생각의힘 출판사

김용범 정책실장이 던진 금융양극화 이슈를 제기하는 책: 하버드 경제학자이자 금융경제학의 대가인 존 Y. 캠벨 교수의 《설계된 판》

AI 시대 빛을 더해갈 글의 진정성 bookcluborigin.com/daily_notes/ph…

메타, AI 투자 비용 마련 위해 8,000명 해고. 이미 마이크로소프트도 오픈AI 투자비를 마련하기 위해 1만 명의 직원을 해고한 바 있습니다.

하버드 경제학과 교수이고 금융경제학의 대가인 《설계된 판》의 저자 존 캠벨 교수는 '높은 샤프 지수'를 얻기 위해서는 다각화를 해야 된다고 말합니다.

비트코인 가격과 S&P500 지수 중 어느 것이 더 변동성이 큰지는 다 아시죠? 만약 비트코인의 가격 변동성이 3배 더 크다면, 수익률로 3배는 나와야(기대되야) 동일한 정도의 성공의 거둔 것으로 판단할 수 있습니다.

친구는 주식 해서 수익률 10%이고, 나는 코인으로 수익률 10% 나왔으니 셈셈. 맞나요? 투자의 성과는 역시 수익률로 판단하는 걸까요? 《설계된 판: 기울어진 금융시스템과 불공정한 돈의 게임》은 수익률과 함께 리스크를 고려한 샤프 지수를 투자 성공의 기준으로 삼아야 한다고 말합니다.

