1. 인공지능 활용법 강의 개요
기계가 생각할 수 있느냐는 질문을 앨런 튜링이 던진 것은 1950년이었습니다. 그로부터 70여 년이 지난 지금, 대학생들은 기계와 대화하며 리포트를 쓰고, 면접을 준비하고, 논문의 뼈대를 세웁니다. 질문은 바뀌었습니다. 기계가 생각할 수 있느냐가 아니라, 이 기계와 어떻게 함께 생각할 것이냐입니다.
이 강의는 그 방법을 찾아갑니다. 대상은 코딩을 모르는 학생, 인공지능이라는 말 자체가 낯선 학생, 챗GPT를 써봤지만 복사-붙여넣기 이상으로 나아가지 못한 학생입니다.
강의의 첫 단계는 토대를 놓습니다. 튜링 테스트에서 알파고를 거쳐 생성형 인공지능에 이르는 흐름을 짚고, 기계학습과 딥러닝이 데이터를 지능으로 바꾸는 구조를 살펴봅니다. 챗GPT, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 같은 도구들의 성격 차이도 여기서 배웁니다. 어떤 도구가 좋으냐는 질문보다, 어떤 상황에 어떤 도구가 맞느냐는 판단력이 중요합니다.
다음 단계는 실전입니다. 이메일 한 통을 쓰는 일에서 시작해, 학술 논문의 자료 수집, 발표 자료 제작, 유튜브 영상 편집, 회의록 자동 작성까지 범위를 넓혀갑니다. 노트북LM(NotebookLM)으로 연구 자료를 정리하고, 감마(Gamma)로 슬라이드를 만들고, Vrew로 영상에 자막을 입히는 과정을 직접 손으로 해봅니다. 여기서 한 가지 원칙이 관통합니다. 인공지능은 망치입니다. 집을 짓는 건 사람의 몫입니다.
그 다음은 전공별로 갈라집니다. 법학도는 판례 검토에, 경영학도는 시장 분석에, 의학도는 데이터 해석에, 공학도는 설계 보조에 인공지능을 끌어들입니다. 취업 준비도 빠지지 않습니다. 이력서 작성, 자기소개서 전략, 모의 면접 연습까지 인공지능이 개입할 수 있는 영역을 하나씩 점검합니다.
마지막 단계는 고개를 들어 멀리 봅니다. 인공지능이 일자리를 바꾸고, 저작권 분쟁을 일으키고, 인간의 정의 자체를 흔드는 현실을 토론합니다. EU AI Act 같은 글로벌 규제의 윤곽도 함께 읽습니다. 기말 프로젝트로 학생 각자가 자기 분야에서 인공지능을 활용해 문제를 풀어본 결과물을 발표하면서 강의를 마칩니다.
이 강의가 끝난 뒤 학생들에게 남는 것은 특정 도구의 사용법이 아닙니다. 새로운 도구가 나왔을 때 겁먹지 않고 손을 뻗는 습관, 그리고 그 도구의 결과물 앞에서 자기 판단을 놓지 않는 태도입니다.
2. 국가 전략과 거버넌스
인공지능이 국가를 재설계한다는 말은 과장이 아닙니다. 과장이 아니라는 근거가 이 세 권의 책에 담겨 있습니다.
“AI 행정혁명”은 16개국 정부의 현장을 들여다봅니다. 중국은 알고리즘 등록제를 만들어 민간 기업이 사용하는 인공지능을 국가가 관리하기 시작했고, 유럽연합은 AI Act라는 이름의 법률로 위험도에 따라 인공지능을 분류하는 체계를 세웠습니다. 미국은 연방 차원의 AI 이니셔티브를 가동하면서도 주(州)마다 다른 속도로 움직이는 분권형 실험을 계속하고 있습니다. 이 책이 묻는 것은 분명합니다. 한국 정부는 아직도 종이 위에서 행정을 하고 있는데, 세계는 데이터 위에서 국가를 운영하기 시작했다는 사실입니다.
“AI 패권전쟁”은 시선을 더 높이 올립니다. 미국과 중국 사이에서 벌어지는 기술 경쟁의 본질은 반도체 칩이 아니라 주권입니다. AI 주권(Sovereign AI)이라는 개념이 왜 등장했는지, 인공지능 기본법이 왜 필요한지, 로봇세와 AI 배당이라는 낯선 단어들이 왜 정책 의제로 올라오는지를 추적합니다. 이 책에는 한국만의 고유한 축이 하나 있습니다. 초저출산입니다. 사람이 줄어드는 나라에서 인공지능은 선택이 아니라 생존의 조건이 됩니다. 노동력이 부족한 사회가 기술로 그 빈자리를 메우려 할 때 어떤 설계가 필요한지, 이 책은 그 질문에 정면으로 답하려 합니다.
