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    AI 시대, 인간은 무엇을 배워야 하는가?

    예약판매

    [예약판매] AI 시대, 인간은 무엇을 배워야 하는가? 기초로 돌아가라, 질문하라, 관점을 세워라

    • 이민석 저
    • 골든래빗
    • 2026년 11월 20일
    • 정가
      23,000원
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    ISBN: 9791124516881 288쪽 148 x 210 (㎜)

    지금 이책은

    • 판매지수 : 0

    이 책은

    보고서 쓰기도, 코딩도, 시험 문제 풀기도 이제 AI가 더 잘한다
    AI가 다 해주는 시대, 인간은 대체 무엇을 배워야 하는가?
    이제 옛 규칙으로 하는 연습을 멈춰라
    30년 넘게 배움의 현장을 지켜온 이민석 교수가 말하는 세 가지 힘을 만나보자
    보고서는 AI가 쓰고, 코드도 AI가 짠다. 교수가 낸 전공 시험도, 수능 문제도 AI는 거의 다 맞힌다. 직원 1,000명이 넘는 국내 상장 IT 기업의 20대 신입 채용은 2년 사이 40% 넘게 줄었다. 신입이 일을 배우던 자료 조사, 초안 작성, 데이터 정리를 이제 다 AI가 하기 때문이다. 강의실에서도, 회사에서도, 아이를 키우는 집에서도 같은 질문이 터져 나온다. AI가 다 해주는데, 인간은 대체 무엇을 배워야 하는가.
    이 책은 이 질문을 가장 오래, 가장 가까이에서 본 사람이 썼다. 1982년부터 코드를 짰고, 아이폰보다 8년 앞서 리눅스 기반 스마트폰 운영체제를 만들었고, NHN NEXT 학장과 교재도 교수도 강의도 없는 학교 42 서울의 초대 학장을 지낸 이민석 교수. 30년 넘게 강의실과 개발자 캠프에서 사람들이 넘어지고 다시 일어서는 장면을 지켜본 그의 진단은 단호하다. 경기장은 이미 바뀌었는데 다들 옛 규칙대로 연습하고 있다.
    AI는 망치나 계산기처럼 일손을 덜어주는 단순한 도구가 아니다. 인간이 판단하고 만드는 과정 안까지 들어온 인류 역사상 유일무이한 유별난 도구다. 우리는 이제 AI‘를’ 쓰는 게 아니라 AI‘와’ 일한다. 이 변화는 사람이 익숙해지기를 기다려주지 않는다. 이 책은 이렇게 급격히 바뀐 환경에서도 끝까지 사람 몫으로 남겨야 할 것들을, 저자가 30년 넘게 현장에서 확인한 장면들로 쉽고 친절하게 알려준다.


    출판사 리뷰

    AI 앞에서는 학생을 가르치는 교수도, 자녀의 앞날을 걱정하는 부모도 모두 처음 살아 보는 사람이다. 사랑하는 딸들아, 아빠도 신입생이니 이 책을 사이에 두고 함께 길을 찾아보자.
    _정송(KAIST 김재철AI대학원장·ICT 석좌교수)

    경기장이 바뀌는 지금, 나조차 흔들리는데 다음 세대에게 바통을 제대로 건넬 수 있을까? 이 책은 ‘활용이냐 경계냐’라는 이분법을 뛰어넘어, AI 시대에도 자기주도성과 인간다움을 지키며 살아가는 길을 보여 준다.
    _오연호(오마이뉴스 대표기자)

    AI가 문제를 쉽게 풀수록, 풀어야 할 문제를 찾는 안목이 더 중요하다. 평생을 교육에 바쳐 온 이민석 교수가 일생의 경험을 털어 건네는 답, 이런 귀한 책을 왜 사 보지 않는가!
    _박태웅(녹서포럼 의장, 국가인공지능전략위원회 공공AX분과장)

    우리가 당연하게 여겨 온 교육과 배움의 방식을 근본부터 다시 묻게 만드는 책이다. 변화가 두려운 사람에게는 새로운 관점을, 무엇을 어떻게 배워야 할지 막막한 사람에게는 분명한 방향을 건넨다.
    _김현철(고려대학교 컴퓨터학과 교수)

