생성형 AI 검증의 기술(AI 문고)
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출판사 리뷰
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AI는 답을 만든다, 그러나 진실은 검증으로만 남는다
생성형 AI는 놀라울 만큼 유창하다. 질문만 던지면 보고서를 쓰고, 코드를 만들고, 프레젠테이션까지 완성한다. 많은 사람들은 이 압도적인 속도와 편리함 앞에서 AI를 '객관적 지능'처럼 받아들이기 시작했다. 그러나 이 책은 바로 그 지점에서 멈춰 서라고 말한다. 생성형 AI는 진실을 이해하는 존재가 아니라, 가장 그럴듯한 문장을 확률적으로 이어 붙이는 시스템에 가깝기 때문이다. 그렇다고 AI의 가능성을 부정하지는 않는다. 오히려 더 깊이 활용하기 위해 반드시 필요한 '검증의 기술'을 이야기한다. 실제로 존재하지 않는 판례를 인용한 법률 문서, 잘못된 수치로 작성된 기업 보고서, 환각 정보가 다시 학습 데이터로 흡수되는 악순환은 이미 현실이 되었다. 문제는 AI가 틀릴 수 있다는 사실보다, 사람들이 그것을 의심하지 않기 시작했다는 데 있다. 그렇기에 생성형 AI 시대의 핵심 역량을 '생성 능력'이 아니라 '검증 능력'으로 다시 정의한다. 프롬프트 설계, 출처와 추론의 분리, 논리 오류를 강제로 드러내는 악마의 대변인 테스트, 조직 차원의 AI 거버넌스까지 구체적인 방법론을 통해 AI 결과물을 해부하고 검증하는 과정을 설명한다. 동시에 이것이 단순한 기술 문제가 아니라 인간의 판단과 책임, 더 나아가 사회의 진실 구조를 지키는 문제라고 강조한다.
AI를 도구로 사용할 것인가, 아니면 AI가 만들어 낸 확률의 흐름 속에서 사고를 포기할 것인가. 이 책이 던진 질문에 이제 우리가 답해야 할 때다.
생성형 AI는 놀라울 만큼 유창하다. 질문만 던지면 보고서를 쓰고, 코드를 만들고, 프레젠테이션까지 완성한다. 많은 사람들은 이 압도적인 속도와 편리함 앞에서 AI를 '객관적 지능'처럼 받아들이기 시작했다. 그러나 이 책은 바로 그 지점에서 멈춰 서라고 말한다. 생성형 AI는 진실을 이해하는 존재가 아니라, 가장 그럴듯한 문장을 확률적으로 이어 붙이는 시스템에 가깝기 때문이다. 그렇다고 AI의 가능성을 부정하지는 않는다. 오히려 더 깊이 활용하기 위해 반드시 필요한 '검증의 기술'을 이야기한다. 실제로 존재하지 않는 판례를 인용한 법률 문서, 잘못된 수치로 작성된 기업 보고서, 환각 정보가 다시 학습 데이터로 흡수되는 악순환은 이미 현실이 되었다. 문제는 AI가 틀릴 수 있다는 사실보다, 사람들이 그것을 의심하지 않기 시작했다는 데 있다. 그렇기에 생성형 AI 시대의 핵심 역량을 '생성 능력'이 아니라 '검증 능력'으로 다시 정의한다. 프롬프트 설계, 출처와 추론의 분리, 논리 오류를 강제로 드러내는 악마의 대변인 테스트, 조직 차원의 AI 거버넌스까지 구체적인 방법론을 통해 AI 결과물을 해부하고 검증하는 과정을 설명한다. 동시에 이것이 단순한 기술 문제가 아니라 인간의 판단과 책임, 더 나아가 사회의 진실 구조를 지키는 문제라고 강조한다.
AI를 도구로 사용할 것인가, 아니면 AI가 만들어 낸 확률의 흐름 속에서 사고를 포기할 것인가. 이 책이 던진 질문에 이제 우리가 답해야 할 때다.
목차
목차
AI 마법의 환상과 진실의 거울
01 AI '보기'의 '해답' 격상과 검증의 서막
02 확률적 블랙박스와 그럴듯한 환각의 해부
03 검증 1단계: 프롬프트 설계와 요구 사항 구조
04 검증 2단계: 출처 추론 분리와 증거 격상
05 검증 3단계: 경계 조건과 논리 스트레스 점검
06 검증 4단계: 재현성 확보와 변덕스러운 AI 조율
07 데이터 수치와 차트의 함정 검증
08 AI 초안의 의사 결정 승격
09 인간 주도권과 시스템 거버넌스
10 'AI 디시전 사이언티스트'의 탄생
01 AI '보기'의 '해답' 격상과 검증의 서막
02 확률적 블랙박스와 그럴듯한 환각의 해부
03 검증 1단계: 프롬프트 설계와 요구 사항 구조
04 검증 2단계: 출처 추론 분리와 증거 격상
05 검증 3단계: 경계 조건과 논리 스트레스 점검
06 검증 4단계: 재현성 확보와 변덕스러운 AI 조율
07 데이터 수치와 차트의 함정 검증
08 AI 초안의 의사 결정 승격
09 인간 주도권과 시스템 거버넌스
10 'AI 디시전 사이언티스트'의 탄생
저자
저자
김경원 "AI의 확률적 블랙박스를 투명하게 해부하고, 비즈니스 의사 결정의 최전선을 지키는 AI 디시전 사이언티스트(AI Decision Scientist)."