주식 브로커들은 왜 액티브 펀드를 먼저 권유하나 - 한국경제신문 2026. 4.18일 《설계된 판》 서평

Back to books - Sweden's schools give up digital learning bbc.in/41CvrFS

AI라는 사상 최대의 예술작품 도둑질 예술계를 약탈하고 있으면서도 아무 제재도 받지 않고 있다 (아래 원문 발췌) 2026년 지금 생성형 AI가 왜 나쁜지 알기란 어렵지 않다. 인터넷 사용자들은 AI가 쏟아놓는 결과물을 ‘쓰레기’라 부른다. AI 기업 CEO들은 슈퍼악당처럼 무대에서 뽐내며 자사 제품이 많은 일자리를 없애버릴 거라고 떠벌린다. AI는 그 흉측한 데이터 센터에 연료를 공급하기 위해 전 세계 물을 희생시킨다. 곳곳에서 챗봇들은 정신분열증적 망상 유발하고 청소년 자살 부추기고 사용자들 뇌를 헝클어뜨리고 있다. 누가 이런 일을 예측할 수 있었겠는가? 바로 예술가들이다. 2022년은 내 작품 모조품이 처음 눈에 띄기 시작한 해였다. 진정제를 복용한 재능 없는 십대가 그린 듯한 기묘한 모사본이었다. 내 모든 선과 얼룩은 기계적으로 반복된 형태로 축소돼 있었다. 곧 그 이유를 알게 됐다. AI 이미지 생성기들이 인터넷에서 내 작품을 다 긁어모아 봇에 입력했고, 그 결과물로 배출한 것이었다. 내 작품뿐만이 아니었다. 모든 사람의 작품이 그랬다. 출처 표기나 보상, 심지어 동의조차 없이 인터넷에서 수십억 장의 이미지를 수확한 것이다. 나는 사상 최대의 예술 강탈 사건으로 봤다. 기술 거물들은 자신들이 뭘 하고 있는지 잘 알고 있었다. 2023년 VC 마크 안드레센은 저작권법대로 집행하면 산업 전체를 '죽일' 거라고 했다. 기술 기업들은 늘 그래왔듯 '빠르게 움직여 기존 체제를 깨부수고' 전진할 것이다. 그들이 깨부수려는 대상은 바로 창작자인 우리였다. 더 심각한 것은 사람들이 이를 의심할 준비가 전혀 돼 있지 않아 보였다는 점이다. 2023년 페루자 저널리즘 축제 때였다. 그해엔 기술 산업 옹호자들로 가득 차 있었다. 그들은 차례로 무대에 올라, 뉴스룸이 기술 제품을 채택하지 않으면 마차 제작자들처럼 뒤처지게 될 거라고 말했다. 거기서 나는 내 예술을 활용해 전쟁 지역을 기록하는 것에 대해 연설할 예정이었지만, 상당 부분을 생성형 AI 기업들이 창작자들에게 가하는 위협에 할애했다. 나는 그들이 비판자들을 어리석고 후진적이라고 몰아세우는 방식과, 필연성을 말하는 그들의 서사가 사람들을 미리 복종하게 만드는 수단이라는 점에 대해 얘기했다. “인간이 하는 일 중 필연적인 것은 아무것도 없다”고 나는 말했다. 모든 것은 정치, 돈, 권력에 의해 결정된다. 우리에게 돈과 권력이 없다면, 정치만큼은 있을지도 모른다. 기술 업계의 서사에 맞서기 위해 저널리스트 마리사 마즈리아 카츠와 나는 공개 서한을 발표했다. 그 내용은 AI 생성 이미지를 뉴스룸에서 배제해 달라는 소박한 요구였다. 이 서한은 전 세계에서 수천 명의 서명을 이끌어냈다. 다른 예술가들은 더 강력한 방식으로 맞서 싸웠다. 2023년 1월 세 명의 일러스트레이터가 이미지 생성 업계의 선두 기업인 미드저니와 스테이블리티 AI를 상대로 소송을 냈다. 소장에 따르면 두 회사는 “수백만 예술가의 권리를 침해했다”고 주장했다. 우리 창작자들은 작품이 도용당하는 데 그치지 않았다. 그것도 지구상에서 가장 부유한 사람들이 노골적인 경멸을 보이며 훔쳐갔다. 2024년 오픈AI의 CTO 미라 무라티는 인터뷰에서 자사 제품으로 인해 사라진 창의적 직업들은 “애초에 존재해선 안 되는 것들”일지 모른다고 말했다. 예술에 대한 이런 공격은 기술 엘리트들의 뿌리 깊은 반인류주의를 드러낼 뿐이다. 그들은 우연과 성가심, 기쁨이 뒤섞인 인간적 교류를 기피하는 계층이다. 교류는 마찰을 뜻한다. 예술을 배우는 과정 또한 마찰이다. 종이에 닿는 펜의 마찰이든, 연인의 입술이 내 입술에 닿는 마찰이든 마찰이 모든 즐거움의 기초라는 사실은 말할 것도 없다. 마리사와 내가 공개 서한을 발표한 지 3년이 지났다. AI는 이미 취약했던 일러스트레이션 업계를 찢어발겼다. 동료들 다수가 일자리를 잃었다. 더 심각한 것은 젊은 예술가들이 한때 기술을 익히던 초보 수준의 일러스트레이션 일거리가 완전히 사라졌다는 점이다. 수많은 창의적 산업에서 똑같은 일이 벌어지고 있다. 우리는 도난당한 창작물로 훈련된 디지털 호문쿨루스들에게 대체되고 있다. 결과물은 훌륭하지도 않지만 그건 별로 중요하지 않다. 생성형 AI는 인간 노동자를 통제하고 결국엔 제거하기 위한 도구다. 대중은 그저 그것에 익숙해져야만 할 것이다. 이것이 진보라는 이름으로 팔리고 있다. 기술 옹호자들은 저항을 악마화하려 할 때마다 러다이트를 들먹인다. 그들 주장에 따르면 러다이트는 너무 멍청해서 이해 못한 기계를 부숴버린 원시적 바보들이었다. 하지만 실제 역사는 달랐다. 브라이언 머천트의 훌륭한 저서 Blood in the Machine에서 묘사된 것처럼, 러다이트들은 숙련된 장인들이었고, 반노예 아동 노동으로 가동되는 방직공장인 '사탄의 공장'에 맞서 자신들 삶의 방식을 지키기 위해 싸웠다. 노조 결성이 금지되자 항의 수단으로 기계를 부쉈다. 그들은 피할 수 없는 진보의 행진에 패한 게 아니다. 물리적 폭력에 패했다. 정부는 군대를 투입했고 러다이트들은 처형되거나 호주 유배지로 보내졌다. 지금 예술가들 역시 삶의 방식을 지키기 위해 싸우고 있다. 우리가 승리를 거둘 만큼의 조직력이 없다면 모두의 손실이 될 것이다. AI 기업들의 부당한 데이터 수집은 나 같은 일러스트레이터들 작업에서 시작되어 이젠 그 밖의 모든 걸 포괄하는 규모로 커졌다. 그 여파는 이들 기업이 매년 낭비하는 수십억 달러, 그들이 배출하는 탄소, 반도체 칩에 들어가는 희귀 광물, 데이터 센터가 자리 잡은 땅, 그리고 문화, 교육, 정신 건강, 나아가 우리의 상상력까지 미치고 있다. 인간과 비인간 세계 전체의 대가로 기술 거물들이 우리에게 줄 수 있는 건 디스토피아뿐이다. 그들의 환상 속 미래엔 의미 있는 일도 진정한 공동체도 없다. 그저 서로 수다를 떠는 로봇들만 있을 뿐 우리에게 남기는 건 아무것도 없다. theguardian.com/books/2026/apr…

