[ 한빛미디어 서평단 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 전자책을 협찬 받아 작성된 서평입니다. ]

- AI 시대의 도래

코로나 시대를 지나 AI 시대가 도래했다.

GPT가 처음 등장할 때만 해도 '이런 멍청한게 무슨 일자리를 없애겠어' 했던게 3~4년 전 인데 벌써 인간의 자리를 위협하는 시대까지 와버렸다. 대체 될 수 있는 자리는 천천히 대체되고 있는 것 같지만 우리같은 개발자들은 뭐 어쩌겠나 AI와의 동침을 선택할 수 밖에... 오히려 수많은 개발자가 대체 될 것이라는 예상과는 다르게 대부분의 개발자들은 AI를 활용하며 개발 효율성을 높혔고 더 나은 생산성을 보이고 있다고 한다.

문제는 새로 진입하려던 신입 개발자들이 설 자리를 많이 잃었다는 것과... 언젠간 개발자의 자리도 대체될 것이라는 생각이 문득 든다는 것이다. 뭐 아무튼 동침을 선택한 개발자들이라면 한번쯤은 자신의 AI 비서를 만들어보고 싶어하지 않겠나? 그래서 이런 책도 등장한 것 같다.

- GPT부터 생성형 AI까지, 이게 뭐고 어떻게 쓰나?

 '나만의 비서' 를 꿈꾸기에는 아직 조금 먼 미래가 아닌가 싶긴하다. '개인정보', '데이터 수집', '환영' 등 생각보다 문제가 산떠미처럼 쌓여있기 때문이다. 그래도 이곳저곳 수많은 기업들이 치킨게임마냥 자신들의 AI를 과시하며 서비스를 열어주고 있으니 한번쯤은 따라서 사용해보는것도 나쁘지 않은 것 같다.

 이 책은 챗 GPT가 무엇인지 부터 시작해서 어떻게 활용해보는지, 어떻게 API를 적용해볼 수 있는지, GPT 말고 다른 서비스들은 어떻게 사용하고 원하는 결과를 가져오려면 어떻게 해야 하는지 등 GPT와 AI 서비스의 전천후가 쓰여있다.

- 가장 중요하게 생각되는 것, 사용 요금!

가만 생각해보면 보통 API를 다루는 책들은 책임감이 없다고 생각된다. 왜냐하면... 무료가 아님에도 API를 사용하라고 해놓고 가격을 안알려준다. 하지만 이 책은 다르다. API를 사용하면 얼마가 드는지 사용량에 대한 내용이 실려있다. 뭐 얼마가 나오는지 예시까지 들어주는것은 아니지만 최소한 이런 예의는 있어야 하지 않나 싶다.

- 누구나 쉽게? 일까?

 일단 '파이썬'을 어느정도 배운 기본 지식이 있는 사람, 그러니까 보통 파이썬 개발자라면 보고 따라하는데 문제가 없을 것 같다. 하지만 일반인이 따라하기엔 무리가 있다고 생각된다. 초반에는 호기심으로 따라할 수 있겠지만, 책 내용이 뒤로갈 수록 점점 어려워진다는 느낌을 받을 수 있었고, 내용도 관심이 없는 개발자라면 따라가기 버거울 것으로 생각된다.

 또 책 초반부부터 실습들은 주피터 노트북 과 같은 구글 코랩 환경에서 진행하기 때문에 pc 환경이 그렇게 좋지 않더라도 따라서 실습하는데에는 문제가 없을 것 같다.

 대부분의 실습들이 프롬프트를 입력하고 어떤 결과물이 나오는지 보여주기 때문에 직접 따라해보며 제대로 된 결과물이 나오는지 확인해보는 것 도 가능하다.

- 총평

 가장 익숙하게 알려진 챗 GPT 뿐 아니라 다양한 AI 서비스들을 다뤄보려고 했다는 것이 이 책의 강점이지 않을까 싶다. 책 내용중에는 가장 관심있게 지켜보던 음성인식 분야의 위스퍼와 Clip 이라는 서비스를 이용한 것이 있어 재미있고 흥미롭게 읽을 수 있었고, 간단하지만 직접 따라해봄으로써 처음 봤던 서비스이지만 어렵지 않게 사용할 수 있었다.

