AI 나를 위해 일하게 하라

[ 밑줄/연결 ]

 

"우리가 만들어낸 세상은 우리 생각의 산물이다.

우리의 생각을 바꾸지 않으면 세상도 바뀌지 않는다. "   - 알베르트 아인슈타인

 

그녀는 자신만의 디지털 접근법을 발판으로 농업과 관련된 모든 데이터를 수집하고 분석하는 회사를 세웠다. 회사 이름은 그로 인텔리전스였다.

----> 관심이 있어 찾아 봤는데, CEO에 대한 기사는 있는데, 회사 웹 사이트가 없어 졌나 보다. 

How Gro Intelligence is Fighting World Hunger with Tech | Columbia Magazine

How Gro Intelligence is Fighting World Hunger with Tech

 

 

우리가 생각하는 '디지털'이란 데이터와 기술의 상호작용이다.

'데이터'는 참조하고 분석하고 연산할 수 있는 일련의 정보를 의미한다....

'기술'은 데이터를 만들고 포착하고 변환하고 전송하고 저장한다.

 

'마인드 셋'은 우리가 세상을 이해하기 위해 취하는 나름의 접근 태도이다. 

당신이 무언가에 어떻게 접근하는지에 따라 그것을 생각하는 방식도, 그것이 지니는 의미도, 대응하는 행동도 달라진다.

그러므로 '디지털 마인드셋'을 바꿔 말하면 데이터와 기술을 이해하고 활용하기 위한 우리 나름의 접근법을 의미한다.

 

디지털 마인드 셋을 기른다는 것은 아래 세 가지 핵심 프로세스에 다가가는 접근법도 근본적으로 재정의한다는 의미이다.

ㅇ 협업(Collaboration)

ㅇ 연산(Computation)

ㅇ 변화(Change)

 

모든 디지털 운용은 하나같이 컴퓨터, 소프트웨어, 데이터라는 세 가지 실체의 관계를 바탕에 깔고 구축된다.

 

알고리즘은 정해진 순서를 단계적으로 밞으며 구체적 목표를 수행하게 만드는 일련의 명령 체계이다. 

사용하는 데이터가 바뀌어도 매번 같은 순서를 밟는다는 것이 알고리즘이 전개되는 기본 개념이다. 우리가 하는 모든 것이 알고리즘을 따른다. 

 

(협업)

 

AI는 환경을 인식해서 목표 달성 가능성을 최대로 끌어올리는 행동을 취하는 기계이다. 

현재, 그런 목표를 프로그랭하는 것은 인간이다.

 

---> 무슨 말인지는 알겠으나, 이렇게 따지고 보면 저자의 말씀처럼 인간과 AI를 신뢰한다는 것이 다른 것이 아니라 같다.

----> AI가 신뢰할 수 있으려면 투명하고 안정적어야 한다면 인간도 투명하고 안정적이어야 신뢰성이 높아 진다. 

 

 

(연산)

 

분석적으로 보고 생각하고 행동하게 해주는 디지털 마인드셋을 개발하는 데 도움이 되는 세 가지 모범 행동

ㅇ 데이터가 어디에서 오는지, 어떻게 그리로 갔는지를 파악하라.

ㅇ 데이터를 범주화하고 분석하는 블랙박스를 열라.

ㅇ 데이터 시각화를 청중의 니즈에 매칭하라.

 

데이터를 '수집한다(Collect)'는 말도, 조금은 잘못된 표현이다. 그보다는 데이터를 '생성한다(Produce)'는 것이 휠씬 정확하다. 실제로도 데이터는 조개껍질처럼 수집하는 것이 아니라 기술적으로 얻어내는 '산물'이며...

 

기술 통계학이 수집된 데이터의 기본 패턴을 요약한다면, 추론 통계학은 모집단이 아니라 상대적으로 적은 크기의 집단에서 수집한 데이터(표본)에서 얻은 결과를 바탕으로 모집단의 특성을 추론한다.

 

추론 통계학은 당신이 전체를 이해하고 싶지만 전체 데이터를 수집하지 않아도 전체에 대한 통계적 결론을 내리고 예측하게 해주는 방법이라고 생각하면 된다.

 

유의확률,,,P-값.

P-값은 귀무가설을 참으로 가정했을 때 표본 데이터의 통계치가 관측될 확률을 의미한다.

P-값이 작을수록 대립가설을 강하게 밑받침하는 증거가 된다. 

 

 

(변화)

 

알고리즘은 어떤 행동은 가시화하지만 어떤 행동은 가시화하지 않는다. 알고리즘은 평등한 대우를 하지 않는다.

 

블록체인은 데이터 무결성을 입증해주는 대단히 우수한 보안 기술이다.

블록체인은 그 자체로는 원장이다. 대단히 안전하고 번복이 불가능한 원장이라는 점이 다를 뿐이다.

블록체인의 진정한 핵심은 거래 이력의 불가역성과 탈중앙화이다.

즉시성, 투명성, 보안을 두루 갖춘 블록체인은 신속함과 안전이 생명인 대규모 자산 거래라든가 외환 거래에서 특히나 빛을 발휘한다.

 

아래 두 가지 중요 사안에 초점을 맞춰야 한다. 

ㅇ 시스템과 프로세스를 설계하고 조정하기

ㅇ 디지털 조직 문화를 준비하기

 

리더들이 새로운 기술 습득에 필요한 변화 프로그램에 직원들을 열성적으로 동참하게 만드는 데 도움이 되었다.

ㅇ 디지털 전환이 개인과 조직에 유익하다는 것을 믿는가? 

ㅇ 전환기인 조직에 필요한 디지털 콘텐츠를 배울 수 있는가? 