카렌 하오의 의 연장선상에서 오픈AI의 샘 올트먼을 심층 해부한 뉴요커의 탐사 기사 올트먼은 우주선에 자기 이름 붙이는 기업가들 사이에서도 독보적일 정도로 권력에 대한 끊임없는 집념을 가지고 있다는 것이다. “그는 진실에 얽매이지 않는다”고 한 이사는 말했다. “그는 한 사람에게서 거의 볼 수 없는 두 가지 특성을 가지고 있다. 첫 번째는 사람들을 기쁘게 하고, 어떤 상호작용에서든 호감을 얻고 싶어 하는 강한 욕구다. 두 번째는 누군가를 속임으로써 발생할 수 있는 결과에 대해 거의 소시오패스적일 정도로 무관심한 태도다.” 그와 가까운 사람들조차도 그의 ‘인류에 대한 희망’이 어디서 끝나고 어디서 야망이 시작되는지 파악하기 어렵다고 느낀다. 그의 가장 큰 강점은 항상 서로 다른 집단들에게 자신이 원하는 것과 그들이 필요로 하는 것이 하나임을 설득하는 능력이다. 그는 대중이 기술 산업의 과대 광고를 경계하고, AGI를 개발할 수 있는 대부분의 연구자들이 그것을 현실로 만들어내는 것을 두려워하던 독특한 역사적 시기를 활용했다. 그는 그 어떤 홍보 전문가도 완성하지 못했던 방식으로 대응했다. 종말론적인 수사를 동원해 AGI가 우리 모두를 파멸시킬 수 있는 이유와, 따라서 자신이 그것을 만들어야 하는 이유를 설명했다. 어쩌면 계획된 신의 한 수였을 수도 있고 어쩌면 우위를 점하기 위한 더듬수였을지도 모른다. 어느 쪽이든 통했다.

전미 도서 비평가 협회상 소설 부문: 한강 《작별하지 않는다》 넌픽션 부문: 카렌 하오 《AI 제국: 권력, 자본, 노동》

In a new #InsiderInterview, produced in partnership with @berggruenInst, @MIT's @DAcemogluMIT and @Harvard's Michael J. Sandel discuss the breakdown of civic life and the need to restore trust in public institutions. bit.ly/47f1u1K

