출판사 리뷰

AI교육 대전환 시대에 AI와 함께하는 미래교육의 방향을 묻는 일은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이러한 시기에 김창근 박사(전남교육청학생교육원 제18대 원장) 저서는 미래 교육이 나아가야 할 방향을 깊이있게 성찰하게 해주는 매우 의미있는 안내서라 할 수 있습니다.

저자인 김창근 박사는 37년간 학교현장과 교육행정을 아우르며 전남교육 발전을 위해 헌신해 온 교육자입니다. 정보·컴퓨터교육 교사로서의 오랜 경험은 물론, 장학사와 학교 관리자, 그리고 교육직속기관 원장에 이르기까지 다양한 역할을 수행하며 현장과 정책을 유기적으로 연결해 온 실천형 교육리더입니다.

특히 교육정보화가 시작되던 초기부터 ICT 교육, e-러닝, 스마트교육, SW교육, 그리고 최근의 AI교육에 이르기까지 시대 변화의 흐름을 누구보다 앞서 읽고 이를 교육현장에 적용해 온 점은 높이 평가할 만합니다. 이러한 경험은 단순한 이론을 넘어, 실제 교육현장에서 검증된 통찰로 이어져 본 저서 전반에 깊이 있게 녹아 있습니다.

AI교육을 실천함에 있어 고민과 실천이 담긴 본 저서는 교실수업의 주체인 현장의 교사들에게 올바른 AI윤리의식 함양, AI리터러시 역량강화로 미래교육이 요구하는 창의융합 인재양성을 위한 필독서로 매우 시의적절한 나침반 역할을 해 줄 것으로 믿습니다.

우리는 인류 역사상 처음으로 ‘보는 것이 믿는 것(Seeing is believing)’이라는 오랜 명제가 더 이상 통하지 않는 시대에 살고 있다. 인공지능의 눈부신 발전은 누구나 전문가 수준의 글과 그림, 영상을 단 몇 초 만에 만들어낼 수 있는 ‘창작의 민주화’를 가져왔다. 교실 안에서도 학생들은 이제 단순한 정보 소비자를 넘어, 강력한 생산자가 되었다. 그러나 빛이 강할수록 그림자는 짙어지는 법이다.

이 거대한 기술적 진보의 이면에는, 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 꾸며내고, 타인의 얼굴과 목소리를 빌려 진짜처럼 보이게 만드는 ‘제조된 진실(Manufactured Truth)’이 빠르게 확산되고 있다. 과거에는 교사가 지식을 전달하고 학생이 그것을 받아들이는 구조였다면, 이제 교실은 수많은 정보와 결과물이 뒤섞이는 복잡한 공간이 되었다.

이러한 변화 속에서 우리는 중요한 질문과 마주하게 된다. “무엇을 가르쳐야 하는가?” 그리고 “어떻게 진실을 가르칠 것인가?”

  작가 소개

지은이 : 오연재
1994년 교육계에 입문한 이래, 31년간 현장과 강단을 오가며 실무 중심의 교육을 실천해 온 인공지능 및 공학 교육 전문가다. 학원에서 시작하여, 초·중·고방과 후 교육을 하였으며, 현재 국립순천대학교 학술연구교수에 이르기까지, 교육의 전 과정을 몸소 체험하며 깊이 있는 내공을 쌓았다.그는 이학 박사의 학문적 전문성과 10년여의 산업체 대표 경력, 그리고 31년의 교육 경험을 결합한 ‘현장형 교육자’다. 순천대, 전남대, 배재대, 명지전문대 등 다수의 대학에서 프로그래밍, 캐드(CAD), 유니티(Unity) 등 IT 핵심 기술을 지도하며 수많은 인재를 배출했다.그의 연구 궤적은 기술의 진보와 맥을 같이한다. 초기 알고리즘과 캐드 교육 연구를 시작으로, ‘모바일 AR 기반 설계도면 3D 시각화 시스템’으로 박사 학위를 취득하며 AR/VR 분야의 전문성을 입증했다. 최근에는 4차 산업혁명의 핵심인 ‘생성형 인공지능(Generative AI)’에 집중하며 기술과 교육의 융합을 선도하고 있다. 또 AR, VR을 부동산과 접목하고자 부동산 박사도 취득했다.저술 및 학술 활동 또한 탁월하다. 《생성형 AI를 활용한 유니티 게임 제작 입문》 등 10권 이상의 저서를 집필하여 기술 대중화에 앞장섰으며, SCI급 논문을 포함한 30건 이상의 논문 연구 실적과 17회 이상의 논문상 수상, 4건의 특허 등록, 13건 이상의 저술 활동을 통해 연구가 실질적 가치를 창출하고 있음을 증명한다.현재 그는 생성형 AI를 활용한 교과목 개발과 AI 기반 예술 창작 연구에 매진하고 있으며, 법무부 표창을 수상하기도 했다. 오연재 교수는 기술이 인간의 창의성을 확장하는 방법을 끊임없이 탐구하며, 급변하는 AI 시대에 명확한 비전을 제시하는 교육 혁신의 동반자로 자리매김하고 있다.