 보통 대화형으로 이뤄지는 GPT같은 서비스들은 대화 내용마다 이전의 내용을 기억하지 않고 있다는 내용이 약간 충격이었지만 생각해보니 코드등을 생성해달라고 할 때 이전 대화와는 이어지지 않는 내용들도 많았어서 충분히 이해가 갔다.

 다양한 AI 서비스들을 활용한 내용들을 보고나니 이런 여러 서비스들이 하나로 합쳐지는 순간이 AI가 사람을 대체하는 순간이 되지 않을까 하는 걱정아닌 걱정이 들기도 했다.

 하지만 AI가 인간처럼 살아갈 능력이 생겼을 때 인간세상의 법과 도덕 등을 이해할 수 있을까? 하는 생각도 든다. 그리고 생각보다 그런 시기가 빨리 찾아오지 않을 것 같다는 생각도 드는것은 AI가 '삶'이라는 결과물을 위해 스스로 질문을 내고 답을 내릴 수 있는 존재가 될 수 있을까? 를 생각해보았을 때, 지금처럼 환영으로 답을하고, 질문이 없으면 답변도 못하는 상황이 한동안 지속되지 않을까 싶기 떄문이다.

 GPT 와 같은 AI를 한번 내 서비스에 사용해볼까? 라고 생각만 해봤던 개발자라면 시간이 될 때 짬을 내어 이 책을 활용해 API를 사용해보는 것도 좋은 방법이지 않을까 싶다.

현존하는 생성형 AI 모델 대부분을 쉽게 실습해보며 빠르게 활용법을 파악할 수 있다. 임베딩, 파인튜닝, RAG, Agent 같은 난이도 있는 기술도 핵심만 빠르게 흡수할 수 있도록 도와준다.

LLM의 중요한 장점 중 하나는 일반인이 프로그래밍 세계로 진입하는데 장벽을 매우 낮춰준다는 점이다. 덕분에 이 책에서 다루는 내용과 같이 일반인도 LLM의 도움을 받아 기존에 엄두도 내지 못했던 기능을 구현할 수 있게 되었다.

다른 리뷰에서도 작성했지만 현시점만 놓고 봤을때 사실상 AI의 중요한 본질은 정량화, 비정형 데이터의 해석력에 있다고 생각한다. 비정형 해석 장벽이 낮아지면서 자연어로 프로그래밍 혹은 서비스를 만들 수 있는 가능성이 높아졌다.

이 책은 OpenAI 진영의 비정형 데이터를 해석할 수 있는 다양한 모델들을 실습해보는 예제이다.

그렇기에 눈에 띄는 장점은 다음 세가지를 들 수 있다. 첫번째로는 일반인이 따라갈 수 있는 난이도, 두번째로는 생성형 AI 모델의 전체 기능을 빠르게 훑을 수 있다는 점, 세번째로는 예시 기반으로 하니씩 실행해가며 쉽게 따라할 수 있다는 점을 들 수 있다.

첫번째 장점은 저자가 서문에서도 밝힌 바와 같다. 기반 지식이 부족해도 자신만의 지식시스템을 구축하고자 독자에게 상당한 도움이 될 수 있는 책이다.

대부분의 DevOps 환경 구성을 감춰줄 수 있는 구글 코랩 환경에서 실습이 이뤄지고, 초보자가 요금 폭탄을 맞는 실수를 피하기 위해 다양한 모델의 세부적인 가격까지 안내할 정도로 친절한 설명이 이어진다.

물론 Python의 예제가 등장하여 프로그래밍을 해 본 독자라면 더 좋겠지만, 일단 프로그래밍을 모르더라도 깃허브에 올라온 예제를 그대로 필사하는 정도만으로도 원하는 기능을 구현하는데 큰 무리는 없을것이다.

사실상 말이 프로그래밍이지 OpenAI의 API를 호출하는 형식의 코드가 대부분이기에 바둑으로 따지면 거의 외길 수순이다. 그대로 따라하면 큰 문제없이 수행된다.

더불어 중간 중간 중요한 개념들은 자세하게 설명하며 짚어나가고 있기에 대략적인 개념 정도는 잡으며 실습할 수 있을 것이다. 예를 들어 아래 그림과 같이 프롬프팅이 무엇인지 개념도와 예시 설명을 들고 있다.

