◎ 도서소개

AI 활용과 모델 붕괴 방지를 위한 새로운 전략을 다루고 있으며, 주요 기술로 합성 데이터, 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF), 그리고 프롬프트 엔지니어링을 포함한 최신 AI 기술 현황을 설명하고 있다.

또한 최신 AI 기술의 발전과 그에 따른 도전 과제를 다루며, AI 시스템의 성능을 높이고, 붕괴를 방지하기 위한 실용적인 전략을 제시하고 있다.

◎ 목차

제1장 인공지능 전환(AX) 시대 AI의 진화와 데이터 고갈 위기

1. AI의 진화

  1-1. 인공지능의 발전 속도

    1-1-1. AI의 급속한 성장 속도

    1-1-2. AI의 미래 트렌드

  1-2. 새로운 변혁의 시대 AI의 역할

    1-2-1. 작업 관리 및 자동화로 인한 생산성과 효율성 향상

    1-2-2. AI 에이전트로 진화

  1-3. 일상을 바꾸게 될 AI

    1-3-1. AI 기반 의료 서비스

      (1) 새로운 웰빙(Well-bing)의 시작

      (2) AI 기반 의료 서비스

      (3) 건강과 웰빙의 AI

      (4) AI가 의료 분야에 미치는 영향

        가. AI 기반 개인 맞춤형 의료 서비스 제공

        나. AI를 활용한 질병 조기 발견 및 예방

        다. 환자의 건강 정보 모니터링을 통한 지속적인 환자 참여

        라. 의료 공급자와의 개선된 커뮤니케이션 및 향상된 접근성

    1-3-2. AI 기반 스마트홈

      (1) 스마트홈 기술

      (2) 스마트홈 시스템에서 AI의 역할

      (3) AI와 IoT 결합

    1-3-3. 교통 분야의 AI 자율주행차

      (1) 미래 교통의 핵심 자율주행차

      (2) 인공지능의 진화에 따른 자율주행 기술 발전

2. 인공지능 전환(AX) 시대 도래와 데이터 고갈 문제

  2-1. AI 기술의 발전 속도에 따라 인공지능 전환(AX) 시대의 개막

  2-2. 인공지능 전환(AX) 개요

    2-2-1. 인공지능 전환(AX) 개념

    2-2-2. 인공지능 전환(AX)의 필요성

    2-2-3. AX의 기술적 정의

  2-3. 디지털 전환(DX) 시대에서 인공지능 전환(AX) 시대로의 이행

    2-3-1. 디지털 전환(DX)와 인공지능 전환(AX)의 차이점

    2-3-2. AX 시대의 의미

    2-3-3. 인공지능 전환(AX)의 최정점 AGI의 등장 가능성

3. AI의 성장에 따른 한계와 해결 방안

  3-1. AI의 성장에 따른 한계

    3-1-1. 학습 비용 증가

    3-1-2. 에너지 소비량 상승에 따른 환경 문제

    3-1-3. 개인정보 보호 및 윤리적 우려

  3-2. AI의 성장 동력, 데이터 고갈 문제

    3-2-1. AI의 연료 ‘데이터(Data)’

    3-2-2. 데이터 공급과 수요

    3-2-3. 데이터 고갈 위기 직면

    3-2-4. 데이터 접근성 악화

    3-2-5. 학습데이터 고갈이 AI 개발에 미치는 영향

제2장 데이터 인프라 현대화와 합성데이터 기술 동향

1. 합성데이터 기술 개요

  1-1. AX 시대 데이터 인프라

    1-1-1. 데이터 시대

      (1) 데이터 기반 생성형 AI의 급속한 성장

      (2) 생성형 AI에서 AI 에이전트로 진화

      (3) 인공지능의 발전이 불러온 역설적인 상황

    1-1-2. 지속적인 AI 성장을 위한 데이터 확보

      (1) 첨단 생성형 AI의 트렌드와 변화

      (2) 생성형 AI의 딜레마

      (3) 생성형 AI의 학습데이터 저작권

      (4) 저작권 확립을 위한 움직임

      (5) AI 학습데이터 확보 전쟁

    1-1-3. AI의 성장을 위한 데이터 인프라

  1-2. 합성데이터(Synthetic Data) 기술 개요

    1-2-1. 합성데이터 등장 배경

      (1) 합성데이터의 부상

      (2) 합성데이터의 효용성

    1-2-2. 합성데이터 개념 및 정의

      (1) 합성데이터의 개념

      (2) 합성데이터의 정의

    1-2-3. 합성데이터와 실제 데이터

      (1) AI 대중화 시대

      (2) 실제 데이터 편향 문제

      (3) 합성데이터와 실제 데이터 비교

      (4) 실제 데이터 대 합성데이터의 차이점

  1-3. 합성데이터의 특징

    1-3-1. AI 모델의 견고성 향상

    1-3-2. 데이터 획득 속도와 데이터 접근성 향상

    1-3-3. 데이터 확장성

    1-3-4. 데이터의 다양성

    1-3-5. 데이터 보호

  1-4. 합성데이터의 단점

2. 합성데이터 기술 동향

  2-1. 합성데이터 생성 기술

    2-1-1. 생성형 대립 네트워크Generative Adversarial Network, GAN)