  목차

프롤로그: 진실의 종말이 아닌, 검증의 진화 6

Chapter 1. 포스트 트루스(Post-Truth)와 생성형 AI의 역습
1. 1달러짜리 셰익스피어와 0원짜리 거짓말 10
2. 인지 전쟁: 뇌를 해킹하는 알고리즘 13
3. 정보의 홍수에서 ‘진실의 가뭄’으로 15
4. 거짓말쟁이의 배당금 (Liar's Dividend) 18
5. 왜 지금 ‘AI 리터러시’인가? 19
6. 핵심 요약 22

Chapter 2. 텍스트 생성의 그림자: 세련된 거짓말, 할루시네이션(Hallucination)
1. 완벽한 문장으로 사기당한 변호사 24
2. 확률적 앵무새: 생각하지 않는 지성 26
3. 할루시네이션의 해부: 왜 AI는 거짓말을 하는가? 29
4. 유창함의 함정 (The Fluency Trap) 31
5. 할루시네이션의 유형: 적을 알아야 이긴다 33
6. 기술적 대응: RAG와 그라운딩 35
7. 결론: AI를 믿지 마라, 검증하라 37
8. 핵심 요약 38

Chapter 3. 시각적 조작의 진화: GAN과 디퓨전 모델의 마법
1. 펜타곤이 불타던 날, 증발한 5천억 달러 40
2. 포토샵의 시대에서 ‘프롬프트’의 시대로 42
3. 두 명의 화가: GAN(생성적 적대 신경망) 43
4. 노이즈에서 의미를 찾다: 디퓨전(Diffusion) 모델 45
5. 불쾌한 골짜기: AI가 손가락을 못 그리는 이유 47
6. 딥페이크: 영혼을 훔치는 기술 49
7. 인지적 무방비: 뇌는 이미지를 의심하지 않는다 50
8. 결론: 디지털 눈(Digital Eye)을 떠라 52
9. 핵심 요약 53

Chapter 4. 청각적 기만: 보이스 클로닝과 오디오 딥페이크
1. “엄마, 나 납치됐어” - 새벽 4시의 전화 55
2. 스티븐 호킹에서 스칼렛 요한슨까지: 음성 합성의 진화 57
3. 3초의 마법: 제로샷 러닝과 보이스 클로닝 59
4. 민주주의를 위협하는 유령의 전화: 로보콜(Robocall) 61
5. 왜 오디오는 비디오보다 위험한가? (심리적 기제) 63
6. 탐지 기술: 보이지 않는 파형을 찾아서 64
7. 최후의 방어선: ‘세이프 워드(Safe Word)’ 66
8. 결론: 침묵은 더 이상 금이 아니다 68
9. 핵심 요약 69

