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품목정보

품목정보
발행일	2026년 06월 10일
쪽수, 무게, 크기	348쪽 \| 496g \| 14021020mm
ISBN13	9791173326547
ISBN10	1173326545

책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

추천사 머리말: AI 시대, 사람의 자리를 묻습니다 0. AI 시대의 나침반: 인간 중심 사고 사라지는 일자리, 약해지는 사고력 사용법을 넘어 사고법으로 12가지 역량의 3가지 축: 중심 잡기, 융합하기, 성찰하기 엔진을 이끄는 ‘운전자의 조종술’ 1. 숫자로 빚은 지능: 인공지능의 본질 데이터 등급 뒤의 사람 읽기 기계가 지능을 구현하는 원리 지능 너머의 힘: 직관적 통찰 2. 세상을 읽는 새로운 언어: 데이터 숫자 속에 숨은 삶의 진실 세상을 기록하는 보이지 않는 흔적 데이터를 읽는 무기: 호기심, 문제 해결적 사고, 맥락적 사고 3. 패턴을 찾는 AI의 방식: 기계학습 AI는 어떻게 취향을 알아내는가? 스스로 정답을 깨닫는 기계 엔진을 조종하는 전략: 창의적 사고, 문제 해결적 사고 4. 뇌를 닮은 회로의 진화: 딥러닝 '정상' 판정 이면의 진실 인공신경망의 탄생과 도약 블랙박스를 여는 열쇠: 성찰적 사고 5. 창작하는 기계의 시대: 생성형 AI AI의 문장과 사람의 마음 기계가 세상을 짓는 방식 진심을 전하는 감각: 사회·관계적 사고 6. 기술의 힘과 인간의 책임: 데이터 윤리 '동의' 클릭 후 벌어지는 일들 데이터가 던지는 도덕적 질문들 기술의 나침반: 윤리적 사고 7. 실행하는 지능: 에이전틱 AI와 피지컬 AI AI 비서와 인간의 판단 행동하는 '팔다리'를 얻은 AI 주체적 위임의 지혜: 주체성 8. 기술과 산업이 함께 만드는 변화: AI+X 기계와 인간이 동료가 된 현장 세상의 모든 분야와 만난 AI 기술의 주인으로 서는 힘: 주체성, 호기심, 비판적 사고 9. 인간과 기술의 공존: AI 협업 비서로 쓸 것인가, 상전으로 모실 것인가 인공지능을 믿되 검증하는 법 함께 살아가는 지혜: 윤리적 사고, 비판적 사고, 맥락적 사고 10. 공공선을 위한 기술: AI for Good 쓰레기통이 스스로 생각한다면 사각지대를 비추는 기술의 실천과 원칙 공익을 완성하는 사고: 맥락적 사고, 통합적 사고, 적응성 찾아보기

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저자 소개 (8명)

글 : 김현철

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현재 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 교수이며, 인공지능과 기계학습 관련된 강의와 연구를 하고 있다. 또한 초중등교육에서의 소프트웨어·인공지능 교육에도 관심을 가지고 관련된 여러 활동에 적극 참여하고 있다. 미국 플로리다대학교에서 ‘신경망을 통한 지식탐색’이라는 논문 주제로 전산정보학 박사학위를 받았다. 현재 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 교수이며, 인공지능과 기계학습 관련된 강의와 연구를 하고 있다. 또한 초중등교육에서의 소프트웨어·인공지능 교육에도 관심을 가지고 관련된 여러 활동에 적극 참여하고 있다. 미국 플로리다대학교에서 ‘신경망을 통한 지식탐색’이라는 논문 주제로 전산정보학 박사학위를 받았다.

