박태웅의 AI 강의 2026(한빛비즈, 박태웅)

 

 

박태웅의 AI 강의 2026

인공지능 문해력(AI literacy)가 필요하다.

나는 세계시장의 컴퓨터 수요는 5대 정도라고 생각한다.(토머스 왓슨 IBM 회장)

축음기는 상업적 가치가 없다.(토머스 에디슨)

도대체 어떤 인간이 배우가 말하는 걸 듣고 싶어 한단 말이야(해리 워너 워너브라더스 창업자)

 

전체 개요

1강. AI Now_지금 인공지능에 무슨 일이 일어나고 있는가?

2강. AI는 어떻게 작동하는가_챗GPT로 알아보는 인공지능의 정체

3강. 생성형 AI의 놀라운 능력은 어디서 왔을까_인공지능의 추론 능력과 진화의 흐름

4강. 열려버린 판도라의 상자_고삐 풀린 슈퍼 엘리트와 각자도생의 시간

5강. 그래서 우리는 무엇을 해야 하는가_대한민국의 미래와 AI 기본사회를 향하여

 

 

1강. AI Now_지금 인공지능에 무슨 일이 일어나고 있는가?

‘박태웅의 AI 강의 2025’에서 앞으로 전개될 AI의 여섯 가지 흐름

1. AI는 1년여 만에 OS의 지위를 넘보고 있다. _ 결제와 상거래가 AI안으로 들어왔다.
2. 오랫동안 왕좌를 지켜왔던 GUI도 인공지능의 등장과 함께 서서히 내려올 준비를 하고 있다.(맥락 인터페이스)
   - 안경형 디바이스
3. AI는 사상 최초로 ‘쓰는’ 도구가 아닌 ‘함께하는’ 도구가 될 것이다.(파트너로서의 AI)
   - 첫째 탐색 공간을 크게 좁혀주고, 둘째 그럴듯한 가설이나 예측을 만들어주고, 셋째 반복되는 실험을 대신 해줄 수 있다.
   - 딥리서치 기능(자료를 검색하고 깊이 있는 추론을 한 후 깊이 있는 보고서를 작성해줌)
4. 멀티모달이 기본이 된다.
   - 이미지, 소리와 동영상을 포괄
5. 작아지고 빨라지고 저렴해진다.
6. 인간형 로봇인 휴머노이드의 시간이 온다.
   - LLM은 언어, 텍스트 데이터로만 세상을 모사했다. 로봇으로서의 AI는 ‘읽은 세계’가 아니라 ‘겪은 세계’로 부터 배운다. 바야흐로 ‘학습에서 체험으로’의 전환이 이루어진다. 몸을 가진 AI(Embodied AI), 월드 모델의 중요성(엔비디아의 디지털 트윈)
7. 위협받는 일자리
   - 화이트칼라 대침체 : 기업은 이익을 내고 있고, 생산성도 올라고 있는데 금융, 기술, 컨설팅, 마케팅, 법률 분야의 신입 채용은 거의 멈춘 상태이다.(110)
   - 제프리 힌턴 : 시장의 논리를 따르는 기업에만 맡겨서는 AI의 안전을 확보하지 못할 것이며, 정부가 AI 출시 이전에 의무적인 안전 테스트를 강제하고, 생화학 무기 설계 방지를 위한 DNA 합성 규제등의 법적 장치를 마련해야 한다.(115)
   - 샌더스 상원의원 : AI와 로봇공학이 가져올 대규모 실업의 쓰나미가 과거 혁명과는 근본적으로 다를 것이다. 이전 혁명에서는 새로운 일자리가 실업자를 흡수했지만, AI는 육체노동뿐 아니라 화이트칼라와 지식노동까지 대체해 노동자들이 갈 곳이 없어진다.(115)
8. AI의 자기 개선, 점점 빨라지는 발전 속도
   - 구글 딥마인드의 데미스 하사비스 : AI가 더 자율적이고 더 강력해진다면 우리가 시스템에 대한 통제를 유지할 수 있을지를 어떻게 확인할 수 있을까? AI가 여전히 우리의 가치관과 정렬이 되고 사회에 이로운 일을 하며 안전장치를 유지하고 있는지를 확신할 수 있을까? AI가 자기 개선을 통해 성능이 극대화 될 때 우리는 어느 순간 왜 좋아지는지 또한 어느 방향으로 가는지 알기 어렵게 된다.(124)
   - 통제할 수 있는가? 해석할 수 있는가? 적절한 가드레일이 있는가?
9. 피지컬 AI
   - 몸을 가지고 세계와 상호작용하는, 즉 세계에 실제 힘을 가하는 AI
10. 다크 팩토리(Dark Factory)
    - 사람이 없는 공장, 휴머노이드용 온디바이스 컴퓨터 젯슨 토르(Jetson Thor), 자율주행을 위한 오픈 소스 AI 플랫폼인 알파마요(Alphamayo)
11. 에이전트의 현실화
    - 앤트로픽의 클로드 코드, 퍼플렉시티의 코멧, 앤트로픽의 클로드 코워크(전통적 SaaS의 종말, 미국 S&P 소프트웨어 지수가 2026년 2월 코워크 발표후 15% 급감