Chapter 5. 인지 편향 디버깅: 뇌가 거짓을 받아들이는 방식
1. 화성 침공과 트럼프 체포설: 변하지 않은 인간의 본성 71
2. 게으른 뇌: 시스템 1과 시스템 2 73
3. 확증 편향: 보고 싶은 것만 보는 필터 75
4. 제3자 효과: “나는 안 속아”라는 오만 77
5. 진실 착각 효과: 거짓말도 100번 들으면 진실이 된다 79
6. 감정 해킹: 분노는 빛보다 빠르다 81
7. 결론: 인간이라는 알고리즘 업데이트하기 83
8. 핵심 요약 85

Chapter 6. 소스 코드 추적: 메타데이터와 디지털 지문 찾기
1. 1000만 원짜리 클릭: 당신의 주소창은 안전한가 87
2. URL 부검: 도메인에 숨겨진 비밀 89
3. 유령 언론사: ‘어바웃 어스(About Us)’ 테스트 91
4. 메타데이터: 사진의 DNA를 읽어라 93
5. 디지털 타임머신: 웨이백 머신(Wayback Machine) 95
6. 역이미지 검색: 맥락의 조작(Contextual Deception) 잡기 97
7. 지리적 위치 추적(Geolocation): 방구석 셜록 홈즈 99
8. 결론: 원본을 찾는 자가 진실을 가진다 101
9. 핵심 요약 103

Chapter 7. 멀티모달 포렌식: 픽셀 단위의 탐정 놀이
1. 악마는 디테일에, 아니 픽셀에 숨어 있다 105
2. 단서 1: 빛과 그림자의 배신 (Physics) 107
3. 단서 2: 생물학적 오류 (Biology) 109
4. 단서 3: 배경의 논리 (Background Logic) 111
5. 딥페이크 영상 판별: 시간의 불일치 (Temporal Artifacts) 113
6. 오디오 딥페이크 판별: 숨소리와 파형 115
7. 도구의 활용: 맨눈을 넘어서 117
8. 결론: 창과 방패의 무한 게임 119
9. 핵심 요약 121

Chapter 8. AI로 AI 잡기: 역공학 프롬프팅과 자동화 검증
1. 이열치열(以熱治熱): AI라는 독, AI라는 약 123
2. 텍스트 탐지의 원리: 펄플렉시티와 버스티니스 125
4. 프롬프트 엔지니어링: AI를 심문하는 기술 127
5. 팩트체크 봇(Bot) 만들기: 나만의 디지털 비서 128
6. 딥페이크 탐지 솔루션: 보이지 않는 혈류를 찾아서 131
7. 설명 가능한 AI (XAI): “왜 가짜인가?” 133
8. 결론: AI와 인간의 협업 프로토콜 136
9. 핵심 요약 138

Chapter 9. 규제와 기술적 방어: 워터마크와 AI 기본법
1. 서부 개척 시대의 보안관을 기다리며 140
2. 보이지 않는 디지털 지문: 워터마크(Watermark)의 진화 142
3. 진실의 표준 규격: C2PA와 콘텐츠 자격증명 144
4. 창과 방패의 대결: 탈옥(Jailbreak)과 오픈소스 146
5. EU AI 법안(EU AI Act): 세계 최초의 포괄적 규제 148
6. 대한민국과 미국의 대응: AI 기본법과 행정명령 150
7. 플랫폼의 책임: 알고리즘이 공범이다 151
8. 알 권리를 넘어선 ‘인간일 권리’ 153
9. 결론: 책임 있는 AI (Responsible AI) 154
10. 핵심 요약 156

Chapter 10. 디지털 시민성: 진실을 수호하는 넥스트 휴먼
1. 도구는 죄가 없다, 사용하는 손이 문제일 뿐 158
2. 의심(Skepticism)과 냉소(Cynicism)의 차이 160
3. 공유하기 전 3초: 책임 있는 ‘전파자’ 되기 162
4. 혐오 비즈니스에 돈을 주지 마라 164
5. AI 리터러시: 코딩보다 중요한 것 166
6. 공감: 알고리즘이 가질 수 없는 최후의 무기 168
7. 결론: 당신이 바로 트루스 프로토콜이다 170

[에필로그] 172
[참고문헌] 174
[AI 용어정리] 176

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