신판 머리말
1장 AI의 판도를 직시하는 법
2장 예측형 AI는 어떻게 망가지는가?
3장 AI는 왜 미래를 예측하지 못할까?
4장 생성형 AI에 이르는 기나긴 여정
5장 첨단 AI는 실존적 위협인가?
6장 AI는 왜 소셜미디어를 고칠 수 없을까?
7장 AI 신화는 왜 집요하게 이어질까?
8장 우리는 어디로 나아갈까?
꼬리말
감사의 글

저자 : 아르빈드 나라야난 Arvind Narayanan
프린스턴대학교 컴퓨터과학 교수이자 정보기술정책센터 소장이다. 널리 사용되는 컴퓨터과학 교과서 『비트코인과 암호화폐 기술(Bitcoin and Cryptocurrency Technologies)』과 『머신러닝의 공정성(Fairness in Machine Learning)』을 공동 집필했다. 기업이 개인정보를 수집하고 사용하는 방법을 밝히는 연구인 ‘프린스턴 웹 투명성 및 책임성 프로젝트’를 이끌었으며, 그의 연구는 머신러닝이 문화적 고정관념을 어떻게 반영하는지 보여주는 최초의 연구로 평가받는다. 2023년 《타임》에서 AI 분야 영향력 있는 100인(사상가)으로 선정됐고, 경력 초기 단계의 뛰어난 과학자에게 주어지는 최고 영예의 상인 ‘젊은 과학자 대통령상(PECASE)’을 받았다.

저자 : 사야시 카푸르 Sayash Kapoor
아르빈드 나라야난이 소장으로 있는 프린스턴대학교 정보기술정책센터의 연구원이자, 동 대학의 인간가치센터 연구원, 모질라(Mozilla) 선임 연구원이다. 6만 명 넘는 AI 연구자 및 정책 입안자가 구독하는 인공지능 정보 뉴스레터를 아르빈드와 함께 발행하고 있다. AI 시스템의 재현성·투명성·책임성에 중점을 두고 인공지능의 사회적 영향을 연구한 그의 논문은 《사이언스》, 《PNAS》 등 주요 과학 저널에 게재됐으며, 대중적인 기술 칼럼은 《월 스트리트 저널》, 《와이어드》 등 주류 매체에 실렸다. 2023년 《타임》에서 AI 분야 영향력 있는 100인(사상가)으로 선정됐고, 최고 권위 국제기구인 미국 컴퓨터학회(ACM)에서 최우수 논문상과 영향력 인정상을 받았다.

역자 : 강미경
1964년 제주에서 태어나 이화여자대학교 영어교육과를 졸업한 뒤 전문번역가로 활동 중이다. 인문교양, 비즈니스, 문예 등 영어권의 다양한 양서들을 번역 소개하고 있다. 『작은 아씨들』(알에이치코리아, 2020), 『작가 수업』(공존, 2018), 『인간 관계의 법칙』(웅진지식하우스, 2020), 『AI 시대, 인간과 일』(김영사, 2017) 등을 옮겼다.

“AI 버블에 면역이 있는 기업은 없다” -순디르 피차이(구글 CEO)
“우리는 지금 인공지능 버블 속에 있다” -샘 올트먼(오픈AI CEO)

“AI의 진정한 가능성과 과장된 마케팅을 감별할 수 없다면
거품이 터질 때 같이 추락할 것이다”

2024년 하반기, 월가의 분위기가 심상치 않았다. 골드만삭스는 보고서를 통해 “AI에 천문학적인 돈을 쏟아붓고 있지만, 그에 상응하는 수익은 어디에 있는가?”라고 되물으며 ‘AI 거품론’에 불을 지폈다. 구글 CEO 순다르 피차이조차 “그 어떤 기업도 AI 버블에 면역이 없다”고 경고했다. 챗GPT가 쏘아 올린 ‘생성형 AI’ 열풍은 지난 2년간 전 세계를 집어삼켰지만, 정작 기업 현장에서는 “도입해보니 별 성과가 없다”는 회의론이 고개를 들고 있다.
무조건적인 찬양과 막연한 공포가 교차하는 지금, 우리에게 필요한 것은 ‘더 빠른 AI’가 아니라 ‘더 정확한 눈’이다. 『AI 버블이 온다』는 바로 이 시점, 기술의 최전선인 프린스턴대학교 정보기술정책센터에서 날아온 가장 시의적절한 보고서다. 저자들은 선언한다. AI는 마법이 아니며, 우리가 ‘지능’이라고 믿는 것의 상당수는 통계적 속임수에 불과하다고. 지금 이 책을 읽어야 하는 이유는 명확하다. 거품이 꺼진 뒤에도 살아남을 ‘진짜 기술’을 가려내야 하기 때문이다.