2강. AI는 어떻게 작동하는가_챗GPT로 알아보는 인공지능의 정체

1. 몬테카를로 알고리듬
   - 1초에 312조번 실수 연산
2. 고양이 사진을 가려내라
   - 15만개의 고양이 사진을 주고 잠재된 패턴을 가려내는 매개변수를 계산하게 함, 문제는 왜 잘 맞히는지를 인간이 알 수가 없다.
3. 챗GPT의 정체
   - 2022년 11월 30일에 공개, 두 달만에 1억명의 사용자를 돌파(인스타그램 2년반, 틱톡 9개월), 이후 2년 반만에 8억명의 사용자, 인터넷의 경우 8억명의 사용자를 모으는데 13년이 소요됨
   - 2023년 3월 GPT-4, 2024년 5월 GPT-4o, 2025년 8월 GPT-5 출시
   - "Generative Pre-trained Transformer" / ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델
   - Chat : 대화 / ChatBot의 발전형태
   - Generative : 생성하는(그림, 동영상, 글…)
   -Pre-trained : 사전학습한, LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델) 3천억 단어, 5조개의 문서, 파운데이션 모델(영어를 가르친 적이 없다. 다른 전문 영역에 대해서도 그럴듯한 답을 한다.) 갑자기 발현되는 emergent ability(창발성)
   - Transformer : 딥러닝 모델, 다음 단어가 무엇이 올지를 확률로 예측, 어텐션 : 핵심 단어를 파악
   - 인간의 피드백을 통한 강화학습(Reinforcement Learning from Human Feedback:RLHF)
4. 할루시네이션(Hallucination), 멀쩡한 거짓말
   - 모짜르트의 첼로 협주곡에 대해서 물음, 5개를 쾨헬넘버까지 붙여서 제공, 하지만 모짜르트의 첼로 협주곡은 없다.
   - 노엄 촘스키 : 천문학적인 양의 데이터에 접근해 규칙성 문자열 등이 기반해서 문장을 만드는 첨단 기술 표절 시스템
5. GPT-4의 등장

 

3강. 생성형 AI의 놀라운 능력은 어디서 왔을까_인공지능의 추론 능력과 진화의 흐름

1. 우리는 왜 챗GPT에 열광하게 되었나?
   - 규모의 법칙 : 컴퓨팅 파워를 늘릴수록, 학습 데이터 양이 많을수록, 매개변수가 클수록 거대언어모델 인공지능의 성능은 좋아진다. 느닷없이 나타나는 능력(Emergent Ability, 창발성)
2. 생각의 연결고리(Chain of Thought) 혹은 단계적 추론
3. 최근 인공지능의 다섯 단계
   - 챗봇(Chatbots)-추론가(Reasoners)-에이전트(Agents)-혁신가(Innovators)-조직(Organizations)
4. 멀티 에이전트
   - 다중 에이전트 시스템의 주요 특징 : 자율성, 분산성, 협력및 경쟁, 통신
   - 다중 에이전트의 장점 : 확장성, 유연성, 적응성
   - 응용 분야 : 로봇공학, 교통관리, 전자상거래, 네트워크 관리

