AI 내부자들-글로벌 탑티어들의 AI 미래보고서-

AI 혁신은 어떻게 일어나는가?

MIT·스탠퍼드·하버드·조지아텍·시카고대·UC버클리,

구글 딥마인드·엔비디아·업스테이지·와들·H2K까지글로벌 탑티어들의 AI 미래 보고서

AI 내부자들』은 MIT·스탠퍼드·구글 딥마인드·엔비디아·업스테이지 등 AI 최전선의 내부자들이 쓴 책이다. 로봇·의학·신약·재료공학 등 과학계 혁명은 물론, 창의력을 대표하는 음악과 글쓰기, 비즈니스까지 AI와 함께 만들어 가는 혁신을 한눈에 보여준다. AI와 공존할 우리의 미래를 가장 신빙성 있고 설득력 있게 보여줄 것이다.

서울대학교 문일경 교수, 조지아텍 하세훈 교수, UC버클리 민세원 교수 등 최고 권위자들이 추천한 이 책은, AI 최전선의 실무자와 연구자들이 관찰한 혁신을 현장감 있게 전달한다. 단순한 정보 나열을 넘어 저자들의 생생한 경험을 흡수해서 응용할 수 있는 실용적 지식으로 전환시켜 줄 것이다.

『AI 내부자들』은 AI 시대의 미래를 이해하고 싶은 직장인부터 AI 업계를 진로로 하는 중고생/대학생, 다양한 분야의 시각을 접하고자 하는 전문가 등 AI와 공존하는 모든 이들에게 큰 도움이 될 것이다.

지은이 : 안건_MIT

『AI 내부자들』과 『공대에 가고 싶어졌습니다』의 인세를 이용해 매년 여름, 공학도를 꿈꾸는 고등학생에게 장학금을 수여하는 ‘공우 비전 장학금’을 운영하고 있다. MIT에서 뇌와 인공지능을 공부하며 정신질환을 앓고 있는 사람들을 위한 AI를 개발한다. 뇌과학과 AI, 그리고 글쓰기라는 도구로 인간을 이해해 보고자 한다. 브런치(brunch.co.kr/@geonahn)와 유튜브 ‘보스턴안가’에 생각을 기록한다.

지은이 : 황민영_MIT

서울대학교를 졸업하고 현재 MIT 항공우주공학과 및 ‘컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)’에서 박사과정 중이다. 로봇 학습 및 인간-로봇 상호작용 분야, 그중에서도 어떻게 하면 개인화된 로봇을 효과적으로 만들 수 있는지에 대한 연구를 진행 중이다.

지은이 : 김영현_MIT

서울대학교를 졸업하고 현재 MIT 화학공학과에서 박사과정 중이다. 공학도로서 학문이 아닌 글로도 세상과 소통하고 사회에 기여하고자 이 책을 기획했다.

지은이 : 이활석_업스테이지 CTO

KAIST 전기및전자공학과에서 박사 학위를 취득하고, 2020년 (주)업스테이지를 공동 창업해 CTO로 재직 중이다. 업스테이지에서 자체 대규모 언어모델 ‘솔라(Solar)’ 시리즈와 문서처리 자동화 ‘Document AI’ 등을 총괄하며 B2B 산업 적용에 집중하고 있다.

지은이 : 박지혁_와들 CEO

KAIST 전기및전자공학부 재학 중이던 2019년 (주)와들을 창업했으며, 현재 KAIST 전산학부 대학원 재학 중이다. 와들은 2024년 오픈AI에서 수여한 Most Potential Award를 수상, Forbes Asia 100 to Watch List에 선정되었으며, 온라인 쇼핑몰에서 고객의 상품 탐색을 돕는 베테랑 점원과 같은 AI 에이전트 젠투를 개발 중이다.

지은이 : 홍창기_H2K 창업자

KAIST 전산학과에서 박사 학위를 취득하고, 2017년 (주)에이치투케이를 공동 창업해 대표이사로 재직 중이다. AI 기반 개인맞춤형 한글교육 앱 ‘소중한글’을 통해 학습격차를 줄이고, 모든 아이가 즐겁게 배울 수 있는 교육환경을 만드는 데 힘쓰고 있다.

