책소개

AI는 빠르지만, 판단은 여전히 인간의 몫이다. 확률적 언어모델이 지배하는 시대, 완전 자동화의 환상은 붕괴했다. 정확도 99%가 만든 1%의 위기, 예외를 처리하지 못하는 시스템, 책임 구조의 부재. 이 책은 AI 자동화의 그림자를 직시하고, 인간 개입을 설계 원리로 삼는 '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)' 방법론을 제시한다. 발산은 AI가, 수렴은 인간이. 금융, 헬스케어, 제조 현장의 실제 사례를 통해, AI와 인간이 협업하는 검증형 자동화 시스템을 설계하는 법을 배운다. 자동화의 끝에서 우리가 발견하는 것은 인간 고유의 가치다. 사람을 남기는 조직이 살아남는 이유, 그리고 '의미로 일하는 시대'를 향한 실질적 가이드.

저자소개

목차

프롤로그
AI는 빠르지만, 판단은 여전히 인간의 몫이다

1장. 확률로 움직이는 세상
1.1 확률적 언어모델의 원리
1.2 AI의 '거의 맞음'이 만든 새로운 불안
1.3 인간이 완벽을 요구하는 이유
1.4 불확실성과 신뢰 사이의 간극

2장. 자동화의 그림자 ? 완벽하지 않은 완전함
2.1 '모든 걸 자동화하라'는 환상의 붕괴
2.2 반복은 자동화되지만, 예외는 남는다
2.3 정확도 99%가 만든 1%의 위기
2.4 AI 실패의 본질: 검증 구조의 부재

3장. 발산과 수렴 ? AI와 인간의 역할 구분
3.1 AI는 발산한다, 인간은 수렴한다
3.2 아이디어는 AI가, 결정은 인간이
3.3 데이터의 불확실성과 인간의 맥락 판단
3.4 '균형적 협업'을 위한 사고의 구조

4장. Human-in-the-Loop, 인간 개입의 설계 원리
4.1 휴먼 인 더 루프란 무엇인가
4.2 AI의 불확실성을 인간이 통제하는 구조
4.3 자동화 설계에서 사람의 루프를 넣는 법
4.4 검증피드백윤리의 세 가지 인간 루프

5장. 자동화 시스템의 재설계
5.1 완전 자동화보다 '감시 자동화'를 설계하라
5.2 AI를 감독하는 사람, 사람을 지원하는 AI
5.3 오류를 관리하는 시스템적 접근
5.4 '책임 있는 AI'의 조직적 조건

6장. 인간 중심의 자동화 사례
6.1 금융헬스케어제조의 검증형 자동화
6.2 인간 개입이 만든 품질의 차이
6.3 AI-인간 협업의 생산성 곡선
6.4 사람의 판단을 데이터로 확장하는 방법

7장. AI 이후의 조직, 남겨야 할 인간의 영역
7.1 기술보다 중요한 건 '의사결정 구조'
7.2 사람을 남기는 조직이 살아남는다
7.3 자동화의 끝에서 발견하는 인간의 가치
7.4 '의미로 일하는 시대'를 향하여

에필로그
AI 이후, 인간의 일