자본주의에서 반복되는 기술 기업의 경로: '인류' 내세워 두각 나타낸 후 경쟁 내세워 매출 우선 공익과 안전은 뒤로 (아래 원문 발췌) 인류 위해 AI 남보다 먼저 개발하겠다며 비영리로 출범했던 오픈AI가 투자 유치해 영리로 전환하고 안전 원칙 뒤로 밀어낸 데 반발하며 인류 중심 안전 정책 내세우며 분리해 나가 창업했던 앤트로픽이 이제 경쟁력 제고 위해 핵심 안전 약속 철회. 2023년에만 해도 사전에 자사의 안전 조치가 충분함을 보장할 수 없는 한 AI 시스템 훈련시키지 않겠다고 약속. 수년간 앤트로픽 경영진은 책임 있는 확장 정책(RSP)의 핵심 기둥인 안전 조치 약속을 시장 유인에 굴하지 않는 책임 있는 기업의 증거로 내세워왔다. 그러나 최근 몇 달간 RSP를 근본적으로 개편하기로 결정. 여기엔 사전에 적절한 위험 완화 조치를 보장할 수 없을 경우 AI 모델을 공개하지 않겠다는 약속 폐기하는 내용도 포함. 이유는 경쟁에서 밀려날 수 없다는 것. 앤트로픽 CSO 카플란은 “AI 모델 훈련 중단이 실제로 누구에게도 도움이 되지 않을 것이라고 판단했다. 경쟁사들이 앞서 나가고 있는 상황에서 AI의 급속한 발전을 고려할 때, 우리가 일방적인 약속을 하는 것은 합리적이지 않다고 생각했다”고 발언. 이번 변경은 AI 경쟁에서 오픈AI에 뒤처진다는 평가를 받아왔던 앤트로픽이 기술적·상업적 성공을 연이어 거두며 상승세를 타고 있는 시점에 진행. 클로드 코드 포함한 클로드 모델들이 인기 얻으면서 2월엔 300억 달러 신규 투자 유치하며 기업 가치 약 3,800억 달러로 상승. 연간 매출 매년 10배씩 성장. 출처: Anthropic Drops Flagship Safety Pledge | TIME

