미리보기
"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."
처음 책 제목을 봤을 때는 “그림으로 쉽게 배우는 생성형 AI 입문서” 정도를 예상했다.
하지만 실제로 읽어보니, 이 책은 단순 입문서보다는 “생성형 AI 시스템 구조 해설서”에 더 가까운 느낌이었다.
생각보다 쉽지 않았던 이유
솔직히 말하면 책은 꽤 어렵다. 특히 웹 개발이나 AI/ML 경험이 많지 않은 사람이라면 임베딩(Embedding), Transformer, Attention, 벡터 검색(Vector Search), RAG, 토큰(Token), 추론(Inference) 같은 개념이 한꺼번에 등장하면서 다소 벅차게 느껴질 수 있다. 나 역시 윈도우 응용프로그램 개발 경험은 있었지만, 웹과 AI 생태계에 대한 이해는 상대적으로 부족했기 때문에 처음에는 마치 “생성형 AI용 소스코드 해설서”를 읽는 느낌이 들었다. 책을 읽다 보면
“아… 이걸 정말 다 이해하면서 읽어야 하나?”
라는 생각이 들기도 한다. 하지만 오히려 이 책은 처음부터 완벽히 이해하려고 하기보다, 전체 구조를 훑어본다는 느낌으로 읽는 편이 훨씬 잘 맞는 책이었다.
읽다 보니 보이기 시작한 생성형 AI의 구조
흥미로운 점은, 이해가 완벽하지 않아도 계속 읽다 보면 생성형 AI의 큰 흐름이 조금씩 연결되기 시작한다는 점이다.
예를 들면
사용자 질문 → 프롬프트 처리 → 검색(RAG) → 벡터 유사도 검색 → LLM 추론 → 응답 생성
처음에는 각각의 용어가 따로 노는 느낌이었다면, 어느 순간부터
“왜 벡터DB가 필요한지”
“왜 RAG가 중요한지”
“왜 생성형 AI가 틀린 답을 할 수 있는지”
“왜 컨텍스트(Context)가 중요하다고 하는지” 같은 개념들이 하나의 흐름으로 연결되기 시작한다.
이 책의 가장 큰 장점은 바로 이런 “구조적 이해”를 도와준다는 점이다.
이미 빠르게 변해버린 AI 기술의 속도
책을 읽으며 또 하나 흥미로웠던 점은, 책의 집필 시점인데...
그런데 생성형 AI 분야는 변화 속도가 워낙 빠르다 보니, 불과 1년 정도만 지나도 빠르게 바뀌고 지금도 바뀌고 있다.
그렇다고 해서 책의 가치가 떨어지는 것은 아니다. 오히려 왜 이런 구조가 필요한지/ 왜 검색 기반 AI(RAG)가 등장했는지 / 왜 컨텍스트가 중요한지 같은 “원리”를 이해하는 데는 여전히 큰 도움이 된다.
이 책은 이런 사람에게 추천하고 싶다.
이 책은 “생성형 AI를 쉽게 써보는 방법” 보다 “생성형 AI가 내부적으로 어떻게 움직이는가” 를 알고 싶은 사람에게 더 잘 맞는다. 특히 AI 구조가 궁금한 개발자, 생성형 AI 트렌드를 이해하고 싶은 실무자, ChatGPT 이후의 기술 흐름을 구조적으로 보고 싶은 사람에게 추천하고 싶다.
반대로 완전 비전공 입문자, 코딩이나 시스템 구조에 거부감이 있는 독자라면 처음에는 다소 어렵게 느껴질 수 있다.
마치며
이 책은 읽는 동안 “완벽히 이해했다”는 느낌보다는, 생성형 AI라는 거대한 지도를 머릿속에 그려주는 책에 가까웠다.
그리고 개인적으로는 그 점이 꽤 마음에 들었다. 처음부터 모든 개념을 이해하지 못하더라도 전체 흐름을 보고 궁금한 부분을 다시 찾아보고 실제 AI 서비스와 연결해서 생각해보는 과정 자체가 꽤 재미있었다.
생성형 AI를 단순히 “신기한 챗봇”이 아니라, 하나의 거대한 시스템 구조로 이해해보고 싶은 사람이라면 한 번쯤 읽어볼 만한 책이다.
마지막으로 최근 뉴스를 보면 연일 최고가를 갱신하는 코스피 이야기로 난리다.
이런 견인차 역할을 한 것은 역시 반도체이고..이런 반도체는 AI 부흥과 함께.. 더욱더 커질 전망이고..
이런 사회적인 함의에 대해서도 이해하는데 도움이 되었다. - 주식을 사야겠다.-