 

 

 

 

[ 자평 ]  원서의 질과 가치를 탁월하게 떨어 뜨린 번역서

 

밥벌이 시절에는 밥벌이 분야 신간이 훑어 보는 습관이 있었다. 세상에 뭐가 떠돌고, 뭐가 떠돌것인가를 알기 위해서 생긴 습관이다. 이 책은 신간으로 나왔을 때 번역서에 대한 추천인을 보고, 아예 거들떠 보지도 않았던 기억이 난다. 

 

2025년 설날 즈음 요즘 AI에 대한 트렌드를 좀 살펴 볼까 하고 읽었다.  책 자체는 나쁘지 않았다. 책의 서문에 저자들이 목표하로 하고 목적한 그대로를 기술한 책이었다. 평생 이 분야에서 글쓰고 가르친 분들이라, 이 정도를 못해낼 리가 없을 것이다. 

 

안타까운 점은 원서의 가치를 떨어 뜨리는 번역서의 전형적인 잘못된 패턴이 꽤 녹아 있는 책이어었다.

가장 큰 책임은 편집자에게 있다고 본다. 

 

우선 번역서의 질이 떨어지는 경우는 대체적으로 번역자가 원서가 다루는 분야와 맞지 않는 경우다.

맞지 않터라도 통번역사 수준의 치열한 전문성이 있다면 보완이 되는 경우가 있다. 따라서 나는 전문통번역사가 번역한 책은 대체로 신뢰한다. 하지만 이 책은 IT와 비즈니스 조직 모두에 지식이 있는 분이 번역을 했어야 하는 것 같은데, 다행히 경제경영분야 번역가가 번역하여 책을 읽을 때 거슬린 부분은 없었다.  

 

첫번째 거슬림은 원서 제목을 그대로 쓴 것보다 못한 번역서 제목이다. 

원서의 제목은 'The Digital Mindset: What It Really Takes to Thrive in the Age of Data, Algorithms, and AI ' 이다.

저자가 서문에도 썼다시피 '30%만 익혀도 충분하다'는 목적으로 기본적이고 핵심적인 사항만을 기술한다는 목표와 목적에 내용이 딱 그 정도로 써진, 압축되게 잘 쓴 책이라고 본다. 원서는 제목과 책 내용이 딱 떨어지는 책이라고 보인다.

다만 이것을 더 팔아 먹기 위해 'AI 나를 위해 일하기 하라'는 자동화된 협업 부분만 강조한 듯한 표현은 이 책 저자들이 의도한 목표/목적과는 맞지 않는다고 본다. 이것은 AI의 Agent화된 자동화된 기능이나, AI와의 Co-Work을 다루지만 그 것만 다루는 책이 아니다. 'Mind Set'과 30%기본적인 기술에 대한 것, 그리고 그것들의 상호 작용에 관한 것이다. 

 

두 번째 쓸데 없는 추천인이 추천사다.  '첫걸음을 위해 일독을 권한다' 거나 ' ....그 길을 알려주는 책이다' 등의 추천자체가 잘못된 것은 아니다. 뭐 책이야 읽으면 좋지....

 

대체적으로 나는 서평은 거의 참고하지 않고, 추천사는 아예 거들떠 보지도 않는 습관이 있다. 

요즘은 책이 출간이 되기도 전에 서평이 뜨지 않나, 또는 기대서평이라고 책의 내용이 기대된다는 평점이 올라오는 한심한 세상이다.

특히 꼴 보기 싫은 것 중 하나가  '이 책은 출판사의 지원을 받았지만, 꼼꼼히 읽고 자유롭고 엄격하게 작성한 서평입니다'라는 식의  (자신의 경제적인 수혜와 관계없이 독립적인 관점을 유지할 수 있다는 식의 말도 안되는 오만함을 뽐내는) 별스럽지 않은 고해를 싫어 한다. 어떤 서평가는 자기가 서평현 모든 책의 5점 만점을 주는 서평가도 있다. 서평가라기 보다는 그냥 공짜로 책을 받아, 밥벌이로 홍보하는 '홍보가'라고 해야 겠다.

 

아예 거들떠도 보지 않은 추천하는 글이나 추천인의  띠지 말이다. 출판사는 관련 업계의 Big Head들의 추천사를 받으면 책줄이나 파는데 도움이 될까 싶어서 받는데, 책을 좀 읽어 본 사람은 추천사는 대부분 관련자들끼리의 품앗이란 것을 알 것이다. 특히 나쁜 경우는 99.99%는 읽어 보지도 않은 추천평이고, 아랫사람이나 다른 사람이 대신 작성한 추천평(초안)을 자기 이름만 걸고 출판사에 던진다. 왜냐고? 자기고 책 낼때 다른 Big Head에게 추천사를 받아야 겠기 때문에.....

 

세 번째 편집인의 실수 두 가지

본문에 미주/각주/후주가 있을 것 같은 번호 매김이 없는 어딘가에도 없다. 참고 자료 목록을 어디가 팔아 먹었는지???

보통은 매 페이지 하단에 있거나, 매장 끝이 있거나, 책 뒤편에 있는데 이 번역서는 아마 원서를 찾아 보라는 의미인가 보다.

 

또한 결정적인 편집 오류는 P63에 있는 기술 스택 그림이다. 

난 내가 잘못 알고 있나 싶어서 이 그림을 몇 번이나 다시 봤다. '프런테엔드'와 '백엔드'의 표시가 바뀌었다.

그 대단한 추천인들은 그렇게 일독을 권하면서 이런 단순한 것조차 지적을 못했나? 편집자는 또 뭘 했나 싶다.