    프롤로그만 먼저 읽으려다 단숨에 마지막 장까지 읽어 버렸다. AI 앞의 막연한 불안을 걷어 내고, 인간만이 할 수 있는 ‘그것’으로 우리 각자의 오디세이를 써 나갈 자신감을 선물하는 책이다.
    _장경애(동아사이언스 대표)

    AI 시대에 먼저 돌아봐야 할 것은 아이의 진로가 아니라, 정답과 경쟁에 길든 우리의 낡은 기준이다. 무엇이 될지 서두르기보다 무엇을 하고 싶은지 묻게 하는 이 책을, 아이들의 미래를 진심으로 고민하는 모든 어른에게 권한다.
    _이윤경(국가교육위원회 AI교육 특별위원회 위원)


    저자 소개

    이민석

    코드를 짜는 손으로 배움의 판까지 짜는 컴퓨터공학자. 사람이 무엇을 배우고, 어디서 막히며, 때로는 왜 스스로 그은 울타리 안에 머무는지 30년 넘게 강의실과 현장에서 지켜봐 왔다. 서울대학교에서 컴퓨터공학으로 학사, 석사, 박사 학위를 받았다. 개인용 컴퓨터가 막 알려지기 시작한 1982년, 학부 1학년 때부터 개발에 뛰어들었다. 아이폰이 나오기 8년 전인 1999년에는 팜팜테크 CTO로 리눅스 기반 스마트폰 운영체제를 만들었다. 한성대학교 컴퓨터공학과 교수, 네이버가 세운 소프트웨어 교육기관 NHN NEXT 학장, 이노베이션 아카데미(42 서울) 초대 학장을 거쳐 현재 국민대학교 소프트웨어학부 교수로 재직하고 있다.
    주된 관심사는 소프트웨어 교육과 오픈소스다. 대학 강의실과 기업이 세운 혁신 학교를 지나, 교재도 교수도 강의도 없이 서로 물어가며 배우는 42 서울에 이르기까지 ‘배움의 형식’을 누구보다 다양하게 설계하고 실험해왔다. 소프트웨어를 만드는 일, 가르치는 일, 개발자 커뮤니티와 정책을 꾸리는 일은 서로 멀리 떨어져 보이지만 결국 하나의 질문으로 모인다. ‘AI가 정답을 0.1초 만에 내놓는 시대에, 인간은 무엇을 어떻게 배워야 하는가.’ 한국정보과학회 오픈소스소프트웨어연구회 위원장을 지냈고, 현재 국가인공지능전략위원회 교육·인재 분과위원장으로 AI 시대의 인재 양성과 교육 체계의 전환을 논의하고 있다.
    대학 시절에는 아마추어 무선에 푹 빠져 안테나를 세우고, 서툰 영어와 모스 부호로 얼굴 모를 무선사들과 교신했다. 지금도 블로그 주소에는 그 시절의 무선국 호출부호가 남아있다. 아무도 시키지 않은 일을 끝까지 파고, 만든 것을 오픈소스로 나누는 습관도 그때 들었다. 그래서 이 책도 오픈소스처럼 쓰이기를 바란다. 그대로 따르기보다 저마다의 자리에 맞게 고쳐 쓰고, 그렇게 나아진 것을 다시 나눠주기를. 30년 넘게 학생들을 만났지만 가르쳤다기보다 배웠다고 말한다. 강의실에서는 소프트웨어를 가르치고, 책에서는 결국 배우는 사람을 이야기한다. 도구는 몇 년이면 낡지만, 사람이 배우고 자라는 방식에는 좀처럼 유효기간이 없기 때문이다.

    책 속에서

    출판사 리뷰
    ★ “교수님, AI가 코딩도 다 해주는데 제가 왜 배워야 하죠?”
    ★ 30년 동안 학생들의 고민을 들어온 교수가, 마침내 그 답을 책 한 권에 담았다
    “AI로 보고서를 만들면 교수님이 잘 썼다고 하세요. 그런데 저는 제가 뭘 아는 건지 모르겠어요.” “회사에서 10년 넘게 일했는데, AI 시대에 내 자리가 남아있을지 불안해서 다시 배우러 왔습니다.” 이름과 나이만 다를 뿐, 대학생도 취업 준비생도, 10년 차 직장인도, 아이를 키우다 다시 배우는 부모도 같은 것을 묻는다. 저자는 그때마다 답을 했지만 돌아서는 길이 늘 아쉬웠다. 그들이 물은 건 요령이 아니었기 때문이다.
    저자가 자주 본 장면은 세 가지다. AI를 검색엔진처럼 쓰며 받은 답을 그대로 적는 것. “저는 문과라서”, “저는 MBTI가 I라서” 하며 스무 살에 벌써 자기 가능성에 울타리를 치는 것. 그리고 무엇을 해야 하는지를 남이 짠 커리큘럼과 자격증과 AI에게서만 찾는 것. 셋 다, 실제 벌어지고 있는 일과는 상관없는 완전 무용한 일이다. 이 책은 몇 달이면 낡을 정답 목록 대신, 판이 바뀌어도 남는 ‘생각하는 방식’을 알려준다.

