AI 서재
책으로 읽는 AI서재
한 권을 고르고, 목차에서 차례대로 읽을 수 있게 정리했습니다.
리서치 서비스
인공지능을 활용한 심층 지식 정제 서비스를 시작합니다
주제를 1~2문장으로 알려 주시면, 인공지능을 활용하여 바로 지금 이 순간까지 전 세계 곳곳 인터넷에 올라온 자료를 훑습니다. 문헌은 물론이고, 최근 회의와 세미나에서 논의된 내용, 유튜브에 올라온 발표와 강연까지 함께 봅니다. 그렇게 모은 자료를 인용하고 체계적으로 정리해서 한 편의 심층 보고서로 엮어 보내 드립니다. 분량은 주제의 무게에 따라 30페이지가 되기도 하고, 300페이지에 이를 수도 있습니다.
분야는 모든 분야입니다. 반도체든, 특정 국가의 규제 흐름이든, 오래된 역사의 한 대목이든, 궁금한 것은 다 가능합니다. 특정 영역을 전공한 사람이 하는 것이 아니고, 인공지능을 통해 최신 자료의 엑기스를 정제해 드리는 과정입니다. 시간이 급하신 분들, 초벌 심층 보고서가 필요한 분들에게 유용할 것입니다.
비용은 주제의 범위와 분량에 따라 상의해서 정하면 됩니다. 최소 50만 원부터 시작합니다(세금계산서발급가능).
주제만 이메일이나 텔레그램으로 편하게 말씀해 주십시오. 나머지는 정리해서 보내 드리겠습니다.
목차
AI 신약개발의 패러다임 전환과 미래 융합 생태계
김경진 변호사
데이터 주도의 표적 발굴부터 자율 구동 실험실까지
AI가 병의 표적을 찾고 분자를 그리고 독성을 미리 걸러 내는 일부터, 동물실험을 대신하는 장기 칩과 가상 환자로 임상시험을 앞당기는 일, 그리고 규제와 데이터 윤리까지 신약개발의 전 과정을 다섯 부 열다섯 절로 정리했습니다. 생물학이나 화학을 배운 적 없는 분도 따라올 수 있게 어려운 말은 그때그때 쉬운 말로 풀었습니다. 각 절 끝에는 그 절의 뼈대를 한 장에 담은 도해를 붙였습니다.
목차
유럽연합 인공지능법 해설서
김경진 변호사
한국 기업의 실무 대응 가이드
2026년 8월 2일, 판교의 게임 회사 챗봇과 부산의 의료기기 판독 소프트웨어가 유럽에 사무실 하나 없이 유럽연합 인공지능법 제50조의 적용을 받기 시작합니다. 이 책은 역외 적용, 투명성 의무, 범용 인공지능 모델, 고위험 시스템, 그리고 한국 AI기본법과 겹치는 이중 규제를 조문 요약이 아니라 집행 당국의 시선에서 읽습니다. 서울에 본사를 둔 회사가 무엇을, 언제까지, 어떻게 준비해야 하는지를 실무의 자리에서 짚는 안내서입니다.
전 8편
클로드 지피티 팔란티어와 2026년 세계전쟁
김경진 변호사
인공지능은 어떻게 전쟁의 방아쇠를 당기게 되었나. 프롤로그, 3부 6장, 에필로그
화면에 이름 하나가 떠 있습니다. 정보장교가 그 이름을 20초 동안 봅니다. 성별만 확인하고 다음으로 넘어갑니다. 그 20초 안에서 한 사람이 죽고, 그를 죽이기로 정한 책임이 사라집니다. 가자의 라벤더, 우크라이나의 메이븐, 이란의 에픽 퓨리, 베네수엘라 상공의 표적 선정까지, 표적을 고르는 손이 사람에게서 기계로 넘어가는 2026년의 전장을 따라갑니다.
PDF 다운로드 책
다국어로 읽는 대학생 교양 인공지능
한국어 원문과 외국어 번역을 함께 실은 유학생용 교재입니다. 각 책 소개 페이지에서 PDF를 받을 수 있습니다.
후원판 PDF 206쪽 후원판 PDF 공개
AI와 경제 ATLAS: 구글 보고서로 본 AI 활용의 지형도
김경진 변호사
구글 ATLAS v1.0 보고서로 읽는 일터·가정·세계의 AI 사용 기록.