현재 국립인천대학교 글로벌정경대학 School of Global Trade & Service 학부 교수이자 Business Analytics & Social AI 연구실(BASA Lab)을 이끌고 있다. 한양대학교에서 수학을 전공하고, 서울대학교에서 계산과학 석사와 산업공학과 공학 박사를 취득했다. 이후 삼성전자 Big Data Lab과 삼성리서치 글로벌 AI 센터에서 1세대 데이터 사이언티스트로 활약하며, 최첨단 AI 알고리즘이 실제 산업 현장에서 어떻게 작동하고 또 붕괴하는지 그 최전선에서 경험했다.
그는 학계와 산업 현장의 간극을 잇는 "융합 설계자(Convergence Architect)"다. 시계열 딥러닝과 설명 가능한 인공지능(XAI)을 비즈니스 및 공공 의사 결정에 접목하는 데 주력하며, 금융시장 예측부터 사회적 위험 탐지까지 12건 이상의 대형 프로젝트를 성공적으로 이끌었다. 그 탁월한 학술적 기여를 인정받아 《Expert Systems with Applications》 등 최상위 국제 학술지에 논문을 게재하였고, 2025년 한국경영과학회 최우수논문상을 수상했으며, 현재 국제 학술지 《PLOS One》의 편집위원(Academic Editor)으로 활동하고 있다.
이론의 상아탑에만 머물지 않고 끊임없이 현장과 호흡한다. 삼성전자, 현대모비스, LG에너지솔루션 등 대한민국을 대표하는 대기업의 AI 프로젝트를 자문하며, 패스트캠퍼스, 한빛+ 등에서 실전 중심의 데이터 교육을 이끄는 탑티어(Top-tier) 강사로도 활약 중이다.
전작 《AI 의사 결정》(2026)에서 인간과 기계의 협업 패러다임을 제시했던 그는, 이제 신작 《생성형 AI 검증의 기술》을 통해 "AI 맹신의 시대"에 마침표를 찍는다. 이 책은 기계가 뱉어 내는 수많은 "보기"들을 치밀하게 검증하여, 경영진이 즉각 결재할 수 있는 완벽한 "해답"으로 격상시키는 저자만의 실전 노하우가 집약된 결과물이다.
현재 국립인천대학교 글로벌정경대학 School of Global Trade & Service 학부 교수이자 Business Analytics & Social AI 연구실(BASA Lab)을 이끌고 있다. 한양대학교에서 수학을 전공하고, 서울대학교에서 계산과학 석사와 산업공학과 공학 박사를 취득했다. 이후 삼성전자 Big Data Lab과 삼성리서치 글로벌 AI 센터에서 1세대 데이터 사이언티스트로 활약하며, 최첨단 AI 알고리즘이 실제 산업 현장에서 어떻게 작동하고 또 붕괴하는지 그 최전선에서 경험했다.
그는 학계와 산업 현장의 간극을 잇는 "융합 설계자(Convergence Architect)"다. 시계열 딥러닝과 설명 가능한 인공지능(XAI)을 비즈니스 및 공공 의사 결정에 접목하는 데 주력하며, 금융시장 예측부터 사회적 위험 탐지까지 12건 이상의 대형 프로젝트를 성공적으로 이끌었다. 그 탁월한 학술적 기여를 인정받아 《Expert Systems with Applications》 등 최상위 국제 학술지에 논문을 게재하였고, 2025년 한국경영과학회 최우수논문상을 수상했으며, 현재 국제 학술지 《PLOS One》의 편집위원(Academic Editor)으로 활동하고 있다.
이론의 상아탑에만 머물지 않고 끊임없이 현장과 호흡한다. 삼성전자, 현대모비스, LG에너지솔루션 등 대한민국을 대표하는 대기업의 AI 프로젝트를 자문하며, 패스트캠퍼스, 한빛+ 등에서 실전 중심의 데이터 교육을 이끄는 탑티어(Top-tier) 강사로도 활약 중이다.
전작 《AI 의사 결정》(2026)에서 인간과 기계의 협업 패러다임을 제시했던 그는, 이제 신작 《생성형 AI 검증의 기술》을 통해 "AI 맹신의 시대"에 마침표를 찍는다. 이 책은 기계가 뱉어 내는 수많은 "보기"들을 치밀하게 검증하여, 경영진이 즉각 결재할 수 있는 완벽한 "해답"으로 격상시키는 저자만의 실전 노하우가 집약된 결과물이다.
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