“인공지능 선거”는 민주주의의 심장부를 건드립니다. 선거는 유권자의 판단에 기대는 제도입니다. 그런데 그 판단을 인공지능이 흔들 수 있다면 어떻게 될까요. 유권자의 성향을 분석하고, 여론을 설계하고, 후보자의 이미지를 알고리즘으로 조율하는 일이 이미 벌어지고 있습니다. 딥페이크 영상 한 편이 선거판을 뒤집을 수 있는 시대에, 정보의 신뢰성을 어떻게 지킬 것인가. 이 책은 답보다 경고에 가깝습니다.
세 권을 관통하는 강의의 핵심은 이것입니다. 인공지능은 기업의 상품이 아니라 국가 운영의 기반 기술입니다. 행정, 입법, 선거라는 국가의 세 기둥이 모두 이 기술과 만나고 있고, 그 만남의 방식이 나라마다 다릅니다. 강의는 그 차이를 비교하면서, 한국이 어떤 길을 선택해야 하는지를 수강생 스스로 판단하게 만드는 데 초점을 둡니다. 정답을 주는 강의가 아닙니다. 지도를 펼쳐놓는 강의입니다.
3. 국방과 안보
전쟁의 문법이 바뀌고 있습니다. 조종석에 사람이 없는 전투기가 하늘을 날고, 드론 편대가 스스로 대형을 짜고, 전장의 데이터를 실시간으로 분석하는 인공지능이 지휘관에게 판단의 재료를 건냅니다. 세 권의 책이 이 변화의 현장을 다룹니다.
“인공지능 전투기, 인공지능 공군”은 하늘에서 시작합니다. 무인 전투기의 역사는 생각보다 깁니다. 그러나 인공지능이 탑재되면서 성격이 달라졌습니다. 과거의 무인기는 원격 조종이었습니다. 사람이 화면을 보고 버튼을 눌렀습니다. 지금의 AI 전투기는 스스로 판단합니다. 적기의 기동을 예측하고, 회피 경로를 계산하고, 공격 시점을 결정합니다. 사람의 반응 속도로는 따라갈 수 없는 영역에 기계가 들어선 것입니다. 이 책은 그 기술의 궤적을 추적하면서, 조종사라는 직업의 미래와 공군 전략의 재편을 함께 다룹니다.
“PALANTIR 전쟁 감시 인공지능”은 전장 위가 아니라 전장 뒤를 들여다봅니다. 팔란티어(Palantir)라는 회사의 이름은 톨킨의 소설에서 왔습니다. 멀리 내다보는 수정구슬. 이름값을 합니다. 이 회사의 기술은 방대한 데이터를 실시간으로 모아서 전장 전체를 한눈에 내려다보게 만듭니다. 위성 사진, 통신 기록, 소셜 미디어, 드론 영상을 하나의 화면에 결합하는 일을 인공지능이 해냅니다. 문제는 이 기술이 전쟁터에서만 쓰이지 않는다는 점입니다. 감시 기술이 권력과 결합할 때 어떤 일이 벌어지는지, 이 책은 그 질문을 피하지 않습니다.
“AI 국방혁명”은 하늘과 뒤편을 포함한 국방 전체의 그림을 그립니다. 육해공, 사이버, 우주까지 군사 영역 전반에 인공지능이 스며드는 흐름을 종합합니다.
이 유형의 강의는 기술 해설에 그치지 않습니다. 핵심 질문은 윤리입니다. 기계가 사람을 죽이는 판단을 내릴 수 있는가. 그 판단의 책임은 누구에게 있는가. 자율무기체계(LAWS)를 둘러싼 국제적 논쟁은 아직 결론이 나지 않았습니다. 강의는 그 미결의 상태를 있는 그대로 보여주면서, 기술의 가능성과 한계를 동시에 짚습니다.
4. 시대의 얼굴들
기술은 추상적인 힘이 아닙니다. 누군가의 결정, 누군가의 집념, 누군가의 실패에서 태어납니다. 두 권의 인물서가 그 구체적인 얼굴을 보여줍니다.