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고려대학교 사회학과 교수. 미국 컬럼비아대학 사회학과에서 일제 강점기 한국의 독립운동의 네트워크를 시계열적으로 분석하여 저항의 형태학에 관한 논문으로 박사학위를 받았다. 이후 컬럼비아 법대에서 연구 교수로, 테네시 주립대학에서 펠로우로 재직한바 있다. 주로 사회 연결망 분석, 의료사회학, 건강 불평등, 관계 불평등, 인지 사회학 분야에 관심을 가지고 연구하고 있다. 초학제적 접근을 통해, 비전통적인 데이터 소스... 고려대학교 사회학과 교수.
미국 컬럼비아대학 사회학과에서 일제 강점기 한국의 독립운동의 네트워크를 시계열적으로 분석하여 저항의 형태학에 관한 논문으로 박사학위를 받았다. 이후 컬럼비아 법대에서 연구 교수로, 테네시 주립대학에서 펠로우로 재직한바 있다. 주로 사회 연결망 분석, 의료사회학, 건강 불평등, 관계 불평등, 인지 사회학 분야에 관심을 가지고 연구하고 있다. 초학제적 접근을 통해, 비전통적인 데이터 소스를 다양한 사회학적 조사에 적용하여 관계 네트워크와 사회적 조건이 사회 행동, 건강 결과 및 인간 발전에 어떤 영향을 미치는지에 대한 깊은 이해를 얻고자 한다. 방법론적으로는 사회 네트워크 분석, 통계, 지리 정보 시스템 및 기계 학습을 포함한 여러 분석 도구를 사용한다. 주요 연구논문들은 Nature Digital Medicine, JAMA Network, Journal of interpersonal violence, Scientific Report 등 주요 학술지에 출간되었으며, 옥스퍼드대학에서 발간하는 Handbook of Sociology of Machine learning의 집필진으로 참여했다.

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고려대학교에서 컴퓨터교육학을 전공하여 석사 학위를 취득했다. 현재는 대학 부설 영재교육원에서 중학생을 대상으로 강의하고 있다. 학부시절 북아프리카에 있는 모로코 아이들과 함께 스크래치 프로젝트를 만든 것을 시작으로 코딩교육의 사각 지대에도 관심을 갖고 작은 노력들을 이어가고 있다. 가족이 함께 참여하는 창의적 활동에도 관심이 많다. 올해 여섯 살이 된 아들, 얼마 전 태어난 딸과 함께 일상의 창작을 즐기며, 신나... 고려대학교에서 컴퓨터교육학을 전공하여 석사 학위를 취득했다. 현재는 대학 부설 영재교육원에서 중학생을 대상으로 강의하고 있다. 학부시절 북아프리카에 있는 모로코 아이들과 함께 스크래치 프로젝트를 만든 것을 시작으로 코딩교육의 사각 지대에도 관심을 갖고 작은 노력들을 이어가고 있다. 가족이 함께 참여하는 창의적 활동에도 관심이 많다. 올해 여섯 살이 된 아들, 얼마 전 태어난 딸과 함께 일상의 창작을 즐기며, 신나는 놀이의 재료가 되는 코딩 활동과 도구들을 고민하고 있다. 옮긴 책으로는 『코딩 플레이그라운드』, 『초등교사를 위한 코딩교육 길라잡이 : 두렵지 않은 코딩교육』이 있다.

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고려대학교 컴퓨터학과 박사과정, 경기도교육청 초등교사 고려대학교 컴퓨터학과 박사과정, 경기도교육청 초등교사

기획 : 네이버 커넥트재단

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네이버가 2011년 설립한 비영리 교육 기관으로, 누구나 AI를 활용해 일상의 문제를 해결하고 변화를 만들어갈 수 있도록 기술과 경험, 사람을 연결한다. 지역과 세대의 경계를 넘어 모두가 자신의 환경에서 AI 기술을 배우고 직접 활용할 수 있는 다양한 교육과 실천의 기회를 제공하며, AI로 문제를 해결하는 경험을 통해 배움이 단순한 지식 습득에 머무르지 않고 실제 변화를 이끄는 힘으로 이어지도록 돕는다. 그동안 ... 네이버가 2011년 설립한 비영리 교육 기관으로, 누구나 AI를 활용해 일상의 문제를 해결하고 변화를 만들어갈 수 있도록 기술과 경험, 사람을 연결한다. 지역과 세대의 경계를 넘어 모두가 자신의 환경에서 AI 기술을 배우고 직접 활용할 수 있는 다양한 교육과 실천의 기회를 제공하며, AI로 문제를 해결하는 경험을 통해 배움이 단순한 지식 습득에 머무르지 않고 실제 변화를 이끄는 힘으로 이어지도록 돕는다. 그동안 쌓아온 도전과 경험을 바탕으로, 기술을 더 많은 사람의 가능성과 연결해가고자 한다.