    ★ 해커톤 우승팀의 서비스는 왜 사람이 몰리자마자 무너졌을까?
    ★ AI가 만드는 80점은 공짜, 진짜 실력은 나머지 20점에서 갈린다
    3년 전 해커톤에서는 46시간을 매달려도 자정 무렵 화면에 로그인 창 하나가 겨우 떠있었다. 올해 해커톤은 단 8시간. 점심도 되기 전에 대부분의 팀이 주요 기능 개발을 끝냈고, 발표 때는 모든 팀이 실제 서비스로 연결되는 QR 코드를 띄웠다. 개발을 한 번도 배워본 적 없는 사람들끼리 꾸린 팀이 상을 받기도 했다.
    반전이 있다. 상을 받은 한 팀이 서비스를 학교 커뮤니티에 공개하자 문제가 줄줄이 터졌다. 두 사람이 동시에 글을 올리면 한 사람의 글이 사라졌다. 장난삼아 이상한 값을 넣은 사용자 한 명 때문에 서비스 전체가 멈췄고, 비밀번호는 암호화도 안 된 채 저장되고 있었다. 코드가 틀린 게 아니었다. 아무도 AI에게 그런 것까지 요구하지 않았을 뿐이다.
    AI는 오류 없는 ‘가장 평균적인 최선’, 곧 80점짜리 결과물을 몇 초 만에 만든다. 80점이 공짜가 될수록 그 위 20점의 값은 치솟는다. 저자는 그 20점의 정체를 ‘예외 목록’이라 부른다. ‘보통은 이런데, 이럴 때는 아니다’를 몸으로 아는 것. 서비스 장애로 모두가 우왕좌왕할 때 기록을 훑어보고 “지난번 추석 때 사고랑 비슷한데, 캐시 서버부터 봅시다”라고 짚어내는 선배의 감각 같은 것이다. 평균을 뽑는 기계는 예외를 모른다. 예외는 현장에 있어본 사람만 안다.

    ★ AI를 쓴 컨설턴트는 19%p 더 틀렸고, AI와 공부한 학생은 시험에서 17% 뒤처졌다
    ★ 모두가 AI라는 최고의 무기를 든 세상, 승부는 인간만의 기본기에서 갈린다
    보스턴컨설팅그룹 컨설턴트 758명을 대상으로 한 실험에서, AI를 쓴 그룹은 과제를 12% 더 많이, 25% 더 빨리, 40% 넘게 더 좋은 품질로 해냈다. 반전은 AI가 틀리기 쉬운 함정을 숨긴 과제에서 일어났다. AI를 쓴 그룹의 정답률이 쓰지 않은 그룹보다 19%p나 낮았던 것이다. 튀르키예 고등학생 1,000명 가까이를 대상으로 한 실험도 같은 이야기를 한다. 제한 없이 AI를 쓴 학생들은 연습에서 48% 앞섰지만, AI를 치우고 시험을 보자 오히려 17% 뒤처졌다. 결과를 가른 것은 AI를 쓰느냐가 아니었다. 어떤 순서로 쓰느냐였다.
    저자는 과제에 AI를 금지하지 않는다. 대신 AI와 나눈 대화 기록을 함께 내게 한다. 제출한 결과물만 보면 학생들은 구분이 안 될 만큼 비슷하다. 그런데 그 과제를 살짝 비튼 기말고사 문제 앞에서 완전히 갈린다. 한쪽의 목적지는 ‘제출’이었고, 다른 쪽의 목적지는 ‘이 문제를 스스로 다룰 수 있게 되는 것’이었다. 지름길인 줄 알고 들어선 길이 가장 먼 길이 된 것이다.
    계산기가 허용되자 시험은 계산 속도 대신 수학적 사고력을 묻기 시작했다. 수백 마력짜리 스포츠카도 페달을 밟는 법은 소형차와 똑같지만, 관성과 마찰을 모르면 순식간에 미끄러진다. 도구가 좋아질수록 조작은 쉬워지고 판단은 어려워진다. 그래서 이 책이 말하는 기초는 암기가 아니다. 원리의 이해, 낯선 상황에서 무너지지 않는 사고의 회복탄력성, 직접 부딪쳐 얻은 경험의 감각. 외워서는 얻을 수 없고 겪어야만 생기는 이 세 기둥이 AI 시대의 격차를 만든다.