 

4강. 열려버린 판도라의 상자_고삐 풀린 슈퍼 엘리트와 각자도생의 시간

1. 게리 마커스(신경과학자)의 다섯 가지 걱정
   1) 극단주의자들이 어마어마한 허위정보를 생성해 민주주의와 공론을 쓸어버릴 것이다.
   2) 환각은 잘못된 의료 정보를 생성할 것이다.
   3) 콘턴츠 팜들이 광고 클릭을 위해 사실과 상관없는 자극적인 내용을 생성할 것이다.
   4) 챗봇은 일부 사용자들에게 감정적인 고통을 유발할 수 있다.
   5) 남용으로 인해 웹 포럼과 피어리뷰 사이트를 붕괴시킬 것이다.
2. 선출되지 않은 슈퍼 엘리트들
   -에릭 슈미트(구글 전 회장) : 빠르게 행동하고 나중에 용서를 구하라(훔쳐서라도 사용하고 이후 변호사로 대응)
3. 문제적 인간 피터 틸
   - 페이팔의 창업자, 페이스북의 초기 투자자 그리고 팔란티어의 공동 창업자(페이팔 마피아의 수장)
   - 페이팔 마피아 : 일론 머스크(테슬라), 리드 호프먼(링크드인 창업), 데이비드 색스(백악관 AI/암호화폐 특보), 제러미 스토플먼(옐프 창업), 스티브 첸과 채드 헐리(유튜브 공동 창업) / 강력한 자본 결속력, 비즈니스만이 아니라 사회적-정치적 영향력을 발휘
   - 피터 틸 : 트럼프 캠프 기부, J. D. 밴스를 상원위원에 당선 시키고 지금 부통령이 되게 함
4. 팔란티어와 알렉스 카프
   - 9-11테러 이후 대규모 데이터를 통합하여 관계망을 분석해 미국을 위협하는 사건과 위협의 패천을 모두 감지하는 것을 목적으로 설립
   - 카프 사상의 핵심은 ‘기술적 애국주의’이다. ‘서구 민주주의 가치를 지키기 위해서는 최고의 엔지니어들이 국방 및 정보 기관과 협력해야 한다. 기술은 중립적이지 않으며, 우리가 개발하지 않으면 민주주의에 적대적인 세력이 그 주도권을 잡게 될 것’ 이 생각은 ‘엘리트주의’와 ‘선민사상’과 잇닿아 있다. 피터 틸은 ‘우리의 운명은 자본주의가 안전하게 작동할 수 있도록 만드는 자유의 기계를 구축하거나 확산시키는 단 한 사람의 노력에 달려 있을지도 모른다’라고 했다.(340)
5. AI 기술의 애국주의적 전환
   - 오픈AI, 엔트로픽, 구글, xAI가 모두 미 국방부와 계약
   - 소프트웨어 중심 국방 : 데이터 통합, AI 기반 표적 탐지및 추적, 실시간 지휘통제
6. 장기주의, 효과적 이타주의, 효과적 가속주의
   1) 장기주의(Longtermism) : 미래의 사람들은 현재 살아있는 사람들만큼이나 도덕적으로 중요하다.
   - 기후 위기, 핵전쟁, 인공지능, 생물학적 위험
   2) 효과적 이타주의(Effective Altruism) : Doing Good Better(좋은 것을 더 잘하자)
   3) 효과적 가속주의(Effective Accelerationism) : 테크노 낙관주의 운동, 인간이 생존을 보장하고 우주 전체에 의식을 전파하기 위해 더 빨리 발전해야 한다고 주장
   - ‘선출되지 않은 슈퍼 엘리트들’이 단지 인공지능 개발만 독점하고 있는게 아니라, 사상까지 독점해가고 있다.(357)
7. 오리지널의 실종, 검색의 종말 / 오염된 데이터, 오염된 결과 / 잘못된 학습, 차별의 재생산
8. 각자도생의 시대
   - 미국 인공지능 주도권에 대한 장벽 제거(2025년 1월 20일 행정명령 14179호) / 미 전쟁부의 AI 가속화 전략(2026년 1월 12일)
   - 중국 : AI + 행동계획 : 모든 산업 분야에 AI를 연결
9. 기술의 사춘기
   - 엔트로픽의 CEO 다리오 아모데이의 질문 : 우리는 어떻게 스스로를 해치지 않고 이 기술의 사춘기를 지나갈 수 있을까요? ”기술의 사춘기 : 강력한 AI의 위험에 맞서고 극복하기”(다리오 아모데이, 엔트로픽 CEO, 2026년 1월)
   - 파멸주의를 피할 것, 불확실성을 인정할 것, 가능한 한 정확하게 개입할 것
10. 다섯가지 AI 위험과 그 방어 전략
    1) 자율성 위험(편향성, 기만, 협박, 사기, 계획) : 헌법적 AI를 통한 성격 훈련, 해석 가능성, 모니터링과 공개적 보고, 규제와 산업 조율
    2) 파괴를 위한 오용 : ‘놀랍고 끔찍한 권능의 부여’ 개입 : AI 보안 장치, 정부 정책, 생물 방어 투자
    3) 권력 장악을 위한 오용 : ‘혐오할 만한 장치’ : 칩 수출 통제, 민주주의 권능화, 민주주의 내 AI 오용에 대한 강경선, 국제 규범 구축, AI 회사 감시
    4) 경제적 혼란 : ‘플레이어 피아노’ : 실시간 데이터 수집, 기업 차원의 선택, 직원 보호, 부유한 개인들의 책임, 정부 개입-진보적 세금
    5) 간접적 영향 : ‘무한의 검은 바다’ : 자율성 위험을 방지, 헌법적 AI

