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추천사-AI가 먼저 읽어봤습니다 프롤로그-같은 AI를 쓰는데 왜 나만 바보 같을까? 1장 왜 같은 AI를 써도 결과가 다를까? 01 실패사례1: 존재하지 않는 논문은 어떻게 만들어졌을까? 02 실패사례2: ‘보고서처럼’이라는 말에는 기준이 없었다 03 AI가 멍청해 보이는 이유 04 우리는 생각보다 설명을 잘 못한다 05 말하지 않은 것이 답의 방향을 정한다 2장 AI에 대한 흔한 오해들 06 결과 차이는 정말 성능 때문일까? 07 맞춤 설정이 성능을 바꾸는 걸까? 08 우리는 AI와 대화하고 있을까? 3장 우리는 무엇을 말하지 않았을까? 09 프롬프트는 질문이 아니라 조건이다 10 왜 우리는 설명이 충분하다고 착각했을까? 11 AI의 보편적인 답변은 어떻게 만들어지는가? 4장 평균은 당신의 사고를 움직인다 12 우리는 스스로 선택했다고 믿는다 13 기본값은 왜 이렇게 강한가? 14 설명의 공백은 위임이다 15 책임은 어디로 가는가? 5장 설명은 설계되어야 한다 16 상태를 말하면 답이 달라진다 17 목적과 제약이 답의 범위를 정한다 18 단계적으로 요청해야 평균을 벗어난다 19 프롬프트가 아니라 설명 엔지니어링 6장 이제, 당신의 설계를 증명할 차례다 20 레벨 테스트: 당신은 몇 점짜리 설계자인가 21 성공사례1: 직장인 사이드 프로젝트 아이디어 얻는 법 22 성공사례2: 완성도 높은 보고서를 만드는 법 23 성공사례3: AI 환각 없이 논문 찾는 법 24 이제 당신은 설계자다 에필로그-AI가 행동하기 시작한 시대 Appendix-이 책의 관찰 조건