    ★ 간호사 출신은 인수인계 도구를, 카페 사장 출신은 피크 타임 도구를 만들었다
    ★ 상위 25%짜리 실력 세 개를 겹치면, 100명 중 한두 명이 된다
    ★ 문제를 푸는 사람에서 문제를 발견하는 사람으로, 3부에 담긴 배움의 기술
    AI가 코딩을 못하던 시절, 개발자 캠프에 간호사, 음악 전공자, 축산학과 출신, 카페를 3년 운영한 사람이 모였다. 처음 몇 주는 전공자들이 훨씬 앞서 나갔다. 그런데 프로젝트가 시작되자 순서가 뒤집혔다. 간호사 출신은 인수인계가 서서, 손이 바쁜 채로, 자꾸 끊기며 이뤄진다는 것과 밤 근무 때 화면이 너무 밝으면 환자가 깬다는 것까지 고려하는 친절한 프로그램을 만들었다. 카페를 했던 사람의 프로그램 화면엔 재고 수량이 아니라 ‘이 시간에 밑준비를 안 해두면 저녁 피크에 매장이 마비된다’는 텍스트가 보였다. 이들은 진짜 사람에게 도움이 되는 프로그램을 만들었다. 이렇게 깊이를 가진 사람이 높은 곳에 도달한다.
    한 분야에서 상위 1%가 되기는 어렵다. 하지만 진지하게 노력하면 상위 25%엔 도달한다. 서로 거리가 먼 세 분야에서 각각 상위 25%에 들면 0.25 × 0.25 × 0.25, 100명 중 한두 명뿐인 사람이 된다. 세상의 문제는 한 분야 안에 얌전히 들어있지 않아서, 그 겹치는 자리에 선 사람은 늘 귀하다. 단, 조건이 있다. 넓게 보되 적어도 한 곳에서는 끝까지 가봐야 한다. 온라인 강의 다섯 개를 결제해두는 것은 탐색이 아니라 곁눈질이다.
    문제를 제대로 보는 눈도 다시 길러야 한다. 우리는 열두 해 넘게 남이 만들어 배달해준 문제만 풀며 자랐다. 휠체어 이용자를 위한 길 안내 앱을 만들겠다던 학생들은 휠체어 이용자와 직접 거리에 나선 뒤 이렇게 말했다. “교수님, 저희가 생각한 문제는 진짜 문제가 아니었어요.” 진짜 장벽은 길이 아니라 매장 입구의 5cm 턱과 무거운 여닫이문이었다.

    ★ 막연한 불안을 쪼개면 공포가 되고, 공포는 대책이 된다
    ★ 새 도구 사용법은 주말 이틀이면 따라잡는다. 내 시간을 걸어야 할 곳은 따로 있다!
    “교수님, 솔직히 무섭습니다.” 몇 시간 들여 짠 코드를 AI가 몇 초 만에 더 깔끔하게 짜내는 걸 본 학생의 말이다. 저자는 이것이 나쁜 소식이 아니라고 말한다. 대상이 흐릿한 불안에는 대책이 없지만, 대상이 뚜렷한 공포는 뜯어볼 수 있고, 뜯어보면 대책을 세울 수 있기 때문이다. 그 대책의 기준이 이 책의 마지막 열쇠, ‘관점’이다.
    이 책은 정답 목록을 주지 않는다. 대신 독자가 직접 써볼 질문 하나를 남긴다. ‘나는 어디에 가서, 무엇을 하고 싶은가.’ 전공 앞에서 머뭇거리는 대학생, 신입 자리가 줄어드는 시장에 나서는 취업 준비생, 10년 쌓은 경력이 흔들리는 직장인, 그리고 아이에게 “너는 커서 뭐가 될래?”라고 묻기 전에 스스로 먼저 답해봐야 할 부모까지. 경기장이 바뀌면 30년 차 교수도 신입생이 된다. 모두가 같은 출발선에 선 지금이, 새로 시작하기에 가장 좋은 순간이다.