• 아모데이의 결론 “앞으로의 세월은 상상할 수 없이 힘들 것이며, 우리가 할 수 있다고 생각하는 것 이상을 요구할 것입니다. 그러나 연구자, 리더, 그리고 시민으로서 살아온 시간 동안 저는 우리가 이길 수 있다고 믿을 만큼 충분한 용기와 고결함을 보아왔습니다. 가장 어두운 상황에 놓였을 때, 인류에게는 마치 마지막 순간에야 비로소 승리에 필요한 힘과 지혜를 끌어모으는 그런 저력이 있습니다. 우리에게 낭비할 시간이 없습니다.”

 

5강. 그래서 우리는 무엇을 해야 하는가_대한민국의 미래와 AI 기본사회를 향하여

1. AI 전환의 걸림돌과 생태계적 관점의 부재
   - 한국의 제조 중소-중견 기업에는 사람, 돈, 데이터가 없다.
   - 생태계가 번성하려면 종 다양성, 에너지와 물질의 순환, 개방성과 연결성이 확보되어야 한다.
   - 생태계적 관점의 부재가 근본 문제
2. 독파모와 K-휴머노이드 연합
   - 독자 AI 파운데이션 모델 : 2027년까지 세계 최고 수준의 거대언어모델과 멀티모달 모델을 확보하자.
   - 엔비디아 젠슨 황 : AI는 5단 케이크(에너지, 칩과 컴퓨팅 인프라, 클라우드 데이터 센터, AI 모델, 애플리케이션)
   - 독파모(독자 AI 파운데이션 모델)는 대한민국이 세계 최고의 AI 생태계를 갖기 위한 시도이다. 전세계에서 반도체 칩을 만들수 있으면서, 자체 포털을 갖고 있으면서, 데이터센터를 독저적으로 짓고 돌릴 수 있으면서, 자국어로 된 풍부한 디지털 자료를 갖춘 곳, 게다가 세계 최고의 제조 역량마저 갖춘 곳은 드물다.(431)
   - K-휴머노이드 연합 : 대한민국이 2030년까지 휴머노이드 로봇 분야에서 세계 최강국이 되자
3. 용역으로 AI 정부를 만들수 있을까?
   - 2025년 9월 26일 대전 국가정보자원관리원의 화재
4. 2011년 영국 의회 공공행정위원회는 "정부와 IT바가지의 공식: 새로운 접근이 필요한 때"라는 리포트를 발표하며 IT 전문성 부족, 중앙집중식 수평적 IT 거버넌스 부재, 소수의 대형 민간 공급업체와의 대규모 장기 계약 의존을 주요 문제로 지적했다. 영국 정부는 '처음부터 디지털'(Digital by default)을 기치로, 민간 개발자로 구성한 GDS(정부디지털서비스 Government Digital Service)를 만들었다. 2011년 2월, GDS를 설립하라는 임무를 받은 공무원 크리스 찬트는 세계 최대의 시빅해커(자신의 개발역량을 시민사회를 위해 쓰는 사람)단체 <마이소사이어티> 창립멤버인 베테랑 개발자 톰 루즈모어에게 팀 구성 임무를 맡기며 말했다. "필요한 사람들을 데려오세요." 가디언지의 디지털개발 책임자 마이크 브래큰을 비롯, 최고의 민간 엔지니어들이 속속 합류했다. 정부의 느리고 답답한, 이해할 수 없는 서비스에 지친 개발자들은 자기 손으로 문제를 해결할 수 있는 기회를 반가워했다. GDS에 모인 최고의 민간 엔지니어들은 머리를 맞대고 역사에 길이 남을 정부 디자인의 10가지 원칙을 발표한다. 이 원칙은 이후 전세계 정부 IT에 깊은 영향을 미쳤다. 나는 이만큼 아름다운 정부 문서를 본 적이 없다. 최대한 원문을 인용한다.(450)