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계산기가 연산을 대신해도 수학적 사고의 가치가 사라지지 않았듯, AI가 분석과 창작을 보조하는 시대에도 인간의 사고력은 형태를 바꿔 더욱 절실해집니다. AI가 데이터에서 패턴을 찾는 데 탁월할지라도, 무엇이 가치 있는 일인지 정의하고 복잡한 맥락을 통찰하며 윤리적 딜레마 속에서 판단하는 것은 오직 인간만이 할 수 있는 일이기 때문입니다. AI는 강력한 엔진이지만, 그 엔진의 방향을 결정하는 운전자는 바로 우리 인간입니다. --- p.7 인간 중심 사고는 AI 시대를 불안하게 맞이하는 사람에게 ‘당신에게도 이미 힘이 있다’고 말해주는 프레임워크입니다. 기술의 발전에 대한 막연한 두려움은 흔히 ‘나는 아무것도 할 수 없다’는 무력감에서 비롯됩니다. 그러나 12가지 역량의 렌즈를 통해 바라보면, 우리는 이미 매일 이 역량들을 크고 작게 발휘하고 있으며, 다만 그것을 의식적으로 단련하고 AI라는 새로운 맥락에 맞게 확장하면 된다는 사실을 깨닫게 됩니다. --- p.24 생성형 AI를 논할 때 중요한 것은 ‘모델이 얼마나 똑똑한가’만이 아닙니다. 실제 현장에서는 모델이 읽을 수 있는 맥락의 길이, 외부 도구와 데이터를 안전하게 호출하는 방식, 그리고 결과를 검증하는 절차가 함께 설계될 때 비로소 생산성 향상으로 이어집니다. 다시 말해, 생성형 AI는 하나의 거대한 뇌라기보다, 뇌(모델)·기억(데이터)·손발(도구)·규범(거버넌스)이 결합된 시스템으로 이해하는 편이 정확합니다. --- p.47 결국 AI를 잘 쓴다는 것은 모델을 ‘도입’하는 것이 아니라, 모델이 내놓는 결과를 검증 가능하고 책임질 수 있는 방식으로 운영하는 체계를 갖추는 일입니다. --- p.51 현장에 따라 인간의 감독은 3가지 수준으로 구체화됩니다. AI가 분석한 의료 영상을 의사가 최종 판독하는 것처럼 모든 중요 단계에 인간이 직접 개입하는 ‘인간 참여--- p.human-in-the-loop)’, 자율주행 시스템처럼 AI가 자율 운행하되 인간이 실시간 감시하며 문제 발생 시 즉시 통제권을 가져오는 ‘인간 감시--- p.human-on-the-loop)’, 그리고 AI 시스템의 작동 목표와 조건을 설정하고 전반적 운영을 관리 감독하는 ‘인간 지휘--- p.human-in-command)’가 그것입니다. 이러한 원칙은 AI의 오류나 편향으로부터 인간을 보호하는 최후의 안전핀일 뿐 아니라, 기술의 결과에 대한 궁극적인 윤리적·법적 책임이 항상 인간에게 있음을 명확히 하는 기반이 됩니다. --- pp.55-56 그러나 이 가능성에는 그림자도 있습니다. 생성형 AI는 ‘역량 증폭기--- p.capability amplifier)’ 역할을 하기에, 기본 역량이 높은 사람일수록 더 큰 혜택을 누립니다. 기본 역량이 10인 사람과 20인 사람에게 AI가 10배의 증폭 효과를 준다면, 초기 격차 10은 AI 도입 후 100으로 벌어집니다. 이것이 바로 인공지능 도구를 잘 활용하는 사람과 그러지 못하는 사람 사이의 AI 격차--- p.AI divide) 문제입니다. --- p.58 데이터 리터러시는 거창한 기술이 아닙니다. 뉴스에서 ‘설문 응답자의 85퍼센트가 찬성했다’라는 기사를 볼 때 ‘응답자가 몇 명이었을까? 표본이 편향되지는 않았을까?’라고 한 번 더 생각해보는 것, 포털 사이트의 실시간 검색어 순위가 실제 여론을 반영하는지 의심해보는 것, 광고에서 제시하는 통계 수치의 출처와 맥락을 확인하는 것, 이 모두가 데이터 리터러시의 실천입니다. 데이터를 무조건 신뢰하지도, 무조건 의심하지도 않으며, 합리적 근거를 바탕으로 판단하는 자세야말로 이 시대가 요구하는 시민 역량입니다. --- pp.93-94 최근에는 더 나은 알고리즘을 개발하는 것보다 고품질 데이터를 확보하는 것이 성능 향상의 핵심이라는 인식이 확산되면서, 데이터 중심 AI라는 흐름이 주목받고 있습니다. 