1,500만 건의 비식별 상호작용 데이터를 따라 AI가 직장과 가정에서 어떻게 쓰이는지, 국가와 언어에 따라 사용 모습이 어떻게 달라지는지, 노동시장과 정책에는 어떤 질문이 남는지 풀어냈습니다.
목차
알고리즘의 실책: AIAAIC 사례로 본 AI 부작용과 윤리적 과제
김경진 변호사
채용과 복지, 법정과 도로, 교실과 일터에서 벌어진 일
AIAAIC 국제 데이터베이스에 쌓인 인공지능 사고와 논란 가운데 열여덟 가지 주제를 골라, 실제로 무슨 일이 있었고 왜 그런 일이 벌어졌는지 따라갑니다. 새벽마다 오는 자동 거절 메일, 갚을 필요 없는 빚 독촉장, 딸들 앞에서 채워진 수갑, 존재하지 않는 책의 추천 목록, 학교 앞에서 아이를 친 무인차, 사람을 상자로 인식한 로봇 팔. 어려운 기술 용어는 그때그때 쉬운 말로 풀어, 컴퓨터를 전공하지 않은 분도 끝까지 읽으실 수 있습니다. 이 책에 담긴 사례는 2020년부터 2025년 사이에 일어난 일들입니다. 인공지능은 하루가 다르게 빨라지고 있어서, 지금 기준으로 보면 이 사례들이 오래되어 다소 어색하게 느껴질 수 있습니다. 내용이 틀린 것은 아니지만 그 시차를 염두에 두고 읽어 주시기 바랍니다.
[AI서재] Codex 구체적 활용사례 37 - 제2장. 영수증 및 청구서 대량 자동 처리 프로세스
제2장. 영수증 및 청구서 대량 자동 처리 프로세스
재무팀이나 1인 기업가에게 수십, 수백 장의 영수증과 청구서를 정리하는 것은 엄청난 시간 낭비입니다. AI 에이전트를 사용하면 폴더에 쌓인 PDF 및 이미지 형식의 영수증을 한 번의 명령으로 완벽하게 분류하고 데이터를 추출할 수 있습니다. 이 워크플로우의 AI가 단일 에이전트로 모든 문서를 순차적으로 읽는 것이 아니라, 문서의 개수만큼 하위 에이전트(Sub-agents)를 병렬로 생성(Spawn)하여 작업을 분산 처리한다는 것입니다. 50장의 영수증이 있다면 50개의 미니 에이전트가 동시에 투입되어 단 몇 분 만에 작업을 완료합니다.
핵심 설정 및 워크플로우:
작업 폴더 구성: 바탕화면에 invoices라는 원본 폴더와 결과를 저장할 빈 CSV 파일(log_invoices.csv), 그리고 처리된 파일을 옮길 processed 폴더를 준비합니다.
추출 스킬(Skill) 정의: AI가 영수증에서 어떤 데이터(발행일, 보낸 사람, 금액 등)를 추출해야 하는지 명시한 skill.md를 미리 작성해 두면 정확도가 크게 늘어납니다.
예제 프롬프트:
"/process_invoices 스킬을 실행해 줘. 현재 invoices 폴더에 있는 모든 PDF 및 이미지 영수증 파일(총 50여 장)을 병렬 하위 에이전트(Sub-agents)를 사용해 스캔해 줘. 각 영수증에서 '청구서 번호(Invoice Number)', '발신자(Sender)', '청구 날짜(Date)', '총 결제 금액(Total Amount)'을 추출하여 log_invoices.csv 파일의 새 행에 정확히 기록해 줘. 데이터 추출이 완료된 파일은 processed 폴더 내에 결제 날짜 기준(YYYY-MM)으로 하위 폴더를 자동 생성하여 이동시켜 줘. 작업이 끝나면 총 청구 금액과 누락된 데이터가 있는 파일 목록을 요약해 줘."
이 지시를 받은 AI는 불과 3~5분 만에 지루한 데이터 입력 작업을 끝내고, CSV 파일과 깔끔하게 폴더별로 정리된 파일 시스템을 제공합니다.