   1) 사용자 요구에서 시작하라(Start with user needs): 서비스 디자인은 사용자 요구를 파악하는 것에서 시작된다. 사용자가 필요로 하는 것이 무엇인지 모르면, 올바른 것을 만들 수 없다. 조사하고, 데이터를 분석하고, 사용자와 대화하라. 짐작하지 마라. 사용자에게 공감하고, 그들이 요청하는 것이 항상 그들이 필요로 하는 것은 아니라는 것을 기억하라.
   2) 덜 하라 (Do less): 정부는 오직 정부만이 할 수 있는 일을 해야 한다. 작동하는 방법을 찾았다면, 매번 바퀴를 다시 발명하는 대신 재사용 가능하고 공유 가능하게 만들어야 한다. 이는 다른 사람들이 그 위에 구축할 수 있는 플랫폼과 레지스터를 만들고, 다른 사람들이 사용할 수 있는 리소스(API 같은)를 제공하며, 다른 사람들의 작업에 링크하는 것을 의미한다.
   3) 데이터로 설계하라 (Design with data): 대부분의 경우 기존 서비스의 실제 사용 패턴을 관찰함으로써 배울 수 있다. 직감이나 추측이 아니라 데이터가 의사결정을 이끌도록 하라. 서비스 출시 이후에도 사용자와 함께 프로토타입을 만들고 테스트하며 지속적으로 개선하라. 분석 도구는 처음부터 내장되어 항상 작동하며 쉽게 읽을 수 있어야 한다. 분석은 필수 도구다.
   4) 단순하게 만들기 위해 애쓰고 애써라 (Do the hard work to make it simple): "겉모습을 단순하게 꾸미는 것은 쉽다. 진짜 어려운 것은 실제로 사용하기 쉽게 만드는 것이다. 특히 뒤에 있는 시스템이 복잡할수록 더욱 그렇다. '원래 그래왔습니다'라는 변명을 받아들이지 마라. 단순하게 만드는 데는 더 많은 시간과 노력이 든다. 하지만 그것이 올바른 길이다.
   5) 반복하라. 또 반복하라 (Iterate. Then iterate again): 좋은 서비스를 만드는 비결은 작게 시작해서 빠르게 반복하는 것이다. 최소 기능 제품을 빨리 내놓고, 실제 사용자와 테스트하라. 알파에서 베타로, 정식 버전으로 나아가며 필요한 기능은 추가하고, 쓸모없는 것은 과감히 버리고, 사용자 피드백으로 계속 다듬어라. 반복이 위험을 줄인다. 대형 참사를 막고 작은 실수를 배움의 기회로 만든다. 프로토타입이 실패하면? 버리고 다시 시작하라. 두려워 말고.
   6) 이것은 모두를 위한 것이다 (This is for everyone): "접근 가능한 디자인이 곧 좋은 디자인이다. 우리가 만드는 모든 것은 누구나 사용할 수 있고, 명확하고, 읽기 쉬워야 한다. 세련미를 포기해야 한다면 포기하라. 우리는 '타겟 청중'이 아닌 '실제 필요'를 위해 일한다. 디지털에 능숙한 이들만이 아니라 나라 전체를 위해 디자인한다. 우리 서비스를 가장 절실히 필요로 하는 사람들이 바로 그것을 가장 사용하기 힘들어하는 사람들이다. 바로 그들을 처음부터 염두에 두어야 한다."
