두 얼굴의 신기술: AI 딜레마

지은이 소개
감사의 말
옮긴이 소개
옮긴이의 말
추천 서문
들어가며
서론

1부 인공지능의 기초
1장. 인공지능은 인간 지능이 아니다
2장. AI는 어떻게 패턴에 맞추는가
3장. AI는 어떻게 경사 하강법을 사용하는가
4장. 경계 사례, 압축, 그리고 연관 지능의 한계
5장. 정밀도, 입력 제어, 그리고 의사 결정의 논거
6장. AI 응용 프로그램의 위험 평가

2부 기회, 위험, 대응책, 그리고 긴요한 질문
7장. AI의 사례 연구: 판매와 마케팅 분야에서의 AI 혁명
8장. AI의 사례 연구:
번역, 자기공명영상법(MRI), 부정 적발, 자율주행차, 그리고 노동
9장. AI의 사례 연구: 시장 거래 부문에서의 AI 활용
10장. AI의 사례 연구: 얼굴 인식, 인력 채용, 그리고 광고 분야의 편향성
11장. AI라는 딜레마

주석
찾아보기

"이제는 프로그래밍을 전혀 모르는 사람도 코드를 작성하지 않고도 자신만의 AI 프로그램을 만들 수 있는 ‘노 코드(no code)’ 방식이 생겼다. 프로그래머들 역시 이미 만들어진 다양한 AI 도구들을 활용하면 복잡한 수학 지식 없이도 여러 프로그램에 AI 기능을 추가할 수 있게 됐다. 더욱이 아마존, 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 큰 기업들은 누구나 신용카드로 결제하고 몇 번만 클릭하면 자사의 클라우드에서 AI를 쉽게 사용할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다."
- ‘서론’에서

“컴퓨터, 즉 AI의 관점을 더 깊이 이해하기 위해서는 또 다른 중요한 차이점을 알아야 한다. 그건 바로 AI는 우리처럼 세상을 직접 경험하지 않는다는 것이다. 대신, 인간의 언어와는 완전히 다른 기호들로 구성된 문서를 통해서만 정보를 받아들인다. 따라서 이러한 낯선 세계에서 올바른 답을 찾기 위해서는 오직 주어진 문서 속에서 반복되는 패턴을 발견하고 학습할 수밖에 없다.”
- ‘1장. 인공지능은 인간 지능이 아니다’에서

"UCLA의 연구 사례는 AI가 데이터 편향성으로 인해 얼마나 심각한 의료 불평등을 초래할 수 있는지를 잘 보여주는데, 한 예로 라임병의 경우, 학습 데이터가 백인 환자의 피부 사진에만 편중돼 있어 다른 피부색을 가진 환자들의 증상을 제대로 진단하지 못하는 문제가 발생했다. 이로 인해 흑인 환자들은 백인 환자들에 비해 진단이 늦어지고, 결과적으로 관절염과 같은 심각한 합병증이 발생한 후에야 진단을 받게 되는 심각한 의료 격차가 발생한 것이다. 이는 AI가 데이터의 연관성만을 학습해 편향된 결과를 도출하는 경계 사례의 전형적인 예시이다."
- ‘4장. 경계 사례, 압축, 그리고 연관 지능의 한계’에서