서문
빌게이츠의 편지
리버스엔지니어링에 대하여
리버스 엔지니어링과 포워드 엔지니어링의 차이
생성형 적대적 신경망(GAN
제1장 빌 게이츠가 제안한 교육 불평등의 해소
교육 불평등 해소의 솔루션
개인 맞춤형 학습
적응형 학습 플랫폼의 사례
학습 격차의 해소 방법
개인화된 학습경로
특수 교육의 강화
실시간 모니터링 및 피드백
하버드, MIT, 예일 등 고품격 MOOC 강좌의 수강
향상된 튜터링 시스템
MOOC에 참여한 하버드, MIT, 예일의 수준 높은 교수진
MOOC의 학습 체험 사례 모음
콘텐츠의 품질과 학점 교환
초중고교생을 위한 학습의 게임화
캐나다 MILA 알고리즘의 원리
MILA 학습 알고리즘의 실제 적용
제2장 인공지능과 불치의 병 치료
병든 세포의 ‘트래픽’을 분석
영상의학에서 인간의 한계와 AI 능력
유전자 분석 기술
AI 인간 유전자 분석의 장점
AI는 개인 맞춤형 의료에 특화된다
난치 질환 신약 개발의 현황
AI 신약 개발의 현황
코로나 바이러스 치료제를 찾아낸 AI
AI가 발견한 새 약물 효능 사례들
알츠하이머병 발병의 원리
알츠하이머병(AD 신약 개발하기
질병의 지표 바이오마커의 발견
알츠하이머병 치료 연구 현황
당뇨성 망막증 치료의 신기원
AI 기반 신약 개발의 분자 모델링
알파폴드의 단백질 구조 분석
탄소 고정 단백질 발명의 가능성
치매 조기 발견에서 AI 활용
정상적 노화와 조기 치매를 구분하는 법
제3장 금융과 AI
AI 금융의 출발점은 데이터 수집
순환 신경망의 활용도
금융지표 예측에 관한 이론
주요 헤지펀드
선물 시장에서 부각되는 AI 능력
JP모건체이스 사례 : 트레이딩 최적화
신용 평가에 도입되는 혁신 기술
은행 문턱이 높은 고객에 대한 평가 방법
미국 온라인 은행들 사례
중소기업 여신에 판도 변화 물결
신용 분석기법의 진화
개인정보 노출 등 보안문제
신종 금융 사기의 등장과 예방 솔루션
뱅크오브아메리카의 사기 탐지
이 책을 편집하는 동안 청년 독자에게서 받은 e메일 하나를 소개한다. ‘AI, 즉 인공지능은 청년 들 일자리를 뺏을 것이기에 자신은 AI 개발을 반대한다’는 요지의 편지였다. 그의 우려는 사실 수긍할 만하다. 속칭 일류대학 나와도 양질의 일자리 구하기 쉽지 않다. 그래서 본인은 이 책의 출간을 망설였고, 잘 팔리지 않으면 어쩌나 하고 출판사 측도 고민했다. 그럼에도 책 출간을 단행한 이유는 빌 게이츠의 생생한 견해와 더불어 미래 세대가 가져야 할 필수적 지식을 전하자는 것 때문이었다.
우선 청년의 고민은 하지않아도 될 것이다. 단순 노동, 숙련 반복 작업 등의 직업은 사라질 것이다. 반대로 뭔가 새로 만들어내는 창조적 그리고 감성적 지식이나 직업은 더욱 확산할 것이다. 본문에서 설명한 대로 인공지능은 인간이 만들어놓은 지식을 조합해서 요구자의 니즈에 맞추는 기계이다. 따라서 새로운 창의성을 요구하는 직업이나 직종은 더욱 늘어날 것이다. 사라지는 직업 수 보다도 더 새로운 직업이 창출될 것이다. 문제는 이런 세계적 조류에 누가 먼저 순응하는 것이다. 양질의 일자리를 찾을 것이 아니라, 현재 세계적 트렌드가 어떠한지 파악하고 자신을 그 흐름에 맞추는 것이다. 바로 이 것이 좋은 일자리를 찾는 방법이다.
그러 면에서 빌 게이츠는 시대를 보는 안목이 뛰어나다. 정보기술에서 가장 뛰어난 혜안을 가진 인물로 칭송받는 이유이다. 빌과 같이 일한 청년들은 돈도 많이 벌어 부자가 된 미국 청년들이 수백 수천명이다. 빌의 조언대로 행동하고 일했기 때문이기도 하지만, 무엇보다도 창의력을 발휘하는 작업에 매진해 온 결과이다.
테슬라 최고경영자(CEO 일론 머스크, 애플 공동창업자 스티브 워즈니악, 이미지 생성 AI ‘스테이블 디퓨전’ 개발사인 스태빌리티AI CEO 에마드 모스타크 등은 AI의 개발을 중단하라고 촉구하고 있다. 인류에 심각한 위험이 될 수 있다는 이유 때문이었다.
그러나, 빌 게이츠의 생각은 달랐다. AI의 순기능이 더 크다고 주장하는 낙관론자다
