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AI가 일상과 업무 곳곳에 스며든 시대가 왔지만, 여전히 많은 직장인에게 AI와 디지털 용어는 낯설고 어렵다. 『문과의 언어로 풀어낸 AI 필수 용어 56』은 이러한 현실 속에서 탄생한 책이다. 저자는 20년 이상 브랜드, 제품, 서비스를 고객의 언어로 쉽게 풀어내어 전달하는 마케팅 실무와 전략을 경험한 문과 출신 경영자다. 이 책에서도 그 경험을 살려, 이해하기 어려운 AI 및 디지털 용어를 독자들이 이해하기 쉽게 설명해내는 데 집중했다.
이 책은 단순히 용어 정의를 나열하지 않는다. 전문용어를 또 다른 전문용어로 설명하는 기존 방식에서 벗어나, 독자들의 일상 경험 속 비유를 통해 개념을 명확하게 전달한다. 예컨대 ‘API’를 설명할 때도 컴퓨터 공학의 정의 대신, 누구나 경험해본 ‘민원서류 신청서’에 빗대어 이해를 돕는다. 즉, “정해진 양식에 맞춰 요청하면, 시스템이 거기에 맞는 데이터를 제공한다”는 비유 하나로 독자는 단번에 개념을 잡을 수 있다.
저자가 강조하는 핵심은 ‘이해의 간극’을 줄이는 것이다. 우리가 모르는 용어를 접하고 검색을 하면 수많은 정의는 나오지만, 정작 ‘왜 중요한지’, ‘무엇과 연결되는지’, ‘업무와 삶에서 어떻게 쓰이는지’는 알기 어렵다. 이 책은 ‘최고로 쉽고 간결한 AI 용어 설명서’를 만들겠다는 목표 아래 바로 그 간극을 메우는 데 집중한다. AI, RAG, 블록체인 같은 기술적 개념뿐 아니라, 일라이자 효과, AI 디바이드처럼 사회적 함의를 가진 용어까지 다루며, ‘이 용어가 지금 왜 중요한가?’라는 질문에 답을 제시한다.
대상이 되는 핵심 독자층도 분명하다. ‘운영체제(OS)’, ‘서버’, ‘URL’ 정도는 알고 있지만, 그 이상은 낯설어 회의나 보고서에서 막히는 직장인들이다. 특히 문과 출신 임직원들에게 유용하다. 저자 스스로 문과인의 입장에서 겪은 어려움과 깨달음을 토대로 집필했기에, 복잡한 도표나 수식 없이도 누구나 쉽게 이해할 수 있다.
『문과의 언어로 풀어낸 AI 필수 용어 56』은 단순한 용어집을 넘어, 디지털 시대의 ‘생존 교양서’라 할 만하다. 회의에서 “API 연동이 필요하다”는 말을 들었을 때, 곧바로 “외부 시스템과 자동으로 데이터를 주고받는다는 뜻”을 이해할 수 있고, “클라우드 요금 인상” 소식을 접했을 때도 “컴퓨터 자원을 빌려 쓰는 임대료가 오른 것”이라 쉽게 풀이할 수 있다.
AI 시대는 더는 선택이 아닌 현실이다. 이 책은 문과 출신 직장인들이 디지털 대화에서 소외되지 않고 자신 있게 참여할 수 있도록 돕는 실용 지침서다. 저자가 말한 것처럼 “AI 시대를 살아가는 데 필요한 최소한의 용어 56개”만 알아도, 더는 뒤처지는 일은 없을 것이다.

들어가는 글
목차에 포함되지 않은 AI 관련 용어

1 규모의 법칙(Scaling Law)
2 기술결정론(Technology Determinism)
3 생성형 AI(Generative AI, Gen AI)
4 양자 Computing(Quantum Computing)
5 연합학습(Federated Learning)
6 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)
7 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
8 자율주행(Autonomous Driving)
9 증류(Distilation)
10 학습(Learning)과 추론(Inference)
11 합스부르크(Habsburg) 유전병
12 AI (인공지능)
13 AI 반도체
14 AI 보안(AI Security)
15 AI 윤리(AI Ethics)
16 AI 전력 소비 문제(AI Power Consumption 문제)
17 AI Agent
18 AI Alignment(AI 정렬)
19 AI Governance
20 AI Literacy
21 AI Pioneers(AI 업계의 거목들)
22 AI Washing
23 API(Application Programming Interface)
24 Attention Economy vs Intention Economy
(주목 경제 대 의도 경제)
25 Big Data
26 Blockchain(블록체인)
27 ChatGPT vs DeepSeek
28 Cloud AI
29 Cloud Computing
30 Computer Vision
31 Digital Divide(Digital 격차)/AI Divide(AI 격차)
32 Digital Transformation(DX)/AI Transformation(AX)
33 Digital Twin
34 Edge Computing, Edge AI, On-Device AI
35 ELIZA 효과
36 Emergence(창발, 創發)
37 Fine Tuning(미세 조정)
38 Foundation Model (기반 Model)
39 Green AI
40 Hallucination(오류 생성, 환각)
41 Horizontal AI vs Vertical AI
42 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)
43 Labeling/Annotation
44 Machine Learning/Deep Learning
45 Moravec의 역설(Moravec’s Paradox)
46 Multi Modal
47 Parameter
48 Physical AI
49 Platform
50 Prompting, Prompting Engineering, Prompt Template
51 RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성)
52 Sovereign AI
53 Stargate Project
54 Token(토큰)
55 Zero Click
56 Zero Shot/Few-Shot Learning