세계 최고 수학자가 말하는 AI의 현재 능력과 특징, 인간과의 차이와 협업의 가능성 (아래 원문 발췌) 지난 몇 달간 AI 도구를 활용해 해결되지 않았던 수학 문제를 풀었다는 주장이 터져나왔다. AI는 이미 비교적 덜 주목받는 여러 문제에 대한 해법들을 제시했고 검증됐다. 이것은 헝가리 수학자 폴 에르되시가 제시한 1,000개 이상의 ‘에르되시 문제’ 중 다수에 대한 답변으로, ChatGPT를 포함한 생성형 AI 모델로 작성됐다. OpenAI는 즉시 승리를 선언했다: “GPT-5.2 Pro가 또 다른 미해결 에르되시 문제를 해결했다”고 OpenAI의 브록만은 X에 올렸다. 이런 열광의 상당 부분은 AI 수학 풀이 증명의 심사위원인 테런스 타오(UCLA 교수이자 현존하는 세계 최고 수학자로 인정받는 인물)에게서 비롯했다. 타오 교수에게 물어봤다. AI가 수학에 어떤 기여를 할 수 있는지. 다소 신중한 반응을 보였다. AI가 생성한 에르되시 문제 해결법은 인상적이지만 압도적이진 않다고 했다. 봇들은 기능적으로 “쉬운 승리를 거뒀을 뿐”이라고 했다. 그는 오랫동안 AI 도구의 수학 기여 가능성에 흥미를 느껴 왔지만 신중한 입장을 유지해 왔다. 2024년 가을 처음 대화했을 때는 챗봇을 ‘평범하지만 완전히 무능하지는 않은’ 대학원생에 비유했고, 6개월 후엔 ‘특정 유형의 고급 수학적 추론’에선 나아졌지만 창의성이 부족하고 미묘한 실수를 저지른다고 했다. 최근엔 보다 낙관적인 입장을 보였다. AI가 모든 위대한 수학 문제를 해결할 단계에 이르진 않았지만, 인간 수학자와 협업할 수 있는 수준에 도달했다는 것이다. 이 과정에서 기술이 수학을 하는 새로운 방식을 열어주고 있다고 했다. -지난 1년 생성형 AI의 수학적 역량이 어떻게 진화해 왔다고 보나? 에르되시 문제들 중에는 우리가 정말 해결하고 싶어 하는 소수의 핵심적인 고난도 문제들이 있고, 그 외 아주 어려운 문제들로 이루어진 긴 꼬리long tail가 있다. AI가 잘해온 것은 이 긴 꼬리를 체계적으로 탐색해 가장 쉬운 문제들을 해결해내는 것이다. 하지만 이건 인간의 방식과는 아주 다르다. 인간은 1,000개 문제를 체계적으로 검토해 가장 쉬운 12개만 골라 해결하지는 않는다. AI가 하는 일이 바로 그런 식이다. 수학 문제들 간에는 정말 엄청난 난이도 차이가 있다. 지금껏 AI가 해결한 문제들을 보면, ‘아, 표준 기법을 사용했구나’ 하는 식이다. 전문가라면 반나절만 들여도 해결했을 문제들이다. 단기적으로는 순수 AI 기법으로 쉬운 문제들에 대한 빠른 성과가 많이 나올 것 같다. 그리고 앞으로 몇 달간은 인간과 AI의 다양한 협업 성과가 나올 것이다. AI가 보여주는 증명들에서 배우고 있다. 읽는 걸 즐긴다. 엄청나게 창의적이진 않을 수 있지만, 새롭고 인간 전문가들이 무시했던 것들을 해낼 수 있다. -인간 수학자들이 새로운 문제에 접근할 때 성공 여부와 관계없이 해당 분야 다른 연구자들이 발전시킬 수 있는 통찰력을 생산한다고 했는데, AI 기반 증명은 제공하지 못하는 부분이다. 왜 그럴까? 문제란 마치 하이킹으로 찾아가야 하는 먼 장소와 같다. 과거엔 반드시 여정을 떠나야 했다. 다른 사람들이 따라올 수 있는 길 표지를 설치하고 지도를 만들 수 있었다. AI 도구는 헬리콥터를 타고 현장에 내려주는 것과 같다. 여정 자체의 모든 이점을 놓치게 된다. 목적지에 바로 도착하게 되는데, 사실 목적지는 문제 해결의 가치 중 일부에 불과했다. -AI 모델의 그런 능력을 고려할 때, 비수학자들이 더 고급한 문제를 다룰 수 있게 하는 것 외에 수학 분야에 어떤 기여를 할 수 있을까? 현재 우리가 꺼리는 지루한 수학 작업이 많다. 그래서 우회할 묘수를 찾는다. AI는 그런 지루한 계산을 기꺼이 뚫고 나간다. AI를 인간의 작업 흐름에 통합하면 이런 장애물을 가볍게 넘을 수 있다. 또 수학자들이 더 큰 규모로 수학을 시작할 거라고 생각한다. 과학에서 사례 연구와 인구 조사 간의 차이를 생각해 보면 된다. 18세기에 희귀 질환을 연구한다면, 해당 질환 앓는 환자 한 명의 모든 증상을 기록하고 꼼꼼한 노트를 작성했을 거다. 21세기에는 임상 시험을 통해 1,000명에게 약물 투여하고 통계 분석해서 약물 효능에 대해 훨씬 더 정확한 정보를 얻을 수 있다. 수학은 여전히 사례 연구 수준에 머물러 있다. 논문 하나가 한두 가지 문제를 골라 매우 수작업적이고 집중적인 방식으로 끝까지 연구한다. 그게 우리 방식입니다. 반면 AI 도구로 가능한 것은 인구 연구다. -AI 모델의 수학 능력 발전 속도에 놀랐나? 약간 놀랐다. 많은 일은 예상했던 것이지만 조금 앞당겨진 셈이다. 그리 큰 차이는 아니다. 가령 2023년 나는 2026년까지 AI가 신뢰할 수 있는 공동 저자, 즉 기술 논문의 공동 저자 수준으로 기여할 거라고 예측했다. 거의 그 일정에 부합한다고 생각한다. 지금 우리는 기본적으로 AI가 신참 인간 공동 저자의 기여도, 특히 지루한 작업을 기꺼이 수행하고 지루한 사례를 많이 해결하는 사람의 기여도와 같은 수준으로 사용되는 걸 보고 있다. -1~2년 내 생성형 AI 모델에서 어떤 개선점을 예상하나? 책임 있는 AI 사용을 장려하고 무책임한 사용을 억제하는 중간 지점이 있다. 매우 섬세한 균형점이지만 우리는 이미 해낸 바 있다. 컴퓨터 보조 증명이 처음 등장했을 때 많은 반발이 있었다. 컴퓨터 코드를 어떻게 신뢰할 수 있겠냐는 것이었다. 하지만 20~30년에 걸쳐 해법을 찾아냈다. 안타깝게도 지금은 그 시간이 훨씬 더 압축되어 있다. 몇 년 안에 기준을 마련해야 한다. 우리 공동체는 보통 그렇게 빨리 움직이지 않는다. 수학계에 도움이 될 아주 기본적인 한 가지 사실은, AI는 답을 할 때 보통 그 답에 대한 확신도를 제대로 보여주지 않거나, 항상 ‘이게 진실이라고 완전히 확신한다’ 말한다는 점이다. 인간은 다르다. 자신이 무언가를 확신하는지 아닌지는 매우 중요한 정보다. 확신이 서지 않는 걸 잠정적으로 제안하는 것도 괜찮지만, 불확실함을 표시하는 것이 중요하다. 그러나 AI 도구는 자신의 확신을 정확히 평가하지 못한다. 이는 AI의 유용성을 떨어뜨린다. 우리는 더 정직한 AI가 필요하다. 또 많은 AI 기업들은 ‘버튼 하나만 누르면’ 완전히 자율적인 작업 흐름에 집착한다. 사용자가 AI에 작업을 맡기고 커피 한 잔 마시러 갔다가 돌아오면 문제가 해결되어 있다는 식이다. 사실 이건 이상적이지 않다. 어려운 문제일수록 인간과 AI 간 대화가 정말 필요하다. AI 기업들은 이걸 제대로 지원하지 못하고 있다. 적어도 일부 기술 기업과 협력해 더 상호작용적인 플랫폼을 개발할 수 있다면, 사람들이 훨씬 더 쉽게 받아들일 수 있을 거다. 우리는 단순히 버튼만 누르는 수준으로 전락하고 싶어 하진 않는다. theatlantic.com/technology/202…