   7) 맥락을 이해하라 (Understand context): 우리는 화면을 위해 디자인하는 것이 아니라 사람을 위해 디자인한다. 사용자가 우리 서비스를 사용하는 상황을 깊이 고민해야 한다. 도서관에 앉아 있는가? 스마트폰으로 접속하는가? 페이스북밖에 모르는가? 아예 인터넷을 처음 쓰는 사람인가?
   8) 웹사이트가 아니라 서비스를 구축하라 (Build digital services, not websites): 서비스란 사람들이 무언가를 하도록 돕는 것이다. 우리의 일은 사용자의 필요를 발견하고, 그 필요를 충족하는 서비스를 만드는 것이다. 물론 그 중 상당 부분은 웹 페이지일 것이다. 하지만 우리는 웹사이트를 만들러 온 것이 아니다. 디지털 세계는 현실 세계와 연결되어야 한다. 따라서 우리는 서비스의 모든 측면을 생각하고, 그것들이 합쳐져 사용자의 필요를 충족하는 무언가가 되도록 해야 한다.
   9) 일관성을 유지하되, 획일적이지 마라 (Be consistent, not uniform): 같은 언어, 같은 디자인 패턴을 써라. 그래야 사용자가 익숙해진다. 안 되면 최소한 일관성을 유지하라. 이건 족쇄가 아니다. 상황은 늘 다르다. 좋은 패턴을 찾으면 공유하고 이유를 설명하라. 하지만 더 나은 방법을 찾거나 사용자 필요가 바뀌면? 주저 없이 개선하고 바꿔라.
   10) 공개하라, 그것이 더 좋게 만든다 (Make things open: it makes things better): 할 수 있을 때마다 공개하라. 동료, 사용자, 세상 모두에게. 코드, 디자인, 아이디어, 의도, 실패까지. 많은 눈이 볼수록 서비스는 좋아진다. 실수가 발견되고, 더 나은 대안이 나오고, 기준이 올라간다. 우리 일은 오픈소스와 커뮤니티의 관대함 덕분에 가능하다. 우리도 보답해야 한다.
5. AI 기본사회
   - 일자리가 사라지고 달라지고 있다. 노동 개념의 확장이 이뤄져야 한다. 노동시간을 줄여서 괜찮은 일자리를 나눠 가질 수 있어야 한다.
   - 샘 올트먼, 일론 머스크 등의 여러 슈퍼 AI 엘리트들은 극단적인 풍요의 시대가 올 것이라고 말한다. 하지만 그 부의 재분배는 자동으로 이뤄지지 않는다.
   - 빅테크 기업들의 시총은 폭증하고 AI 격차는 증폭되고 있다. 국제적 협력은 사라지고 자국 우선주의가 강회되고 있다.
6. 여주 구양리 태양광 마을과 신안군 태양광 연금
   - 신안군 : 태양광과 풍력발전에 주민의 지분 참여 의무화, 연 최대 600만원 지급
   - 여주 구양리 햇빛두레 : 신안군의 1/1000 규모, 무료 점심과 무료 마을버스 운용 기금으로 사용
   - AI가 무한경쟁을 위해서가 아니라 사람을 위해서 작동하도록 만들어야 한다.
   - AI 기본사회, 포용적 AI의 모범을 만들자.