    ★ 우리는 모두 처음 서보는 ‘새로운 경기장’ 위에 서 있다
    ★ 이제 관중석에서 내려와 첫발을 뗄 때다
    AI가 바꿔놓은 판을 저자는 ‘새로운 경기장’이라 부른다. 이 경기장에는 아직 정해진 공략법이 없고, 누구도 대신 뛰어주지 않는다. 그런데도 많은 이들이 관중석에 앉아 누군가 정답을 내려주기를 기다린다. 저자는 그 기다림에 선을 긋는다. “‘이렇게 하세요’라는 매뉴얼이 아니라 ‘이렇게 생각해보면 어떨까요?’라는 제안을 드리고 싶었습니다.” 제안은 받아 든 사람이 움직일 때 비로소 힘을 갖는다. 첫걸음은 거창하지 않아도 된다. AI에게 묻기 전에 내 답을 먼저 적어보는 것. 혼자 만든 것을 단 한 사람에게라도 보여주고 의견을 듣는 것. 책을 덮은 뒤 연필을 들고 내 생각을 한 문장으로 써보는 것. 새로운 경기장에서 승부는 먼저 움직인 사람에게서 시작된다. 이제 관중석에서 내려와 첫발을 떼자. 이 책은 AI 시대의 첫 장을 함께 쓰자는 초대장이다.

    저자의 말
    “우리는 지금 잘못된 경기장에서 연습하고 있다”

    저는 스스로 정한 한계를 깨부수는 증거를 현장에서 많이 보았습니다. 부트캠프와 커뮤니티에서 만난 늦깎이 도전자들, 전공 바깥에서 출발한 교육생들이 울타리를 넘어 상상도 못 한 일을 해내는 장면을 수없이 지켜봤습니다. 새로운 경기장은 관념적인 비유가 아닙니다. 사용자를 가장 먼저 생각하는 프로젝트를 중심으로 굴러가던 NHN NEXT가 그런 곳이었고, 42 서울도 그랬습니다. 그곳 학생들은 한 달 동안 몰입해서 치르는 선발 과정 ‘라피신(La Piscine, 수영장)’을 거친 뒤, 교재도, 교수도, 강의도 없이 서로 물어가며 스스로 헤엄치는 법을 익혔습니다. 저는 그런 현장에서 비로소 제대로 배우는 것을 보았습니다.

    이 책의 무게중심은 3부에 있습니다. 1부와 2부에서 무엇이 바뀌었고 왜 배우는 방식이 달라져야 하는지를 짚은 뒤, 3부에서 본론으로 들어갑니다. 자기 분야의 울타리를 넘어 넓게 보는 일, 남이 배달해준 문제를 푸는 대신 무엇이 문제인지 스스로 정하는 일, 그리고 혼자서는 자기 실력을 알 수 없으니 사람들 앞에 내놓아 확인하는 일. 셋 다 제가 오랫동안 배움의 현장에서 지켜봐 온 일입니다. 그래서 3부를 가장 길게 썼고, 가장 구체적인 장면을 담으려 했습니다. 여기 담은 방법들은 머릿속에서만 짜낸 게 아닙니다. 지난 30여 년 동안 학생들과 부딪치며 직접 확인한 것들입니다. 그리고 마지막 4부에서는 이 모든 배움 끝에 사람에게 남는 것, 곧 교양과 관점을 이야기합니다. 결국 이 책이 내놓는 ‘무엇을 배워야 하는가’의 답은 과목이나 기술 목록이 아닙니다. 원리를 이해하고 직접 겪어서 얻는 기초, 사람과 세상을 읽는 교양과 관점, 그리고 그것을 스스로 길러내는 방식입니다.