초반부 프롬프팅과 같은 간단한 예제를 살펴보았다면 중반부에는 다양한 AI 모델을 체험할 수 있도록 구성되어 있다. DALL·E 모델을 활용하여 텍스트로 이미지를 생성해본다든가, 이미지를 합성해 보고, TTS나 이미지 분류 등을 실습하며 다양한 LLM의 활용법을 빠르게 익힐 수 있다.

이 책은 OpenAI 중심의 모델을 주로 다루고 있지만, 부록을 참조하면 클로드와 같은 또 다른 진영의 AI 활용 실습을 진행해 볼 수 있다는 점도 장점이다.

다만, 후반부에 해당하는 15장 임베딩 파트부터는 일반인이 따라하기에는 다소 벅찰 수도 있다. 그래도 예제대로 실습을 따라하며 주요 개념만 파악해보겠다는 자세로 진행하면 상당히 많은 지식을 얻을 수 있을것이다.

임베딩의 경우 사실 개념상으로는 별게 없다. 이 세상의 자연어와 같은 텍스트를 단순히 숫자(조금 더 표현하면 벡터)로 변환해 주는 것이다.

이를 통해 컴퓨터가 알아들을 수 있게 숫자로 변환이 가능해진다는 점, 나아가 코사인 유사도와 같은 수학적 도구를 사용할 수 있다는 점이 큰 특징인데 이를 통해 벡터 공간에 포진된 두 개념의 유사도를 구할 수 있고 이로써 LLM은 정규표현식에서 한걸음 더 나아간 의미 기반 검색도 가능해진다.

다음의 예제는 임베딩의 개념을 아주 깔끔하게 소개해주는 예제이다. 입력된 자연어가 숫자 그것도 벡터 형태로 변환되어 출력되고 있음을 볼 수 있다.

여기서 한걸음 더 나아가면 독자가 보유한 자체 데이터로 기존 모델을 파인튜닝 할 수 있게 된다. 기능적인 측면만 놓고 봤을때는 나만의 별도 모델을 얻는 셈이다.

이 또한 일반인이 따라할 수 있을 듯 싶다. 파인튜닝 또한 OpenAI API에게 맡겨버리기 때문이다. 대시보드를 통해 아래 그림과 같이 모니터링 및 결과 확인이 가능하다.

또한 부록을 포함하여 후반부에는 다양한 재미있는 예제들이 등장한다. 예를들면 스트림릿과 깃허브를 이용하여 건강상담 챗봇을 구현하는 예제가 그러하다. 둘 다 AI시대 각광받는 플랫폼이기에 비전공자들이 프로그래밍 세계에 진입할 수 있는 호기심 어린 좋은 예제라 생각한다.

그 외에도 RAG, Agent의 핵심 코드 정도를 다루고 있어 이 두 개념의 핵심을 빠르게 파악할 수 있는 예제도 등장한다. 최근 등장한 A2A, MCP와 같은 기술을 제외하고 굵직한 개념 정도는 이 책을 통해 실습 및 파악할 수 있는 셈이다.

결론적으로 이 책은 일반인, 기획자, 경영자에게 매우 많은 도움을 줄 수 있을 것 같다. 물론 개발자중에도 AI를 거의 접해본 적이 없다면 빠르게 현존하는 AI 모델의 특성을 파악하고 기획하는 서비스에 어떻게 활용할지 판단하는데 매우 큰 도움이 될 것이다.

정보 과학 학습 중에, AI 활용 다양한 기획을 진행해보려면 챗 GPT 활용법, 셀프어텐션, 파인튜닝, API 활용법 등 다양한 내용들에 호기심이 생깁니다. 인터넷 검색으로 찾아보려 하다가, 좀 더 정립되어 있는 책을 참고하고 싶어서 선택한 책이 바로 제대로 시작하는 챗 GPT와 AI 활용 with 파이썬 책입니다.

난이도!

책을 선택할 때 적절한 난이도에 대한 고민을 먼저 하는데, 이 책은 파이썬을 접해봤다면 누구나 챗 GPT의 기본 개념을 익히고, API 활용, 애플리케이션 응용 등의 흐름으로 따라갈 수 있습니다.

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예제!

실제 코딩 예제가 많이 있어서, 수업 시간의 활동 과제나 실습으로 바로 적용할 수 있습니다.