과거에는 모델의 구조와 알고리즘을 개선하는 데 연구 역량이 집중되었지만, 모델 성능이 상향 평준화된 오늘날에는 데이터의 정확한 레이블링, 다양성 확보, 오류 데이터 정제에 더 많은 자원을 투입하는 추세입니다. 데이터의 양뿐 아니라 질이 모델의 성패를 가르는 시대가 된 것입니다. --- p.108 블랙박스 문제가 단순한 기술적 호기심의 대상에 그치지 않는 이유는 딥러닝이 점점 더 중대한 의사 결정에 관여하고 있기 때문입니다. AI가 대출 신청을 거절했는데 그 이유를 알 수 없다면 은행에 대한 불만과 불신이 쌓일 것이고, 의료 AI의 진단 근거가 불투명하다면 의사도 환자도 그 진단을 온전히 신뢰하기 어렵습니다. 자율주행 자동차가 사고를 냈을 때 AI의 판단 근거를 알 수 없다면 법적 책임 소재조차 가릴 수 없습니다. 편향이 섞여 있거나 오류가 발생했을 때 원인을 찾아내고 바로잡기 어렵다는 점도 심각한 문제입니다. --- p.146 권장하는 프롬프트에는 몇 가지 공통 요소가 있습니다. 누구의 관점에서 답해야 하는지를 알려주는 역할(role), 현재 상황과 배경을 설명하는 맥락(context), 구체적으로 무엇을 해야 하는지를 명시한 지시(instruction), 어떤 조건을 지켜야 하는지를 정한 제약(constraint), 그리고 결과의 모양을 결정하는 출력 형식(format)입니다. --- p.175 특히, 현장의 무게중심은 ‘문장을 잘 쓰는 기술’에서 ‘문제를 잘 정의하는 기술’로 옮겨가고 있습니다. 최근 차세대 추론형 모델들이 잇달아 등장하면서, ‘단계별로 생각해보자’라고 지시하지 않아도 모델 스스로 중간 단계를 풀어가는 일이 일상이 되었기 때문입니다. 이 변화가 우리에게 보내는 신호는 ‘프롬프트 기법을 더 정교하게 다듬어라’가 아닙니다. 모델이 사고 과정을 자동화할수록, 사람의 일은 사고의 출발점과 종착점—무엇을 풀게 할 것인가, 그 결과를 어떻게 검증할 것인가—에 집중됩니다. 최근의 모델들에서는 좋은 한 줄의 프롬프트보다 좋은 질문과 단단한 검증 기준이 더 큰 차이를 만들어냅니다. --- pp.176-177 우리는 모델명과 가격의 목록이 아니라, 이 흐름이 일상의 어느 자리에 닿는가 하는 문제에 주목해야 합니다. 위험한 분류 및 운반 작업은 사람의 손을 떠나기 시작했고, 가정용 휴머노이드의 등장은 그동안 가전 기기 단위로 분리되어 있던 일들을 ‘집안일 전체’라는 하나의 과업으로 묶어갑니다. 그래서 사용자에게는 새로운 질문이 따라옵니다. 어떤 일을 로봇에게 맡길 것인지, 그 결과를 어디까지 신뢰하고 어디부터 다시 검토할 것인지, 사고가 발생했을 때 책임을 어떻게 설계할 것인지. 휴머노이드 시대가 던지는 진짜 과제는 ‘얼마짜리 로봇이 등장했는가’가 아니라 ‘나는 어디까지 위임할 준비가 되어 있는가’에 있습니다. --- p.241 전통적인 소프트웨어는 규칙이 코드로 적혀 있어 문제가 생기면 규칙을 고쳐 다시 배포하면 됩니다. 반면 기계학습 기반 시스템은 규칙이 데이터에서 만들어집니다. 따라서 데이터가 바뀌면 규칙도 바뀌고, 조직의 관행이 바뀌면 모델의 판단도 바뀝니다. 이 차이는 단순한 기술적 차이가 아니며, 책임의 차이를 만들어냅니다. 모델이 내린 판단이 부당해 보일 때 우리는 무엇을 고쳐야 할까요? 코드 한 줄이 아니라 데이터와 목표, 운영과 평가까지 함께 들여다봐야 합니다. --- p.287 이때 협업의 기술은 ‘정답을 더 빨리 얻기’가 아니라 ‘실수를 더 빨리 찾기’로 이동합니다. 예컨대 AI에게 결론을 쓰게 하는 대신 결론을 공격해달라고 요청할 수 있습니다. ‘이 주장에 가장 강한 반박은 무엇인가?’ ‘내가 놓친 리스크는 무엇인가?’ ‘현장에서 실패할 수 있는 경계 조건을 나열하면?’ 같은 질문은 결과의 안전성을 높입니다. AI를 동료로 쓴다는 것은 AI를 칭찬하는 비서로만 쓰는 것이 아니라 비판하는 동료로도 쓸 수 있다는 뜻입니다.