“샘 알트만 전기”는 챗GPT를 세상에 내놓은 사람의 이야기입니다. 오픈AI의 창업자이자 CEO인 샘 알트만은 스탠퍼드를 중퇴하고 스타트업 액셀러레이터 와이콤비네이터(Y Combinator)의 대표를 거쳐 인공지능의 중심에 섰습니다. 이 책이 흥미로운 것은 그의 성공담이 아닙니다. 이사회에서 해임당했다가 닷새 만에 복귀한 2023년의 소동, 1,000억 달러 규모의 스타게이트 프로젝트 구상, 범용 인공지능(AGI)이라는 목표를 향한 거의 종교적인 확신. 한 인간의 궤적을 따라가다 보면 이 기술이 어디를 향하고 있는지가 보입니다. 알트만이라는 인물을 읽는 일은 곧 인공지능 산업의 내면을 읽는 일입니다.
“젠슨황 이야기”는 다른 결의 인물입니다. 대만에서 태어나 아홉 살에 미국으로 건너간 소년이 세계에서 가장 가치 있는 반도체 회사를 세웠습니다. 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황입니다. 그의 이력에는 화려한 출발이 없습니다. 데니스(Denny’s) 레스토랑에서 공동 창업자들과 사업 계획을 세운 것이 시작이었습니다. 게임용 그래픽 칩을 만들던 회사가 어떻게 인공지능 시대의 핵심 인프라 기업이 되었는지, 그 전환의 순간들을 이 책은 짚어냅니다. 2012년 딥러닝의 부상을 남들보다 먼저 읽었고, GPU가 인공지능 연산의 표준이 될 것이라는 판단에 회사의 미래를 걸었습니다. 틀렸으면 회사가 사라졌을 도박이었습니다. 맞았습니다.
두 인물을 다루는 강의의 목적은 영웅담을 전하는 데 있지 않습니다. 기술 혁명이라는 거대한 흐름 속에서 개인의 판단이 얼마나 큰 방향 전환을 만들어내는지를 보여주는 데 있습니다. 알트만은 인공지능의 가능성을 믿고 밀어붙인 사람이고, 젠슨 황은 그 가능성을 물리적으로 구현할 하드웨어를 만든 사람입니다. 소프트웨어와 하드웨어, 비전과 실행. 두 축이 만나는 지점에서 지금의 인공지능 시대가 열렸습니다. 강의는 그 교차점을 읽는 눈을 기르는 데 초점을 둡니다.
5. 법, 윤리, 인간의 경계
인공지능이 빠르게 퍼질수록 느리게 따라오는 것이 있습니다. 법입니다. 그리고 법보다 더 느린 것이 있습니다. 우리가 인간이라는 존재를 정의하는 방식입니다. 세 권의 책이 이 느린 영역을 다룹니다.
“AI가 인간에게 던지는 10가지 질문”은 제목 그대로 질문의 책입니다. 딥페이크가 만든 영상이 진짜보다 설득력 있을 때, 진실이란 무엇인가. 인공지능이 의사보다 정확한 진단을 내릴 때, 신뢰란 무엇인가. 알고리즘이 채용을 결정할 때, 공정이란 무엇인가. 열 개의 질문 각각이 하나의 강의 주제가 됩니다. 이 책의 선택이 인상적입니다. 답을 제시하지 않았습니다. 기술 낙관론자들이 건너뛰는 질문들을 붙잡아두고, 수강생이 스스로 씨름하게 만드는 구조입니다.
“인공지능 AI, 법정에 서다”는 저자의 이력이 책의 무게를 결정합니다. 13년간 검사로 일한 사람이 쓴 AI 법률서입니다. 인공지능이 증거를 분석하고, 양형을 제안하고, 판결문 초안을 작성하는 시대가 오고 있습니다. 이미 미국의 일부 법원에서는 재범 위험도를 AI로 산출합니다. 문제는 그 알고리즘이 편향을 품고 있을 때 누가 책임지느냐는 것입니다. 피고인이 알고리즘의 판단 근거를 알 권리가 있는가. 변호인이 알고리즘을 반대심문할 수 있는가. 기존 법 체계로는 답할 수 없는 질문들이 법정 안으로 밀려들고 있습니다. 이 책은 그 충돌 지점을 하나씩 짚어갑니다.
“뇌를 읽는 사람들”은 경계선 자체를 건드립니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술은 생각만으로 기계를 조작하는 것을 가능하게 합니다. 일론 머스크의 뉴럴링크(Neuralink)가 인간의 두개골에 칩을 심는 임상시험을 시작했습니다. 마비 환자가 생각만으로 커서를 움직이는 장면은 감동적입니다. 그런데 그 기술이 건강한 사람의 뇌에 들어가면 어떻게 될까요. 기억을 저장하고, 감정을 조절하고, 지능을 증강하는 일이 가능해지면, 그때의 그 사람은 여전히 같은 사람인가. 이 책은 “인간이란 무엇인가”라는 철학의 가장 오래된 질문을 최신 기술의 언어로 다시 묻습니다.