지은이 : 설형욱_스탠퍼드

서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고, 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터과학 석사과정 중이며, 스탠퍼드 인공지능 연구소(SAIL) 소속으로 AI 모델의 GPU 연산 시간을 줄이기 위한 최적화 기법을 연구 중이다. 동시에 AI 코드 에디터인 커서(Cursor)에서 AI 리서처로 근무 중이다. 이전에는 AI 추천 기술을 개발하는 (주)제트에이아이를 공동 창업했다.

지은이 : 문현지_MIT

MIT에서 운영 및 혁신 관리 박사과정 중이다. 약력을 요청 시 ‘베이즈(Bayes), 혁신(Innovation), 운영(Operations)’ 세 단어를 제출한다. 확률, 통계, 최적화 이론을 산업의 필요와 연결하는 창업가로 교통과 국방 분야에 가슴이 뛴다.

지은이 : 한승주_스탠퍼드

서울대학교 전기정보공학부를 졸업하고, 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터과학 박사과정 중이다. 대규모 언어모델이 인류의 난제를 푸는 것을 돕게 하기 위해 LLM 리즈닝 연구를 하고 있다. 이전에는 엔비디아에서 리서치 인턴, 국내 유니콘 스타트업인 하이퍼커넥트에서 머신러닝 엔지니어로 근무했다.

지은이 : 이성민_조지아텍

서울대학교 전기정보공학부를 졸업하고, 조지아공과대학교에서 컴퓨터과학 박사과정 중이다. 사람들이 더욱 쉽고 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 알고리즘과 시각적 인터페이스를 개발하고 있다. 이전에는 시스코 시스템즈, JP모건 체이스, 어도비에서 리서치 인턴으로 근무했다.

지은이 : 장영균_구글딥마인드

서울대학교 전기정보공학부에서 학사 및 박사를 졸업하고, 구글 딥마인드에서 연구 과학자로 재직하며 멀티모달 표현 학습, 생성형 AI 관련 모델을 개발하고 있다. 메타(Meta) AI에서 포스트닥(박사후 연구원)으로 근무했다.

지은이 : 문인태_하버드

하버드 의과대학에서 포스트닥으로 재직 중이며, AI와 암 연구의 융합 분야에 주력하고 있다. MIT에서 전기공학 및 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 암의 진단부터 치료에 이르기까지 AI를 활용해 환자 관리 전반을 향상시키고, 궁극적으로 이 치명적인 질병의 극복에 기여하는 것을 목표로 하고 있다.

지은이 : 이동현_하버드

서울대학교에서 컴퓨터공학부와 생명과학부를 복수전공 중이며, 하버드 의학전문대학원에서 노화를 주제로 연구하고 있다. 노화를 극복하고 죽음이 선택이 되게끔 하고자 한다.

지은이 : 노지혜_MIT

서울대학교 화학생물공학부 졸업 후 MIT에서 화학공학 박사과정 중이다. AI를 화학 분야에 접목하여 실용적인 프로그램을 개발하는 데 관심을 가지고 있다. 현재는 신약 등 유용한 화합물의 연구 및 생산속도를 높이기 위해, AI와 기계학습을 활용해 복잡한 분자의 효율적인 합성경로를 제시하는 알고리즘을 개발하고 있다.

지은이 : 김수현_스탠퍼드

스탠퍼드대학교 컴퓨터 음악 및 음향 연구소(CCRMA)에서 박사과정 중이며, 음악과 오디오 기술에 AI를 접목하는 연구를 하고 있다. 그의 연구는 AI 신기술을 통해 지금까지 존재하지 않았던 새로운 소리와 표현방식을 가진 악기를 만들어내고자 하는 예술적 동기를 바탕으로 한다.