--- p.301

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출판사 리뷰

“AI 시대에도 세상은 인간 중심으로 돈다!” 기술 활용법을 넘어 사고법으로 책으로 읽고, ‘테크런’에서 강의와 실습까지 네이버 커넥트재단이 제안하는 새로운 AI 리터러시 《네이버 커넥트 THE AI BOOK》은 기술 트렌드 서적이나 사용법을 다룬 매뉴얼이 아니라 인공지능의 개념과 역사, 데이터·기계학습·딥러닝의 핵심 원리부터 생성형 AI, 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI와의 협업, 공공선을 위한 활용까지 방대한 주제를 비전공자의 눈높이로, 그러나 깊이를 포기하지 않고 한 권에 담은 책이다. 수많은 AI 입문서가 ‘어떻게 사용할 것인가(how to use)’에 초점을 맞출 때, 이 책은 한 걸음 더 나아가 ‘어떻게 생각할 것인가(how to think)’를 묻는다. 계산기가 연산을 대신해도 수학적 사고의 가치가 사라지지 않았듯, AI가 분석과 창작을 보조하는 시대에도 인간의 사고력은 형태를 바꿔 더욱 절실해진다는 것이 이 책의 핵심 전제다. 주체성부터 맥락적 사고, 사회·관계적 사고까지 고려대학교·중앙대학교 연구진 6인이 개발하고 팀 네이버 전문가의 검증을 거친 ‘12가지 인간 중심 사고’ 프레임워크를 중심으로, 기술의 원리를 이해하는 ‘무엇을 아는가’와 그것을 실천하는 ‘어떻게 생각하고 행동하는가’를 하나로 엮어낸다. 대한민국 대표 IT 기업 네이버가 설립한 비영리 교육 기관 네이버 커넥트재단은 ‘교육과 삶을 연결한다’는 사명 아래, 누구나 경제적 부담 없이 필요한 최신 기술을 배울 수 있는 세상을 꿈꾸며 달려왔다. 그 재단이 이제 인공지능이라는 새로운 전환점 앞에서 AI 교육 전문가들과 함께, 인공지능 기술의 확산이 또 다른 격차로 이어지지 않도록 인공지능 이해와 활용의 기반을 제시하는 책을 세상에 내놓는다. 특히 이 책은 읽는 것에 그치지 않고, 네이버 커넥트재단의 무료 학습 플랫폼 ‘테크런’의 교육 콘텐츠와 연계되어 있어, 독자들이 온라인 강의를 듣고 직접 실습하며 AI를 이해하고 활용하는 실질적 역량인 ‘AI 생활력’을 체득할 수 있도록 돕는다. 기본 원리부터 에이전틱 AI와 공공선까지 인공지능의 전 지형을 한 권에 본문 10개 장은 AI 기술의 흐름을 차근차근 짚어가면서, 매 장마다 해당 기술과 가장 긴밀하게 연결되는 인간 중심 사고 역량을 함께 탐구한다. 인공지능의 본질과 기계학습·딥러닝의 원리(1·3·4장), 데이터를 읽고 해석하는 힘(2장), 생성형 AI 시대의 창작과 소통(5장), 데이터 윤리와 공정성(6장), 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI와 피지컬 AI(7장), AI와 산업이 만나는 AI+X 현장(8장), 인간과 AI의 협업 원칙(9장), 공공선을 위한 AI 기술(10장)을 망라한다. 