생성형 AI 개론 Step by Step GPT

우리는 지금 역사상 가장 흥미로운 기술적 변화의 문턱에 서 있습니다. 생성형 AI(Generative AI)는 단순히 인간의 업무를 보조하는 기술을 넘어, 우리의 창의력과 생산성을 근본적으로 확장시키며 사회와 비즈니스 전반에 걸쳐 혁신적인 전환을 가져오고 있습니다. 이제 생성형 AI를 이해하고 활용하는 능력은 더 이상 선택의 영역이 아니라, 우리 시대의 필수적인 역량이 되었습니다. 이 기술을 배우고 활용하지 못하면 업무 수행 속도, 창의성 그리고 미래 경쟁력에서 뒤처질 수밖에 없는 시대가 되었습니다.
「생성형 AI 개론: Step by Step GPT」는 여러분이 생성형 AI 기술의 본질과 원리를 명확히 이해하고, 업무와 일상에서 즉시 적용할 수 있도록 돕기 위해 집필되었습니다. 이 책은 단순히 기술적인 내용을 나열하는 것을 넘어, 독자들이 각 장을 읽으며 AI 기술의 원리부터 실제 활용까지 단계적으로 실습하고 경험하도록 설계되었습니다.
이 책은 우선 생성형 AI 기술이 무엇인지, 왜 이렇게 주목받고 있는지를 명확히 이해하는 것에서부터 시작합니다. 2006년부터 2025년에 이르는 AI의 발전 역사를 돌아보며, 생성형 AI가 현재의 모습까지 어떻게 진화했으며, 앞으로 어떤 방향으로 발전할지에 대한 깊은 통찰을 제공할 것입니다. 이러한 통찰 안에서 생성형 AI를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지 다양한 실제 사례와 함께 학습합니다. 구체적으로는 대규모 언어모델(LLM)과 멀티모달 모델(LMM)의 차이를 이해하고, ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대표 모델들을 활용해 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상까지 생성하는 방법을 살펴봅니다. 또한 최신의 기술적 트렌드와 다양한 산업 분야의 성공적인 적용 사례를 통해, 생성형 AI가 우리의 업무 방식을 얼마나 근본적으로 변화시키고 있는지 생생하게 학습할 수 있습니다.
위 기술적 이해를 넘어서 윤리적이고 책임 있는 AI 활용이 중요합니다. 생성형 AI는 매우 강력한 도구이지만, 그 강력함만큼이나 책임감 있게 활용하고 관리해야 하는 과제도 분명히 존재합니다. AI 기술의 발전 속도가 빨라질수록 우리는 기술의 활용 방법과 목적을 지속적으로 고민하고, 사회적 합의와 윤리적 책임을 중요하게 여겨야 합니다. 즉 우리가 AI와 함께 가는 여정에서 기술의 발전 속도만큼이나 중요한 것이 바로 윤리와 책임 그리고 공정성과 투명성입니다.
생성형 AI가 가져오는 새로운 가능성을 적극적으로 탐구하면서도, 기술과 사회, 인간의 관계를 신중하게 고민하며 균형 잡힌 발전을 이루는 것이 우리의 최종 목표가 되어야 할 것입니다. 이 책은 그 여정을 위한 든든한 안내자 역할을 하고자 합니다. 각 장을 하나씩 따라가면서 여러분은 생성형 AI 기술을 효과적으로 이해하고 활용하는 능력을 갖추게 될 것입니다.
이제 생성형 AI라는 흥미로운 여정의 첫걸음을 함께 내디뎌 보겠습니다. 이 책이 여러분이 생성형 AI 시대를 앞서 나가고, 미래 경쟁력을 갖추는 데 밑거름이 되기를 진심으로 기대합니다.

