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AI 경영: 소년병과 아인슈타인

AI 경영: 소년병과 아인슈타인

여현덕 (지은이)
드러커마인드
19,800원

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AI 경영: 소년병과 아인슈타인
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : AI 경영: 소년병과 아인슈타인 
· 분류 : 국내도서 > 경제경영 > 기업 경영 > 경영 일반
· ISBN : 9791194192442
· 쪽수 : 242쪽
· 출판일 : 2025-10-07

책 소개

AI 기술의 다층적 변화에 대한 분석과 더불어, AI 시대를 살아가는 인간과 조직, 그리고 기업이 마주한 새로운 도전과 기회를 깊이 있게 탐구하는 책이다. 저자는 지뢰밭을 해체하는 소년병의 사례와 아인슈타인의 직관에서 이야기를 풀어낸다.

목차

Part 1
AI 시대의 인간 - 소년병과 아인슈타인

지뢰밭의 소년병과 아인슈타인, 그리고 무심한 AI
헤세의 지와 사랑, 그리고 대규모 언어모델(LLM)
15년간 한 여인만 그린 화가의 꿈과 AI-CQ
인간과 AI : 감성 인공지능 2AI
‘가을의’ 채식주의자와 AI 할루시네에션
인공지능 역사에서 AI의 겨울 vs AI의 가을

Part 2
꿀벌 : 일상에 스며든 AI족과 함께 살아가기

털복숭이 아기 반려동물과 휴니멀 인공지능
외계에서 온 불칸인 ‘AI족’과 함께 살아가는 법
아름다움은 무죄인가? 프리네(Phryne)와 AI 판사
24시간 잠들지 않는 AI닥터 히포크라테스
AI 시대, 강아지가 중하냐? 할머니가 중하냐?
트롤리의 딜레마
AI 알고리즘에 의한 해고 : AI 면접관에게 미모는 없다
AI 시대, 암진단과 서비스 의료(MaaS)
올림픽에서 ‘인간 심판 vs AI 심판’
인공지능은 반(反)예술인가? 그 안티테제와 신테제

Part 3
게릴라 : 일상을 뛰어넘는 혁신가 AI

게임 체인저로서의 인공지능
꿀벌과 인공지능 게릴라
혁신가와 착한 AI의 딜레마
역사+AI_창조는 혼돈의 가장자리에서
축구 산업의 게임 체인저 AI 혁신
‘위고비’가 만들어 낸 덴마크의 AI 주권
세월을 되돌리는 역노화와 인공지능
AI 시스템에서 레드팀과 블랙스완
AI 휴보 전쟁, 몸통을 흔드는 로봇의 ‘손’
폭염의 위기를 기회로 만드는 역발상의 AI 혁신

Part 4
AI 시대의 딥마인드 경영과 현자 케이론

나도 모르는 내 마음 : 딥마인드 경영론의 알고리즘
AI와 인간, 불사(不死)의 현자(賢者) 케이론과 같이
인공지능 연구자의 노벨상 수상의 비결
또 다른 인공지능 - ‘휴보’의 인정투쟁
AI 가속주의와 트럼프 거래의 기술
AI 인재 전쟁과 K-인재전략

저자소개

여현덕 (지은이)    정보 더보기
현재 카이스트 지스쿨(KAIST G-School) 원장으로 재직 중으로 ‘인공지능 경영 과정(AIB)’을 설립했고, ‘AI스토리텔링 학습법’을 설계했다. AI의 원리를 기술과 인문, 경영을 아우르는 융합적 관점에서 녹여 깊은 통찰력을 제공하고 있다. 영국 애버딘대학교 교수, 미국 조지메이슨대 석좌교수, 다보스포럼 수석자문역을 거쳐 현재 뉴욕대ᐨ카이스트(NYU-KAIST) 혁신캠퍼스 석좌교수를 겸하고 있다. 연세대학교 학사, 석사, 박사 및 펜실베니아주립대 경영대학원(MBA) 수료하였다. 인공지능 관련 주요 연구로 권위 있는 국제학술지 ≪IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)≫에 “Vision Transformer Equipped with Neural Resizer on Facial Expression Recognition Task”(IEEE, 2022 공저)를 발표했으며, 『인공지능 스토리텔링 학습법』, 『AI 트랜스포메이션 사례 연구』, 『인공지능 시대의 AI영재교육론』 등 다수의 AI 논문과 4차 산업혁명의 원리와 동력을 탐구한 『나도 피카소 그림을 살 수 있다』를 저술했고, 『명탐정 준의 AI 파란노트』를 감수했다. 또한 커뮤니케이션북스 출판사에서 『AI 싱킹과 협업 지성』, 『AI 채용과 해고』를 출간하였다.
펼치기

책속에서

인공지능의 선구자 마빈 민스키(Marvin Minsky)는 지능을 어떤 ‘마술’ 같은 작용이 아니라, ‘에이전트’의 총합으로 보았다. 즉 지능은 무수한 에이전트들의 조직으로, 몸에 명령을 가하여 오른손을 올리게 하거나 왼발을 올리는 기능을 수행한다고 보았다. 에이전트에 학습이 들어가면 ‘K라인’, 즉 지식의 라인(Knowledge Line)이 생겨난다고 본 것이다.


여기서 놓쳐서는 안 될 중요 포인트가 있다. 챗GPT의 성능을 높인 핵심 요인은 결국 AI모델이 생성한 결과가 얼마나 우수한가를 판단하는 휴먼 피드백에 있었다는 점이다. 즉 AI의 지능(AIQ)은 궁극적으로는 인간을 대체하는 방향이 아닌 인간의 지성과 함께 하는 공진화(coevolution) 과정에 답이 있다는 뜻이다.


오늘날 딥러닝 분야의 아버지로 불리는 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수는 LLM은 세상이 통용되는 방식과 달라 일반적인 지능(AGI)으로 볼 수 있을지 의문을 제기한다. LLM이 패턴 인식과 학습 데이터 반복을 통해 텍스트를 생성할 수 있지만, 인간 세상의 진정한 개념이나 의미 파악 능력에 대해서는 회의를 표시한다. 마치 50년 전에 앨런 튜링(Alan Turing)이 튤링테스트를 통해서 질의응답에서 기계인지 사람인지 구분할 수 없다면, 그 기계는 튜링 테스트에 통과한 것이며, 최소한의 지능을 가진 것이 된다는 가정에 맞닿아 있다.


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