지은이 : 이민아_시카고대학조교수

인간과 AI 간의 관계가 글쓰기, 읽기, 사고과정 속에서 어떻게 진화하고 있는지 연구한다. 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업한 후 스탠퍼드대학교에서 박사 학위를 취득했으며, 마이크로소프트 리서치에서 포스트닥 과정을 거쳐 시카고대학교 컴퓨터과학과 조교수로 부임했다. 미국 대학원 지원부터 박사과정, 교수 생활까지의 경험을 책 『지금 알려줄게요, 미국 대학원』과 블로그(mnlee.substack.com)를 통해 나누고 있다.

지은이 : 장요엘_엔비디아

엔비디아 기어 랩(NVIDIA GEAR Lab)에서 수석연구원으로서, 로봇 파운데이션 모델을 개발 중인 GR00T 프로젝트에 기여하고 있으며, 월드모델(World Model) 팀을 리딩하고 있다. 로봇 파운데이션 모델을 비디오로부터 학습시키는 방법론을 연구 중이다.

지은이 : 유윤아_UC버클리

서울대학교 기계공학부를 졸업하고 현재 UC 버클리에서 박사과정 중이다. 사람과 로봇이 조화를 이루는 미래를 그리며, 소프트 로보틱스 분야를 연구 중이다.

지은이 : 오창환_MIT

서울대학교 재료공학부를 졸업하고 현재 MIT에서 박사과정 중이다. 재료의 고속 스크리닝과 AI 기반 물성 예측을 접목하여 연구하고 있으며, 기존 계산과학 기법과 AI를 융합한 신소재 설계 방법을 연구하고 있다.

이 책을 펴내며_ AI 혁신은 어떻게 일어나는 것인가?

머리말_ 우리 모두가 AI 활용의 주인이 되길 바라며

Part 1 AI가 바꾸는 비즈니스와 산업 생태계

기업은 언어모델로 어떻게 경쟁우위를 확보할까? _이활석(업스테이지 CTO)

마법상자 같은 대규모 언어모델 | 언어모델이 만들어지는 과정 | 언어모델의 장점과 한계 | 제품 경쟁우위 확보를 위한 언어모델 활용 전략들 | AI 사업 운영의 핵심 요소

AI 창업의 비밀: 성공의 열쇠는 무엇인가 _박지혁(와들 CEO)

기술의 한계를 넘는 비즈니스 모델들 | AI 개발의 초점이 달라지고 있다 | AI의 비용이 높아지고 있는 이유 | ‘A2A 시대’의 도래 | 시간, 성공적 비즈니스의 필수 요소

AI를 이용한 새로운 한글교육 _홍창기(H2K 창업자)

H2K를 창업하다 | 교육 분야에서의 AI 활용 사례 | ‘소중한글’의 AI 활용 사례: AI 튜터의 세 가지 동작 원리 | AI 서비스에서 데이터 전략이 중요한 이유: 업계 사례 비교 | AI 학습 서비스의 데이터 실패 사례가 주는 교훈 | AI가 창업에서 차지하는 역할 | AI를 이용한 앞으로의 비전

AI 시대라는데 왜 엔비디아 주식이 오를까? _설형욱(스탠퍼드)

GPU가 대체 뭐지? | AI는 왜 GPU가 필요할까? | 엔비디아의 GPU가 더 강력한 이유 | GPU는 공을 들여야 작동한다 | 압도적 1위, 엔비디아 | 쿠다 플랫폼 | AI 반도체의 미래 | 트랜스포머 특화 칩: 에치드 | 새로운 AI 프로그래밍 플랫폼: 모듈러

투자자의 마음을 읽는 AI _문현지(MIT)

투자자 의견 불일치에 숨은 해독 가능한 패턴 | AI 투자의 엔진, 베이즈 접근법 | AI를 활용한 협업적 의사결정 시스템 | 불일치를 엔진으로

Part 2 AI의 발전과 미래 전망

시퀀스 모델부터 챗GPT와 딥시크까지, 그리고 미래 전망 _한승주(스탠퍼드)

구글의 ‘시퀀스-시퀀스 모델’과 오픈AI의 GPT-1 | GPT-2의 등장과 스케일링 법칙 | 오픈AI 챗GPT: 말을 잘 알아듣는 GPT-3 | ‘오픈AI o1’과 ‘딥시크-R1’: 사람처럼 생각하는 언어모델 | 2025년 이후의 대규모 언어모델