CHAPTER 01 생성형 AI의 개요
Step 1.1 생성형 AI 정의와 특징
Step 1.2 기술ㆍ시장트렌드연대표
Step 1.3 생성형 AI의 주요 기술
Step 1.4 생성형 AI와 기존 AI의 차이점
Step 1.5 AI 문해력(AI Literacy)
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■TIP | GPT - AI 문해력 자가진단 테스트지

CHAPTER 02 대규모 언어모델(LLM) 원리
Step 2.1 왜 Transformer인가? (Transformer의 두뇌 구조)
Step 2.2 훈련과정: 사전학습(Pretraining)ㆍ미세조정(Fine-tuning)ㆍRLHF
Step 2.3 프롬프트 엔지니어링과 검색증강생성(RAG)
Step 2.4 LLM의 작동 방식과 한계
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■TIP | GPT vs Perplexity

CHAPTER 03 주요 생성형 AI 모델 & 서비스
Step 3.1 주요 생성형 AI 모델 이해
Step 3.2 LLM vs LMM 핵심 개념
Step 3.3 LMM 실전 탐구
Step 3.4 서비스 도입 방식 선택
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■쉬어가는 페이지: 내 문서를 학습하는 AI, NotebookLM

CHAPTER 04 업무 맞춤 프로젝트 설계·실습
Step 4.1 프로젝트 기획 및 문제 정의
Step 4.2 정보 수집 및 데이터 조사
Step 4.3 프로젝트 선정 및 사례
Step 4.4 솔루션 설계 및 도입
Step 4.5 평가 및 개선
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■쉬어가는 페이지: GPT끼리 겨루는 챗봇 리그, Chatbot Arena

CHAPTER 05 데이터 활용 프로젝트 기획과 기초 통계 분석
Step 5.1 데이터 활용 프로젝트 기획과 문제 정의
Step 5.2 데이터 이해
Step 5.3 기초 통계 분석: 함수 없이도 빠르게 결과 얻기
Step 5.4 시각화 및 인사이트 도출
Step 5.5 분석 결과 보고서 작성
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■TIP | Explanatory Data Analysis

CHAPTER 06 나만의 GPT 만들기
Step 6.1 GPT 맞춤 설정하기
Step 6.2 GPT Store 둘러보기
Step 6.3 나만의 첫 번째 GPT 만들기
Step 6.4 내 GPT 기능 업그레이드하기
Step 6.5 내 GPT 공유 및 활용 사례
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■쉬어가는 페이지: LLM 안은 어떻게 생겼을까?

CHAPTER 07 조직 차원의 생성형 AI 도입 전략
Step 7.1 우리 조직의 AI 준비 진단하기
Step 7.2 AI 도입 전략 수립 및 로드맵 설계
Step 7.3 직원과 함께하는 변화 관리
Step 7.4 기술 도입 및 시스템 구축
Step 7.5 성과 측정 및 지속 발전
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■쉬어가는 페이지: 자체 구축이 가능한 오픈소스 모델 알아보기

CHAPTER 08 윤리·법·안전성
Step 8.1 생성형 AI 윤리 기준과 규범
Step 8.2 개인정보 보호 문제
Step 8.3 알고리즘 편향(Bias)
Step 8.4 국내외 AI 규제 동향 및 공공기관 대응 방안
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■쉬어가는 페이지: GPT도 속을 수 있다? 프롬프트 인젝션의 위험성

CHAPTER 09 미래 전망과 준비
Step 9.1 생성형 AI의 미래 발전 트렌드
Step 9.2 개인과 조직 차원의 준비 전략
Step 9.3 공공부문과 시민사회에 미칠 영향
■학습 확인 문제
■실습 과제
■토론 주제
■쉬어가는 페이지: 비즈니스를 너머 친구가 되는 AI

결론 및 제언
APPENDIX 부록
A 생성형 AI 툴 & 데이터셋 한눈에 보기
B 추천 리딩 & 학습 코스 8
C 실습 코드ㆍ노트북
D 한눈에 보는 AI 실전 용어집

홍아름 경희대학교 테크노경영대학원 AI 기술경영학과 학과장으로, 디지털 전환·Urban AI·생성형 AI 거버넌스를 연구한다. 서울대 기술경영경제정책과정 경제학 박사, MIT AI 비즈니스전략과정 수료, University of Southern California 방문연구원을 거쳤으며, 정부 R&D 예타위원·산업정책자문위원으로 활동한다. 경희대학교 학술우수성취교원 및 다수 SSCI 논문과 최우수논문상을 수상하며 AI 혁신과 윤리적 프레임워크 확산에 앞장선다. 산업 4.0 전략 및 ESG · 공급망 회복력 통합 연구로 AI를 통한 기업·공공 부문의 미래 경쟁력을 설계한다. 교육을 통한 혁신을 위해서 AI 통계 및 기술보고서 등 저술·프로젝트도 활발히 수행 중이다.