각 장의 시작을 병원의 영상의학과 전문의, 사춘기 자녀를 둔 부모, 건강관리 스타트업의 데이터 분석가, 마케팅 기획팀장 등 다양한 직업군이 AI와 마주하는 현장감 있는 시나리오로 구성해, 기술 개념이 추상에 머물지 않고 일상과 업무에 바로 연결되도록 설계했다. “AI가 쓴 게 제가 쓴 것보다 훨씬 나은데, 왜 직접 써야 하나요?” AI 시대, 사람의 자리를 묻다 본격적인 인공지능 설명에 들어가기에 앞서 인간 중심 사고를 소개하는 0장은 가상의 중학교 국어 교사 서영 씨의 이야기로 시작하는데, 서영 씨는 한 반 32명 중 17명의 독후감이 흡사 같은 사람이 쓴 것처럼 매끄럽다는 사실을 발견한다. 학생들에게 물어보니 당연하다는 듯 대답했다. “그냥 AI한테 시켰어요.” 서영 씨가 충격을 받은 것은 학생들의 태도 때문만이 아니었다. 서영 씨 자신도 시험 문제 초안을 AI에게 맡기고, 수업 자료도 AI가 요약해준 것을 바탕으로 만들고 있었기 때문이다. 기계가 글을 더 잘 쓰고 자료를 더 빨리 정리하는 시대에 교사는 무엇을 가르치고 학생은 무엇을 배워야 하는지, 그리고 우리는 어떻게 ‘인간다운 가치’를 증명할 수 있을지에 대한 질문은 이제 교실을 넘어 우리 사회 전체의 물음이 되었다. 세계경제포럼(WEF)의 2025년 〈미래 직업 보고서〉는 2030년까지 전 세계 일자리 핵심 역량의 39퍼센트가 바뀔 것이라 전망하면서, 가장 빠르게 중요해지는 역량으로 AI·빅데이터 같은 기술 능력과 함께 ‘창의적 사고, 회복 탄력성, 호기심, 평생 학습’ 같은 인간 고유의 역량을 꼽았다. 그렇다면 그 역량의 정체는 무엇인가. 이 책은 그것을 막연한 덕목의 나열이 아니라 ‘12가지 인간 중심 사고’로 체계화하고, AI와 상호작용하는 구체적인 장면에서 각 역량이 어떻게 작동하는지를 보여준다. 그리고 이 사고를 갖추는 법은 특정 AI 도구를 익히는 것이 아니라, 도구가 무엇이 됐든 그것을 주체적으로 운용하는 근육을 기르는 것이라는 점을 지적한다. 우리는 알게 모르게 그 역량들을 매일 크고 작게 발휘하고 있으며, 다만 그것을 의식적으로 단련하고 AI라는 새로운 맥락에 맞게 확장하면 된다고 일러준다. OECD, 세계경제포럼, 유럽연합 등 세계적인 기준을 바탕으로 정리한 미래 역량 12가지 인간 중심 사고 ‘12가지 인간 중심 사고’는 고려대학교·중앙대학교 연구진이 OECD와 세계경제포럼, 유네스코, 유럽연합 등의 AI·미래역량 프레임워크를 분석하고, 학계·산업계 전문가 검증을 거쳐 한국 사회의 교육 맥락과 일반 시민의 관점을 반영해 개발한 역량 모델이다. ‘중심 잡기’ ‘융합하기’ ‘성찰하기’라는 세 축으로 구성되는데, 세 축은 별개의 영역이 아니라 인간이 AI와 상호작용하는 전 과정을 유기적으로 엮는 하나의 순환 구조를 이룬다. 중심을 잡아야 융합할 수 있고, 융합한 결과를 성찰해야 다시 더 단단한 중심을 세울 수 있다. *중심 잡기: AI 시대의 변화에 휘둘리지 않고 스스로 중심을 잡기 위한 토대 역량들이다. 주체성은 AI가 제안한 답을 그대로 수용하는 것이 아니라 ‘이 답이 나의 목적에 부합하는가’를 스스로 판단하고 최종 결정의 무게를 자신의 어깨에 올려놓는 자세다. 