엘리자베스 코멘, 『여성의 몸에 대한 의학의 배신』 #도서협찬 #광고 📍기원전: ‘자궁은 모든 질병의 근원이다’ 📍1896년: ‘여성이 자전거를 타면 불임과 정신 붕괴에 이른다’ 📍1966년: ‘경구피임약 부작용은 여성의 심리적인 착각이다’ 📍2021년: ‘코로나 백신 부작용을 주장하는 여성들은 음모론자다’ 너희 진짜 여자가 바보로 보이니… 세기에 걸쳐 여성의 몸과 고통을 오진해 온 의학계에 날카로운 지적을 꽂는 책 📖 의학은 누구의 몸을 기준으로 발전해 온 걸까요? 이 책은 여성의 몸을 주제로 한 주장 중 어떤 것이 진실이고 어떤 것이 거짓인지, 또 그 주장에 대한 당대의 사회적 구조는 어떠했는지 알려 주는 책이에요 근육, 방광, 호르몬 등 다양한 장을 통해 여성의 몸이 어떻게 이해되어 왔는지, 또 이해되지 못해 왔는지 말해 주는데요 여성인 저 또한 여성의 몸에 대해 모르던 부분이 많더라고요…🫢 사실 저는 이 책을 읽으며 화가 나기도 했었는데요 그 이유는 여성의 몸에 대한 이해를 하려고 하지도 않은 채 남성의 몸을 기준으로 의학계가 발전해 왔다는 사실 때문이었어요 여성의 몸과 고통을 폄하한 여러 사례들도 나와 있어서 사실을 더 쉽게 직시할 수 있었습니다 하지만 그런 일들이 현재에도 일어나고 있다는 점이 나를 최종 화나게 해…😡 일단 나부터 여성의 몸에 대해 잘 이해하고, 관련 이슈에 관심을 가져야겠다고 생각하게 만든 책이었습니다 여성의 몸을 둘러싼 다양한 오해를 알고 싶으신 분들, 여성을 오진해 온 오만의 역사를 직시하고 더 나아가는 데 힘쓰고 싶은 분들께 이 책을 추천합니다 👍🏻

여자들아 비문학 어렵고 읽기 힘든 거 아는데 이런 책들은 꼭 읽어 봤으면 좋겠어… 과거를 제대로 알고 직시해야 더 나은 세상으로 나아갈 수 있으니까