    마지막으로 이 책을 접하는 독자 여러분께 한 가지 태도를 제안합니다. 저는 평생 오픈소스(프로그램의 설계도인 소스 코드를 누구나 보고 고쳐 쓸 수 있게 공개하는 방식) 문화 속에서 개발과 교육에 매진해왔습니다. 오픈소스의 핵심은 남의 코드를 그대로 베끼는 데 있지 않습니다. 가져다가 자기 문제와 환경에 맞게 고치고, 그렇게 나아진 것을 다시 나누는 데 있습니다. 이 책도 오픈소스처럼 써주시기 바랍니다. 책에 담긴 제안을 그대로 따르기보다 학생, 직장인, 부모 등 각자의 상황과 역할에 맞게 바꿔보시고, 거기서 찾은 자기만의 방식을 널리 나눠주시면 좋겠습니다.

    책을 시작하며 불안한 표정의 한 학생을 떠올렸습니다. 그 학생에게 미처 다 전하지 못한 긴 대답이 이렇게 책 한 권이 되었습니다. “두려워하지 마세요. 경기장은 바뀌었지만, 학생에게는 새로운 규칙으로 완전히 다른 경기를 펼칠 기회가 열렸습니다.” 그 학생이 자기만의 경기장에서 당당히 첫발을 내디딜 수 있기를, 그리고 이 책을 펼친 여러분도 새로 도전할 용기를 얻으시길 바랍니다.

    그럼, 시작하겠습니다.

    목차

    [프롤로그] 우리는 지금 잘못된 경기장에서 연습하고 있다

    [1부] 경기장이 바뀌고 있다

    1장 망치에는 ‘를’, AI에는 ‘와’
    __도구는 세 번 도약했다
    __도구, 사고, 구조
    __파도는 내 자리 어디까지 왔는가

    2장 기술은 욕망과 일을 어떻게 바꿔왔는가
    __기술은 욕망을 발명한다
    __사라지는 것은 직업이 아니라 직무다
    __단 하나 다른 것, 속도

    3장 AI 네이티브는 태어나는 것이 아니라 만들어진다
    __AI를 ‘사용’하는 사람, AI와 ‘생각’하는 사람
    __경쟁력은 도구 바깥에 있다
    __나와 AI 사이의 거리

    [2부] 어제 한 공부가 통하지 않는 이유

    4장 비행기는 만들 수 있다, 그런데 태평양은?
    __절벽에서 뛰어내리며 비행기를 조립하는 시대
    __그 비행기로 태평양을 건널 수 있는가
    __나 혼자 쓰는 것과 남에게 내놓는 것

    5장 자전거 타는 법은 책으로 배울 수 없다
    __‘안다’에는 세 가지가 있다
    __지름길이 가장 먼 길이 될 때
    __명사꿈, 동사꿈

    6장 모두가 같은 무기를 들면, 승부는 기본기에서 갈린다
    __계산기를 허용하자 시험 문제가 바뀌었다
    __기초의 세 기둥
    __스포츠카를 몰려면 물리를 알아야 한다

    [3부] 어떻게 배울 것인가?

    7장 전공 공부가 당신을 구해주지 않는다
    __전공은 지도 한 장일 뿐이다
    __친절한 운동장과 심술궂은 운동장
    __곁눈질은 탐색이 아니다
    __서랍은 그냥 두면 열리지 않는다
    __좁혀야 할 신호, 되돌릴 수 있는 용기
    __나만의 조합

    8장 문제를 발견하는 사람과 문제를 푸는 사람
    __우리는 문제를 배달받으며 자랐다
    __오래 고민하는 사람들
    __일찍 정의하면 갇힌다
    __사용자가 백 명이 되는 순간
    __내 답이 먼저, AI의 답은 그다음
    __이제 나의 질문을 만들 차례다

    9장 혼자서는 자기 실력을 알 수 없다
    __AI는 나쁜 거울이다
    __설명해보면 안다
    __팀이 개인의 합보다 커지는 조건
    __멘토는 답이 아니라 선택지를 늘려준다
    __환경이 없다면 만들면 된다
    __배움은 순환이다

    [4부] 인간만이 가능한 것

    10장 ‘교양’이 다시 중요하다
    __인문학은 인간이 무엇을 원하는가를 다룬다
    __기초과학은 세상이 어떻게 작동하는가를 다룬다
    __교양은 질문을 만드는 힘이다

    11장 관점을 가진 사람이 살아남는다
    __불안은 쪼개면 공포가 되고, 공포는 대책이 된다
    __나는 태평양을 건너가 무엇을 할 것인가
    __책을 덮고 연필로 써볼 한 문장

    [에필로그] 경기장이 바뀌어도 질문은 남는다

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