가제: 예측의 수단: AI는 어떻게 작동하고, 누가 그것으로 이득을 보는가

원제: THE MEANS OF PREDICTION: HOW AI REALLY WORKS (AND WHO BENEFITS)

저자: Maximilian Kasy

출판사: University of Chicago Press

224쪽 / 경제, 사회 / 2025.10 출간예정

** 오퍼 마감일: 8월 18일(월)

AI를 통제하는 것은 알고리즘이 아니라, 그것을 소유한 권력이다.

기술이 아닌 권력이 AI를 통해 삶을 어떻게 정의할 것인지 파헤치는 경제학자의 논고.

AI는 이제 일상적인 온라인 활동부터 법정, 면접, 전쟁에 이르기까지 우리의 삶 곳곳에 침투해 있다. 이처럼 AI가 광범위하게 퍼지면서, 사람들은 점점 그것이 ‘어쩔 수 없는 운명’이라 여기는 체념에 빠지고 있다.

그러나 경제학자인 저자는 이 책에서 인공지능은 결코 멈출 수 없는 힘이 아니며, 지금까지 그것을 개발하고 활용해온 ‘소유 계급’의 선택에 따라 형성되어 왔다고 말한다. AI 기술은 사실 그렇게 복잡하지 않다. 다만, 그것이 얼마나 교묘하게 특정 집단의 의도와 이익을 향해 결과를 조종하는가가 진짜 문제다. 저자는 AI가 작동하는 근본 원리를 명확하고 쉽게 설명하면서, 인간과 기계 사이의 갈등이 아니라 기계를 통제하는 자들과 그렇지 못한 나머지 사이의 갈등이 진짜 본질임을 드러낸다.

이 책은 기술이 아닌, 기술의 소유자가 AI의 미래를 좌우하게 될 것이라는 강력한 전망을 제시한다. 수많은 기술적 논의, 가능성, 사회적 문제들 사이에서 저자는 가장 핵심적인 질문으로 향한다. "AI의 목표는 누가 설정하며, 그 통제는 어떻게 유지되는가?" 그는 이를 ‘예측의 수단’이라 부르며, AI 시스템 구축에 필수적인 자원, 즉 데이터, 컴퓨팅 파워, 전문 지식, 에너지 등이 이미 권력을 가진 자들의 손에 있다는 현실을 꼬집는다.

이러한 현실 앞에서 저자는 AI의 능력을 이해하고 공공 통제를 설계할 수 있는 간결한 프레임워크를 제시한다. 그리고 AI의 위험성과 폐해에 대한 우려가 커지고 있는 지금, ‘민주적 통제’의 필요성을 강하게 주장한다. 이 책은 복잡한 듯 위장된 기술을 날카롭게 벗겨내는 동시에, 이 거대한 전환점에 놓인 기술에 대한 공공적 감독의 필요성을 힘 있게 설파한다.

[목차]

Preface

Part I. Introduction

1. The Story of Humans Versus Machines
2. What the Old Story Misses
3. What This Book Does

Part II. How AI Works

4. What Is Artificial Intelligence?
5. Supervised Learning
6. Overfitting and Underfitting
7. Deep Learning
8. The Exploration/Exploitation Trade-Off
9. Key Ideas to Remember

Part III. Machine Power

10. Social Welfare
11. The Means of Prediction
12. Agents of Change
13. Ideological Obfuscation

Part IV. Regulating Algorithms

14. Value Alignment
15. Privacy
16. Automation
17. Fairness
18. Explainability

Part V. Old Problems, New Challenges

19. The Ancient Questions Behind AI
20. Toward Democratic Control of the Means of Prediction

References   

Index

[저자] 막시밀리언 케이시

옥스퍼드대학교 경제학 교수로, 하버드대학교 경제학 부교수를 역임했다. 머신러닝과 인공지능의 사회적 영향에 대한 연구를 중심으로, 기술과 권력의 교차점에서 발생하는 문제들을 날카롭게 분석해왔다.

[리뷰]

“AI will solve the problems its owners want solved. Kasy’s book shows how. But its greater contribution is cutting through the complexities of the subject to illustrate the necessity and feasibility of democratic control over the means of prediction: the data, hardware, technical expertise, and energy that make AI possible. A simple but powerful message—and a fantastic book.”

— Dani Rodrik, Harvard University

“This bold and accessible book reminds us that we are not in a conflict between humans and machines, but between power and the public interest.”

— Kate Crawford, author of Atlas of AI

“The future of AI, including its worst-case scenarios, will not be determined by the technology itself. It will be determined by our choices and the institutions that govern how AI will develop, including who it serves and who it harms. The Means of Prediction provides an excellent introduction to how power struggles and ideologies are intertwined with technology, and how the current trajectory will likely lead to ruin rather than abundance.”

— Daron Acemoglu, author of Why Nations Fail and winner of the Nobel Prize in Economics