이 유형의 강의는 정보 전달이 아니라 사유의 훈련입니다. 법률 조문을 외우는 것이 아니라, 기술이 법의 빈자리를 드러내는 순간을 포착하는 눈을 기릅니다. 인간의 정의가 흔들리는 지점을 회피하지 않고 정면으로 바라보는 태도를 연습합니다.
6. 실용과 교육
앞의 유형이 생각의 틀을 세운다면, 이 유형은 손을 움직이게 합니다.
“나노 바나나 프로 입문”은 구글 제미나이(Gemini) 기반의 이미지 생성 도구를 다루는 실용서입니다. 프롬프트 한 줄로 이미지를 만들어내는 경험은 처음 겪으면 놀랍습니다. 텍스트가 그림이 되는 과정을 직접 손으로 해보면, 생성형 인공지능이라는 말이 비로소 피부에 와닿습니다. 이 책은 도구의 사용법을 안내하면서 동시에 창작이라는 행위의 문턱이 낮아지는 현실을 보여줍니다. 전문 디자이너가 아니어도, 그림을 배운 적이 없어도, 머릿속의 장면을 화면 위에 꺼내놓을 수 있게 된 것입니다.
“AI교실, 성적이 달라진다”는 교육 현장으로 들어갑니다. 인공지능이 학습에 개입하는 방식은 여러 갈래입니다. 학생의 취약점을 분석해서 맞춤형 문제를 출제하고, 오답의 패턴을 찾아내 반복 학습의 방향을 잡아주고, 외국어 회화 연습 상대가 되어주기도 합니다. 이 책이 다루는 것은 기술의 나열이 아니라 성취의 변화입니다. 같은 시간을 공부해도 결과가 달라질 수 있다는 것, 그 차이를 만드는 것이 인공지능 도구의 활용 방식이라는 것을 구체적 사례로 보여줍니다.
두 권의 공통점이 있습니다. 진입 장벽이 낮다는 것입니다. 코딩을 몰라도, 인공지능의 원리를 이해하지 못해도 시작할 수 있습니다. 이 유형의 강의는 그 점을 살립니다. 첫 시간에 수강생 전원이 이미지를 한 장 만들어봅니다. 프롬프트를 쓰고, 결과물을 보고, 프롬프트를 고치고, 다시 결과물을 봅니다. 그 반복 속에서 인공지능과 대화하는 감각이 생깁니다.
강의의 후반부에서는 교육 도구로서의 인공지능을 직접 실험합니다. 자기 전공의 시험 문제를 AI에게 만들게 하고, 그 문제의 품질을 스스로 평가합니다. 외국어 학습에 AI 음성 모드를 활용해보고, 기존 학습법과 무엇이 다른지 비교합니다. 체험이 먼저이고, 분석은 그 뒤에 옵니다.
이 유형의 강의가 전하려는 것은 기술의 우월성이 아닙니다. 도구를 쥔 손의 감각입니다. 망치를 처음 잡아본 사람은 못을 박는 데 서툽니다. 열 번 박아보면 감이 옵니다. 인공지능 도구도 다르지 않습니다. 써봐야 압니다.
7. 강의사례
2024년 11월부터 고려대 해상법연구센터, 고려대 경영대학원에서 총5차례 워크숍을 진행했고, 인천대 해상물류과정에서는 생성형 AI와 데이터 분석 도구를 주제로 2회 연속 교육을 맡았습니다. 동국대 문화과정 개강 특강, 국민대 법학관 강의도 수행했습니다. 기업 쪽으로는 우미건설에서 계약서 검토 AI 접목 방안을 2시간 강의했고, 뉴시스 국제부에서 해외 뉴스 모니터링과 팩트체크 AI 활용법을 교육했습니다. 국제해운물류협회에는 6시간 대면 집중교육을 포함해 3차례 반복 교육을 제공했고, 법원·검찰·변호사 그룹에서도 법률 리서치 자동화를 주제로 강의했습니다. 15개월간 총 56건, 대학·연구기관 15건, 기업·협회 10건을 소화하며 실습 중심의 즉시 적용 가능한 교육으로 재요청률을 높여왔습니다.
교육 문의 및 비용 안내는 아래 연락처로 편하게 연락 주십시오. 누구든, 어디든, 어떤 대상이든 여러분에게 필요한 AI 지식을 전달해 드립니다.
카카오톡 ID: kimkj008
텔레그램: @kimkj008
이메일: kimkj008@gmail.com ✉ 메일 보내기