    2-1-2. 변이형 오더인코더(Variational Autoencoder, VAE)

      (1) VAE의 구조

      (2) VAE의 학습 과정

    2-1-3. 트랜스포머(Transformers) 모델

  2-2. 합성데이터의 과제 ‘모델 붕괴(Model Collapse)’

    2-2-1. 합성데이터의 위험성

    2-2-2. 모델 붕괴 현상 발생 원인

    2-2-3. 모델 붕괴에 대한 이해

    2-2-4. 모델 붕괴의 과정

    2-2-5. 모델 붕괴가 미치는 영향

  2-3. 모델 붕괴 해결 방안

    2-3-1. 모델 붕괴에 대한 우려

    2-3-2. 모델 붕괴 완화를 위한 다각적인 전략

      (1) 고품질 데이터 확보 및 검증

      (2) 데이터 증강 기술 활용

3. 합성데이터 관련 기술 동향

  3-1. 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 기술 동향

    3-1-1. 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 개념

    3-1-2. 기존 강화학습과 RLHF

      (1) 강화학습(Reinforcement Learning)

      (2) 기존 강화학습과 RLHF 차이점

    3-1-3. RLHF 학습 프로세스

      (1) 사전 학습 모델

      (2) 인간 피드백 데이터 수집

      (3) 강화학습을 통한 정책 미세조정

    3-1-4. RLHF의 이점

    3-1-5. RLHF 발전 방향

  3-2. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

    3-2-1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 개요

      (1) AI 활용을 위한 새로운 출발선 프롬프트 엔지니어링의 등장 배경

      (2) 프롬프트(prompt)의 역할

        가. 프롬프트 개념

        나. 프롬프트의 작동 방식

        다. 프롬프트의 중요성

        라. 효과적인 프롬프트 작성 방법

      (3) 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 개념

      (4) 프롬프트 엔지니어링의 정의

      (5) 프롬프트 엔지니어링의 필요성 및 중요성

        가. 프롬프트 엔지니어링의 필요성

        나. 프롬프트 엔지니어링의 중요성

        다. 프롬프트 엔지니어링의 이점

    3-2-2. 프롬프트 엔지니어링 작동 방식

    3-2-3. 효과적인 프롬프트 작성 방법

    3-2-4. 프롬프트 엔지니어링의 목적

    3-2-5. 프롬프트 엔지니어링의 핵심 구성 요소

      (1) 지시 사항(Instruction)

      (2) 문맥(Context)

      (3) 입력데이터(Input Data)

      (4) 출력 명세(Output Indicator)

    3-2-6. 핵심 프롬프트 엔지니어링 기술

      (1) 제로샷 프롬프팅(Zero-shot Prompting)

        가. 제로샷 프롬프팅(Zero-shot Prompting) 개념

        나. 제로샷 프롬프팅 특징

        다. 효과적인 제로샷 프롬프팅 작성 방법

      (2) 퓨샷 프롬프팅(Few-shot Prompting)

        가. 퓨샷 프롬프팅(Few-shot Prompting) 개념

        나. 퓨샷 프롬프팅 특징

        다. 효과적인 퓨샷 프롬프팅 작성 방법

      (3) 사고 사슬 프롬프팅(Chain-of-Thought Prompting)

    3-2-7. 프롬프트 엔지니어링의 발전 전망

[ 그림목차 ]

[그림 1] 딥러닝을 통해 본 AI의 역사

[그림 2] 직장과 가정에서의 생성형 AI 활용

[그림 3] AI의 특성

[그림 4] 2025년 AI 트렌드

[그림 5] AI 에이전트 작동 방식

[그림 6] 의료 분야에서 AI와 로봇공학의 잠재력

[그림 7] 진료 현장에서의 AI 응용 프로그램 개요

[그림 8] 의료 분야에서 AI의 주요 이점

[그림 9] 의료 분야에서 AI의 역할

[그림 10] 의료 AI

[그림 11] AI/ML이 질병 탐지 및 진단에 미치는 영향

[그림 12] AI 기반 질병 탐지 시스템

[그림 13] 의료 전문가들 간의 효과적인 의사소통의 중요성

[그림 14] 스마트홈 시스템

[그림 15] 스마트홈에서의 AI 역할

[그림 16] AI 기반 스마트홈 기기

[그림 17] AI 기반 스마트홈 시스템

[그림 18] 자율주행 레벨

[그림 19] 자율주행차에서 AI의 역할

[그림 20] 디지털 트랜스포메이션(DX)에서 AI 트랜스포메이션(AIX)으로의 여정

[그림 21] 생성형 AI를 기반으로 한 업무의 미래

[그림 22] 기업 AX 플랫폼 구성 요소

[그림 23] AI 기반 디지털 전환(DX)