AI만이 할 수 있는 것과 AI가 해낼 수 없는 것은 무엇인가?
실리콘밸리가 감추고 싶어 하는 AI의 '불편한 진실'을 폭로한 화제작!

이 책의 가장 독보적인 가치는 AI를 뭉뚱그려 설명하지 않고, ‘생성형 AI’와 ‘예측형 AI’로 명확히 구분하여 타격한다는 점이다. 시중의 수많은 AI 서적들이 챗GPT 활용법을 다루거나 모호한 미래 전망에 그칠 때, 이 책은 구체적인 데이터와 사례로 작동하지 않는 기술을 고발한다.
가장 먼저, 저자들은 기업들이 채용, 범죄 예방, 의료 진단에 사용하는 예측형 AI야말로 현대판 ‘뱀기름(만병통치약 사기)’이라고 지목한다. 책은 수백억 원을 들여 도입했으나 범죄 예방 효과는 입증하지 못한 채 예산만 낭비한 시카고의 총기 탐지 시스템 ‘샷스포터’의 사례나, 동전 던지기와 별반 다를 바 없는 정확도를 보인 미국 최대 의료 기업 에픽(Epic)의 패혈증 예측 모델 등을 낱낱이 고발한다 . 인간의 사회적 미래는 본질적으로 예측 불가능하며, 데이터를 아무리 많이 넣어도 이 한계는 극복될 수 없다는 저자들의 과학적 증명은 뼈아프게 다가온다.
한편, 챗GPT와 같은 생성형 AI에 대해서도 냉정한 평가를 내린다. 저자들은 생성형 AI의 유용성을 인정하면서도, 그것이 진정한 ‘지능’이 아니라 확률에 기반해 그럴싸한 문장을 만들어내는 ‘확률적 앵무새’임을 분명히 한다. CNET이 AI 기자를 도입했다가 오류투성이 기사로 망신을 당한 사건이나, 변호사가 AI가 지어낸 가짜 판례를 법원에 제출했다가 자격 정지를 당한 사례는 기술의 한계를 여실히 보여준다 . 저자들은 복잡한 수식 하나 없이 80년에 걸친 컴퓨터과학의 역사를 관통하며 AI가 ‘할 수 있는 일’과 ‘할 수 없는 일’의 경계선을 명확히 그어준다. 이는 기술 비관론이 아니다. 오히려 ‘되는 기술’에 집중하고 ‘안 되는 기술’을 과감히 버려야만 진정한 혁신이 가능하다는, 가장 현실적인 기술 낙관론이다.

“인공지능은 만병통치약이 아니다. 우리가 만든 불완전한 통계일 뿐이다.”
기술에 속지 않고, 기술을 부리고 싶은 투자자들의 필독서

이 책을 덮는 순간, 독자는 뉴스에 나오는 “AI가 모든 것을 바꿀 것”이라는 문구에 더 이상 불안해하지 않게 될 것이다. 대신 “이 AI는 어떤 데이터로 훈련했는가?”, “이 예측 모델의 오차 범위는 얼마인가?”를 묻는 날카로운 질문자가 될 것이다.
수억 원짜리 AI 솔루션 도입을 앞둔 비즈니스 리더와 투자자에게 이 책은 수십억 원의 손실을 막아줄 투자 설명서가 되어줄 것이다. 또한 세금 낭비를 막고 시민의 안전을 지켜야 할 정책 입안자들에게는 겉만 번지르르한 AI 행정을 걸러낼 안목을 제공한다. 무엇보다 “내 일자리가 사라질까?” 두려운 개인들에게, AI가 결코 대체할 수 없는 인간의 영역이 무엇인지 확인시켜 주는 안심 처방전이 될 것이다. 거품 속에 뛰어들어 함께 춤을 출 것인가, 아니면 냉철한 눈으로 옥석을 가려낼 것인가. AI가 인류를 멸종시킬 것이라는 공포, AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라는 환상. 이 극단적인 두 가지 시선 사이에서 우리가 놓치고 있는 진실을 이 책은 철저하게 드러낼 것이다.