 필요 없는 군사 영역
• 규제의 부메랑: ‘중대재해처벌법’
• 마지막 고려 요소: 글로벌 경쟁 다이내믹스

맺음말
1. 인공지능 시대를 선도하기 위한 고려 사항
2. 인공지능 시대를 개척할 사람들을 위한 제언

튜링이 고안한 또 한 가지 중요한 게 있는데, 바로 ‘튜링테스트(Turing Test)’입니다. 이게 무엇을 테스트하는 것이냐? 바로 인공지능입니다. ‘어떻게 인공지능이라고 판단할 수 있을까요?’라는 콘셉트를 컴퓨터의 개념을 설계할 때 이미 제안한 것이죠. 그가 제안한 내용은 ‘내가 타자를 쳐서 어떤 상대와 대화를 나눌 때 그 대화 상대가 사람인지 컴퓨터인지 구별할 수 없다면, 그 상대는 인공지능이라 불러도 될 것 같다’라는 것입니다.

잠깐 테슬라 주식에 관해 얘기하면, 두 번째 1,000달러를 넘어갔을 때(액면분할 이전 천슬라라 불리던 시절이 잠시 있었습니다.) 그때 시장에서 완전자율주행(FSD)에 대한 미래 가치를 당겨 와서 가치 평가(Valuation)를 했습니다. 주식 투자를 하는 분들은 잘 아시겠지만, 주식은 근본적으로 미래 가치를 현재 가치로 환산해서 가격을 책정하는 것입니다.

마지막으로, 만약 정말 디스토피아가 펼쳐진다면 그건 인공지능으로 인한 디스토피아보다는 인공지능을 활용하는 인간에 의한 디스토피아가 펼쳐지게 될 가능성이 높다고 생각합니다. 인공지능은 시장 경제의 관점에서 보면 ‘도구’일 뿐입니다.