AI 리터러시 수련서

차례

1. 이 수련서 사용법
2. 1장. 생성형 AI 작동 원리와 한계

   모델, 제품, 도구를 구분하기 · 토큰: 모델이 글을 자르는 단위 · 컨텍스트 창: 책상 위 작업 공간 · 확률적 생성: 아주 강력한 자동완성 · 지식 기준일: 출국 전에 읽은 마지막 신문 · 생성과 검색: 답을 만들 때와 찾아올 때 · 할루시네이션의 원인과 유형 · 말투의 자신감과 근거의 강도 · 추론 모델과 일반 모델 · 작업 난이도에 맞는 모델 등급 고르기 · 멀티모달 입력 · 출력을 그대로 믿으면 안 되는 상황 · 계산과 집계는 왜 도구에 맡기는가 · 같은 이름의 모델도 바뀐다: 버전과 재현성

3. 2장. 효과적인 지시와 반복 개선

   모델은 유능하지만 맥락 없는 신입이다 · 완료 조건에서 시작하기 · 구체적 지시의 여섯 요소 · 역할과 배경: 역할이 주는 것과 주지 못하는 것 · 이유를 함께 말하고, 하지 말 것 대신 할 것을 말하기 · 예시 제공: 보여 주는 것이 말하는 것보다 빠르다 · 출력 형식 지정: 결과가 갈 다음 자리에 맞추기 · 자료를 첨부해 맥락 제공하기 · 참고 자료와 지시를 구분하기 · 단계 나누기 · 정보가 부족할 때 질문하게 만들기와 우선순위 주기 · 결과를 보고 반복 개선하기 · 추론 모델에는 다르게 지시한다 · 프롬프트를 자산으로 만들기: 템플릿과 점검 사례

4. 3장. 제품 형태와 기능 선택

   형태를 고르는 다섯 가지 질문 · 채팅: 전화 상담 한 통 · 현재 대화, 저장된 지침, 기억 기능, 프로젝트 지침 · 프로젝트(지식 공간): 팀 공용 서랍 · 커스텀 어시스턴트: 매뉴얼을 숙지한 전담 직원 · 커넥터: 내 출입증으로만 들어간다 · 에이전트 기능: 심부름을 맡긴 비서 · 심층 조사: 여러 출처를 비교한 보고서 · 예약 작업: 알람을 맞춘 반복 업무 · API: 직접 조립하는 부품 · 워크플로와 에이전트: 정해진 길과 열린 길 · 사내 문서로 답하게 하려면 모델을 다시 학습시켜야 할까

5. 4장. 책임 있는 사용과 데이터

   사용 정책의 공통 금지 범주 · 고위험 영역: 사람의 의미 있는 검토와 고지 · AI임을 숨기지 않기 · 데이터의 다섯 축 · 소비자용과 기업용 플랜 · 관리자 제어 · 민감 정보 입력 판단 · 식별 가능성: 이름만 지우면 끝나지 않는다 · 문서 속 숨은 지시: 프롬프트 인젝션 기초 · 출처 확인과 사실 검증 · 저작권과 출처 표시는 다른 질문 · 편향과 고정관념 점검 · "학습에 쓰지 않는다"를 끝까지 읽는 법 · 사고가 났을 때 첫 30분

6. 5장. 도입 가치와 조직 관점

   구독형 과금과 토큰 과금: 정액 요금제와 전기 요금 · 과금표를 읽을 때 확인할 단위 · 단가가 아니라 총비용 · 사용 사례 선정 기준: 직무가 아니라 업무의 한 단계 · 효과와 위험으로 분류하기 · AI 없이 해결하는 방법과 비교하기 · 좋은 도입 효과 지표의 네 조건 · 기준선과 측정 설계 · 지표의 종류와 함정 · 파일럿의 순서와 확대·수정·중단 기준 · 조직 관점: 거버넌스와 역량 · 도입했는데 아무도 쓰지 않는다면 · 한 공급사에 묶이지 않기

7. 부록 A. 용어집
8. 부록 B. 셀프 체크 정답과 해설
9. 부록 C. 시험 당일 가이드
10. 부록 D. 참고 문서 목록