적응성은 어제의 도구가 오늘 사라지고 오늘의 최신 기술이 내일이면 구식이 되는 세계에서 특정 도구에 매이지 않고 변화의 흐름 자체를 읽어내는 힘이다. 호기심은 AI가 답을 만들어주는 시대에 좋은 질문을 던지는 능력의 원천이다. 세계경제포럼이 ‘호기심과 평생 학습’을 미래 핵심 역량으로 꼽은 이유이기도 하다. *융합하기: AI를 도구 삼아 전문성과 융합하여 새로운 가치를 만들어내는 역량들이다. 기술을 아는 것과 기술로 문제를 푸는 것은 다르다. AI가 만든 초안 위에 자신만의 관점과 경험을 얹어 전에 없던 것을 만드는 창의적 사고, 모든 문제에 AI를 들이대는 것이 아니라 ‘이 문제는 AI로 풀 수 있는가’를 가려내는 문제 해결적 사고, 수십만 건의 데이터에서 패턴이 ‘위기의 전조인지 도약의 신호인지’를 판별하는 직관적 통찰, 단편적인 분석 결과를 하나로 엮어 전체 그림을 그리는 통합적 사고, 같은 AI 시스템이라도 서울의 오피스와 병원의 응급실에서 전혀 다른 의미를 갖는다는 것을 아는 맥락적 사고—이 다섯 역량이 융합하기의 축을 이룬다. *성찰하기: AI가 강력해질수록 그 결과를 무비판적으로 수용할 위험도 커진다. 이 축의 4가지 역량은 그 위험에 맞서는 인간의 최후 방어선이자, 기술이 사회적 신뢰 안에서 지속되기 위한 조건이다. 생성형 AI가 존재하지 않는 통계를 그럴듯하게 만들어내고 가짜 출처를 진짜처럼 꾸밀 수 있는 시대에 AI 결과물의 편향과 오류를 가려내는 비판적 사고, ‘기술적으로 가능한 것’과 ‘윤리적으로 옳은 것’의 경계를 분별하는 윤리적 사고, AI의 판단을 받아들이기 전에 왜 이런 결과가 나왔는지 되묻고 자신의 활용 방식 자체를 점검하는 성찰적 사고, AI가 이메일을 대신 쓰고 회의를 요약해주는 시대에도 관계의 미묘한 결을 읽고 신뢰를 쌓는 사회·관계적 사고가 여기에 해당한다. 기술이 사회적 신뢰 안에서 지속되려면 그것을 쓰는 사람의 판단이 끝까지 살아 있어야 한다. 성찰하기의 네 역량은 그 판단을 지키는 힘이다. 세계 최초의 포괄적 AI 규제법인 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)이 특정 AI 관행을 금지하고 AI 리터러시 교육을 의무화하는 조항을 2025년 2월부터 단계적으로 적용하기 시작한 것도, OECD와 유럽연합 집행위원회가 2025년 초·중등 교육을 위한 AI 리터러시 프레임워크 초안 작업을 공동 진행한 것도, 우리나라가 2026년 1월부터 AI 기본법을 시행하고 있는 것도 모두 ‘인간 중심 AI’라는 원칙에 기반한다. 그런데 그 원칙이 아무리 훌륭해도 그것을 현실에서 구현해야 하는 것은 결국 사람이다. 인간 중심 AI가 ‘기술이 나아가야 할 방향’이라면, 인간 중심 사고는 ‘그 방향으로 기술을 이끌 수 있는 개인의 능력’이다. 이 책은 그 능력을 안내하는 지침서이자, AI 시대에도 중심을 잃지 않으려는 모든 사람을 위한 나침반이다.

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