AI가 인류를 지배한다고?: AI의 위험, 그리고 그 해결을 위한 노력들 _이성민(조지아텍)

AI는 어떻게 학습할까? | AI가 일으킬 수 있는 문제들 | AI의 위험을 줄이려면 | 현명한 AI 활용에 요구되는 것들

빅테크 AI 과학자 _장영균(전 메타, 현 구글 딥마인드)

AI 연구 과학자는 무엇을 할까? | AI 연구 과학자를 향한 첫걸음 | 빅테크 AI 연구 과학자가 되어보자! | AI 연구 과학자로서의 삶과 미래

Part 3 의료와 생명과학에서의 AI 혁신

의학과 AI, 그리고 암 치료의 새로운 길 _문인태(하버드)

의학과 AI의 진화: 더 나은 치료를 향한 발걸음 | AI는 어떻게 암과의 싸움에 도움을 줄 수 있을까? | 최신 AI 기반 암 연구의 현 상황 | 앞으로의 전망: AI가 바꿀 암 치료의 미래 | 암과의 싸움에서 바라보는 도전과 희망의 미래

AI를 활용한 노화극복 _이동현(하버드)

노화 연구의 효용 | AI를 활용한 노화 극복 | 노화 특성 식별 및(치료) 표적 탐색 | 면역 노화 | 유전자 치료 | 세포 리프로그래밍 | 노화 바이오마커 | 나가며

AI를 이용한 신약개발 _노지혜(MIT)

AI를 이용한 후보물질 선별 | AI를 이용한 새로운 후보물질 설계 | AI를 이용한 후보물질의 합성 | AI를 이용한 신약 개발의 미래

우울증, 정신질환 진단 및 치료에서의 AI 활용 _안건(MIT)

디지털 표현형을 이용한 우울증 조기진단 | AI를 이용한 우울증 치료방법 추천 | 설문조사 데이터의 사용 | 뇌 이미지 데이터의 사용 | AI를 이용한 정신질환 치료

Part 4 창의성을 확장하는 AI: 가능성과 한계

AI 음악 창작의 새로운 세계 _김수현(스탠퍼드)

음악 창작에서의 AI 기술, 어떻게 봐야 할까 | 기술기업들이 AI 음악 생성 기술을 연구하는 이유 | AI가 진정으로 의미 있는 음악 창작도구가 되려면 | 새로운 음악의 혁신을 위해

AI는 스스로 진화한다? 진실과 오해 _황민영(MIT)

AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 | AGI가 만능은 아닌 이유

AI와 글쓰기 _이민아(시카고대 조교수)

AI, 글쓰기에서 진짜 효과는 얼마나 될까? | AI가 글쓰기 생태계에 가져온 변화와 전망

Part 5 인간-기계 협력의 새로운 지평

물리적 AI: 로보틱스와 생성형 AI의 다음 프론티어 _장요엘(엔비디아)

물리적 AI 실현을 위한 과제 | 엔비디아가 물리적 AGI에 주목하는 이유 | 미래: 범용 목적 로보틱스와 휴머노이드의 역할 | 물리적 AGI로 가는 길

인간-로봇 상호작용 _황민영(MIT)

인간 피드백을 통한 로봇 학습 | 범용 시스템에서 개인화된 로봇으로 | 개인화된 보상 함수 학습 | 신뢰할 수 있는 로봇: 안전성, 명료성, 그리고 불확실성

AI를 활용한 설계 최적화 _유윤아(UC버클리)

설계 최적화란 무엇이고, 왜 필요할까? | AI는 어떻게 설계 최적화에 활용될 수 있을까? | 설계 최적화에서의 AI 활용 사례 | AI와 설계 최적화의 미래

AI와 재료공학 _오창환(MIT)

AI와 재료공학 | 온실가스 흡착을 위한 금속-유기 골격 구조체 | AI를 이용한 재료 물성 예측 | AI를 이용한 재료 데이터베이스 구축 | 최종 재료설계에서의 AI 활용방식 | AI 시대에 공학자가 갖는 역할