처음에 살펴보며, GPT 모델의 원리부터 나와있어서 좀 더 전문적 내용에 대해 이해할 수 있었고 최신 API 사용법과 많은 팁들이 있어서 도움이 되었습니다. 특히 다양한 사례들이 누구나 관심가질 만한 주제여서 좋았습니다.

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이 책에서 다루는 AI 애플리케이션 개발 사례는 아래와 같습니다.

● 파인 튜닝 도메인 특화 챗봇

● 기억을 보존하는 지능형 대화 시스템

● RAG 기법을 사용한 최신 시맨틱 검색 엔진

● 사용자 취향에 맞춘 지능형 커피 추천 시스템

● 리눅스 명령어 작성을 돕는 챗봇 어시스턴트

● 대규모 정신 건강 대화 데이터셋을 학습한 AI 기반 정신 건강 코치

● 뉴스 기사 카테고리 분류 시스템

● 지능형 이미지 인식 시스템(이미지 to 텍스트)

● 이미지 생성 프로그램(텍스트 to 이미지)

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1장 2장은 기본적인 생성형 AI에 대한 개론적 내용입니다.

1장 생성형 AI 서비스

_1.1 생성형 AI 개요

_1.2 대표적인 생성형 AI 서비스

2장 오픈AI와 챗GPT

_2.1 오픈AI와 챗GPT 개요

_2.2 GPT 모델 및 사용 사례

2장에서는 오픈AI의 배경과 GPT 모델의 주요 특성을 소개하며, AI 기술을 학생들과 함께 성찰할 수 있을 것 같습니다. 특히 GPT 모델이 어떤 원리로 동작하고, 어디에 활용되는지를 개괄적으로 이해할 수 있어 교양 수준의 AI 소개 수업에 효과적입니다

3장, 4장 부터는 구글 코랩 사용 방법이 나와있고, 오픈 API 키를 직접 얻고 실습해볼 수 있도록 상세하게 설명되어 있습니다.

그리고 퓨샷 학습, GPT 모델을 활용한 맞춤형 출력 생성 예제가 있었습니다.

저는 특히 이 예제를 보면서 고등학생, 대학생들이 각자 프로젝트에서 활용할 때 도움이 많이 되겠다는 생각이 들었습니다.

발표자료로 GPT의 원리, 퓨샷, LLM, 셀프어텐션, 파인튜닝에 대해 많이 관심을 갖고 탐구하는데 이 책을 참고하면 좋을 것 같습니다.

​6장과 7장은 오픈 AI를 활용한 프롬프트 설정법에 대해서 자세하게 서술이 되어 있습니다.

대화 생성 고급 기술에서는 창의성 조절, 응답 다양성 확보, 실시간 응답 등의 기법을 소개하며 AI 기반 창작 활동에 관심이 있는 사람들에게 적합합니다.

7장은 전문적 프롬프트 엔지니어링에 대해 접할 수 있었습니다. 퓨샷 학습, 프롬프트 체이닝, 응답 길이 조절 등 실제 상황에 맞는 방법 들을 제시합니다.

보면서 AI 해커톤 프로젝트에서 활용하기 좋겠다는 생각을 했습니다.

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8장과 9장은 오픈AI의 위스퍼를 소개하며 음성 인식 정확도 향상 기법과 실제 SDK 활용 예제가 있었습니다.

교내 방송 등 학교 실생활 데이터 활용 프로젝트로 발전시킬 수 있을 것 같다는 아이디어를 얻었습니다.

그리고 텍스트 변환 개선은 AI윤리, 언어 다양성 이슈와 연결하여 융합 탐구 주제로 적합할 것 같습니다.

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텍스트 생성에만 머물지 않고, 음성, 이미지까지 아우르는 멀티모달 AI 활용법을 알 수 있었습니다.

SW 프로젝트들에 다양한 아이디어를 얻으며, 다시 한번 더 실습해보고 싶은 예제들이 떠오를만큼 좋은 책이었습니다.

주목 받는 최신 AI 기술들을 간단하게 소개해주고 실습까지 해볼 수 있게 구성이 되어 있어

간단하고 빠르게 AI 기술들을 훑어보고 활용까지 해보고 싶은사람들에게 좋은 책이다