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  1. 2018.04.03 [독서일기] 인간은 필요 없다 by 제리 카플란







저자 : 제리 카플란

역자 : 신동숙

출판사 : 한스미디어


책 소개 :


역사적으로 기술혁명이 일어날 때마다 많은 일자리가 사라졌지만, 새로운 시장을 열어 그보다 더 많은 노동자 수요를 창출해왔다. 그러나 인공지능 기술로 촉발되는 기술 혁명은 인간의 삶과 생계수단을 근본적으로 변화시키며 노동자에게는 큰 재앙이 될 가능성이 높다.『인간은 필요 없다』는 인공지능 기술 시대의 빅뱅을 앞둔 지금, 갈수록 빠른 속도로 발전하는 인공지능 기술이 인간의 생활방식과 일하는 방식을 어떻게 변화시킬 것인가를 예측하는 책이다. 


스탠포드대학교 법정보학센터 교수이자 인공지능학자인 저자 제리 카플란은 책에서 최신 로봇 공학, 머신러닝 그리고 인간의 능력에 견줄만하거나 인간을 능가하는 인지 시스템을 소개하고 분석하는 한편 인공지능 기술로 인해 생겨날 노동시장의 불안과 소득 불평등에 대해 고찰한다. 책에는 인공지능 기술이 어떤 직업들을 대체할지 잘 설명되어 있는데, 여기서 중요한 것은 어떤 직업이 살아남고 소멸되는가가 아닌 그런 미래를 어떻게 대비하고 준비해야 하는 가이다. 이 책은 AI의 공존을 위해 어떤 것을 고민해야 하는 지 알려주는 지침서다.


저자 소개 :


스탠퍼드대학교 법정보학센터 교수, 인공지능학자. 학생들에게 컴퓨터 공학과 인공지능의 영향, 윤리에 대해 가르치고 있다. 벤처 업계에서 여러 회사를 경영한 기업가이자 기술 혁신가, 베스트셀러 작가로 널리 알려져 있다. 실리콘밸리에서 네 개의 스타트업을 공동 창업해 두 곳을 성공적으로 매각했다. 초기 온라인 경매 기업 중 하나였던 온세일(Onsale)이 대표적이며, 그가 구상한 몇몇 특허 기술은 이베이(eBay)에서 구매해 사용되고 있다. 베스트셀러 논픽션 『스타트업: 실리콘밸리의 모험Startup: A Silicon Valley Adventure』의 저자로, 이 책은 〈비즈니스 위크Business Week〉가 선정한 올해의 도서로 뽑히기도 했다. 카플란은 실리콘밸리 및 인공지능과 관련한 주요한 취재원으로 〈뉴욕 타임스The New York Times〉, 〈월스트리트 저널Wall Street Journal〉, 〈포브스Forbes〉, 〈비즈니스 위크〉, 〈레드 헤링Red Herring〉 등의 매체에 이름을 올리고 있다. 펜실베이니아 대학에서 인공지능과 컴퓨터언어학 분야 박사학위를 받았다. 인공지능 시대의 도래를 예견한 『인간은 필요 없다Humans Need Not Apply』(2016)가 세계적인 베스트셀러가 되면서 미국과 유럽, 아시아를 오가며 활발한 강연과 토론 활동을 이어가고 있다




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나의 휘갈김 :


기술적인 내용이 많이 나오려나 싶었는데 의외로 빠르게 잘 읽힌 책. 그러면서도 통찰력 있는 문구들이 여기저기 등장해서 나같은 인문학적 뇌의 소유자에게도 와닿곤 했다. 인공지능의 발달 역사와 사례 파트는 각자 니즈에 따라서 선별적으로 읽어도 되고 '그래서 어쩌자는 건가'에만 집중하더라도 충분히 생각할 거리를 던져줄 듯.



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나의 요약 및 발췌 :


인공지능 연구 분야

(1) 경험에서 배우는 시스템 - 인조지능 (synthetic intellect)

(2) 센서와 작동장치의 결합 - 인조노동자 (forged laborer)


The Flash Crash of the US stock market in 2010


칼 마르크스가 옳았음이 느껴지는 순간이다. 자본(그리고 그 이익을 추구하는 수단인 경영진)과 노동 간의 피치 못할 투쟁은 노동자로서는 손해 보는 일이다. 그런데 마르크스는 관리자든, 의사든, 대학 교수든 모든 사람이 결국 노동자라는 사실은 제대로 인식하지 못했다. 마르크스는 경제학자로서 산업 자동화로 자본이 노동을 대체하리라고 예견했지만, 인조노동자들에까지 생각이 미치지는 못했다.


필자의 정책 제안

(1) 직업대출 (job mortgage) : 미래의 노동(근로 소득)을 담보로 내놓는 새로운 금융제도

(2) 공익 지수 (PBI, Public Benefit Index) : 정부에서 인증하는 객관적인 기준으로 기업의 소유 구조를 평가






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