[그림 24] 효과적인 AI 전략 로드맵

[그림 25] 슈퍼 AGI 아키텍처

[그림 26] AI의 주요 구성 요소

[그림 27] AI 머신러닝 프로세스

[그림 28] 친환경적인 AI 개발

[그림 29] 미래 데이터센터

[그림 30] 미래 인간-로봇 간의 상호작용

[그림 31] AI 학습데이터 재고와 생성형 AI 데이터 학습량 예측

[그림 32] 데이터 공급과 수요

[그림 33] 데이터 품질 관리

[그림 34] 빅데이터의 생성과 응용

[그림 35] 생성형 AI의 저작권 문제

[그림 36] AI 개발 사이클

[그림 37] 현대 AI의 역사

[그림 38] GPT 아키텍처

[그림 39] 생성형 AI의 성장

[그림 40] 생성형 AI의 혁신 사례

[그림 41] 비즈니스 환경을 재편할 생성형 AI 트렌드

​[그림 42] 생성형 AI의 과제

[그림 43] 생성형 AI 수명 주기

[그림 44] 데이터 보안을 위한 구성 요소

[그림 45] AI 스케일링 법칙

[그림 46] 합성데이터를 사용한 실제 응용 프로그램

[그림 47] 합성데이터의 필요성

[그림 48] 합성데이터 생성

[그림 49] 합성데이터 라이프사이클

[그림 50] 생성형 AI의 미래 전망

[그림 51] 생성형 AI의 환각 사례

[그림 52] 텍스트 데이터 사용량 예측

[그림 53] 합성데이터 생성

[그림 54] AI 모델 개발을 비롯한 다양한 단계에서 나타나는 편향의 예

[그림 55] 합성데이터의 주요 사용 사례

[그림 56] 합성데이터 이점과 관련 비용

[그림 57] 합성데이터가 주목받는 이유

[그림 58] 데이터 품질에 영향을 미치는 요소

[그림 59] 합성데이터 개인정보 보호

[그림 60] 개인정보 보호를 위한 합성데이터 워크플로

[그림 61] 합성데이터 생성 패러다임 

[그림 62] GAN 아키텍처

[그림 63] GAN의 작동원리

[그림 64] VAE 아키텍처

[그림 65] VAE의 구조

[그림 66] VAE의 학습 과정

[그림 67] 트랜스포머 기반 모델 구조

[그림 68] 멀티헤드 어텐션(multi-head attention)

[그림 69] ChatGPT을 이용한 합성데이터 생성 워크플로

[그림 70] AI 시스템의 학습 프로세스 

[그림 71] 모델 붕괴의 의미

[그림 72] AI 프로젝트의 반복

[그림 73] AI 모델의 라이프사이클

[그림 74] 인공지능 자가포식의 위험 대비

[그림 75] AI 모델의 과제

[그림 76] 모델 붕괴 방지를 위한 방안

[그림 77] AI 모델 붕괴 이유

[그림 78] 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)

[그림 79] 강화학습 작동 방식

[그림 80] 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)

[그림 81] RLHF 학습 프로세스

[그림 82] LLM을 위한 RLHF 기법

[그림 83] RLHF를 사용한 ChatGPT

[그림 84] 트랜스포머 기반 모델

[그림 85] 생성형 AI 프롬프트 파이프라인

[그림 86] 프롬프트 역할

[그림 87] 프롬프팅 프로세스

[그림 88] AI가 프롬프트를 이해하고 응답하는 방법

[그림 89] 효과적인 프롬프트 작성을 위한 요령

[그림 90] 프롬프트 엔지니어링 정의

[그림 91] 프롬프트 엔지니어링 아키텍처

[그림 92] 환각 방지를 위한 다각적인 접근 방식

[그림 93] 프롬프트 엔지니어링의 이점

[그림 94] 프롬프트 엔지니어링 작동 방식

[그림 95] AI 프롬프트 개발 단계

[그림 96] 프롬프트 엔지니어링 목적

[그림 97] 예시를 포함한 프롬프트 구성 요소

[그림 98] 프롬프트 엔지니어링을 통한 이미지 생성

[그림 99] 프롬프트 엔지니어링 프로세스

[그림 100] 프롬프트의 구성 요소

[그림 101] LLM에 접근하는 방법

[그림 102] 퓨샷 프롬프팅

[그림 103] 퓨샷 프롬프팅 아키텍처

[그림 104] 퓨샷 작동 방식

[그림 105] 사고 사슬 프롬프팅(Chain-of-Thought Prompting) 아키텍처

[그림 106] 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법

[ 표 목차 ]

[표 1] 주요 AI 기술의 의료 분야 적용 현황

[표 2] 헬스케어 산업 내 생성형 AI 영향

[표 3] DX와 AX의 차이점 및 AX의 특징

[표 4] 데이터 고갈 시점 예측

[표 5] 주요국 AI 학습데이터 규제 체계 현황

[표 6] AI 인프라의 핵심 구성 요소 및 AI 데이터 인프라 구축

[표 7] 합성데이터 생성 절차 

[표 8] 합성데이터 활용 시 장점 

[표 9] 인간이 생성한 데이터와 합성데이터의 특성 및 주요 차이점

[표 10] 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 역사

[표 11] 프롬프트 엔지니어링의 구성 요소 및 개념

[표 12] 제로샷 프롬프팅 응용