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  • 타이타닉 이후 처방적 규제 사례

    What regulators can learn from the aftermath of the Titanic
    a16z

    요즘 규제에 관한 내용을 좀 보다 읽게 된 사례. 글에서는 처방적 규제가 아닌 원칙 기반 규제(principles-based regulation)가 필요함을 말하며 암호화폐 시장에 관해 이야기함.

    RMS 타이타닉 호가 1914년에 침몰한 후, 정책 입안자들은 승객을 보호하기 위해 해상 안전 법규를 신속히 업데이트하려고 애썼습니다. 타이타닉 호에는 승객의 약 3분의 1만 수용할 수 있는 구명보트가 있었는데, 이는 정책 입안자들에게 명백한 초점이 되었습니다. 그 결과, 해상 인명 안전 협약(SOLAS)과 1915년 선원법이 제정되었으며, 이 법은 이전처럼 선박의 톤수에 기반하지 않고 승선 인원 수에 따라 구명보트와 뗏목을 갖추도록 규정했습니다. 선원법의 시행은 여객선 운영자들이 새로운 구명보트나 개조된 구명보트를 추가함으로써 선박의 수용 인원을 늘릴 수 있게 했습니다.

    SS 이스트랜드 호의 운영자에게 이는 SOLAS 협약을 준수하기 위해 구명보트, 뗏목, 데빗(davits)을 추가하는 것을 의미했습니다. 그들의 논리는? 추가적인 안전 장치가 있으면 선박의 수용 인원을 늘릴 수 있고, 이를 통해 이익을 증가시킬 수 있다는 것이었습니다. 이는 규제 당국의 의도와는 정반대였지만, 그들이 만든 인센티브와 일치하는 행동이었습니다. 이러한 추가 장치와 승객 수용 인원의 증가가 없었다면, 선박은 침몰하지 않았을 것입니다. 아이러니하게도, 또 다른 타이타닉 사건을 방지하려는 노력은 결국 또 다른 비극을 초래했습니다.

    SS 이스트랜드 호의 비극은 처방적 규제와 그에 따른 인센티브의 의도하지 않은 결과로 인한 것이었습니다. 승객을 보호하려는 최선의 의도로 시작된 노력이 승객 수용 인원을 늘리는 방식으로 변질된 것입니다.

  • 기업의 생성형 AI 도입 목적

    How Generative AI Moonshots Can Reach Escape Velocity
    Bain & Company

    기업들이 제너레이티브 AI를 도입하여 워크플로우 증강(38%) 및 전문가 업무 자동화(11%)에 중점. 생산성을 높이고 업무 효율성을 개선하여 비용 절감을 하고자 하는 목적이 대부분이라고도 볼 수 있다.

    • 포춘 글로벌 500대 기업의 30% 이상이 제너레이티브 AI에 투자하고 있지만, 베인의 분석에 따르면 이들이 발표한 이니셔티브의 85%가 점진적인 혁신에 집중하고 있습니다.
    • 이러한 추세는 곧 바뀔 수 있으며, 더 많은 기업이 AI 문샷을 추구할 준비가 되어 있습니다.
    • 선도 기업들은 초기 성공을 통해 AI 전략에 자신감을 구축하고 지속 가능한 경쟁 우위를 빠르게 파악하고 있습니다.
    • 또한 자체 개발과 파트너십 및 인수 간의 균형을 맞추고 운영 모델을 제대로 구축하는 데 조기에 집중하고 있습니다.

  • 챗지피티 낮은 유지율

    Predicted 25% Drop In Search Volume Remains Unclear
    Datos

    한 번쯤은 사용해보지만 정기적으로 사용하는 사람은 훨씬 적기 때문에 ChatGPT의 유지율이 매우 낮은 것으로 나타남

    기존의 모든 검색 엔진은 한 달 동안 각 사용자의 검색이 반복되는 반면, AI 챗봇은 모두 초기 열의를 보이다가 사용량이 급격히 감소하는 모습을 보였습니다.

    이 점을 설명하기 위해 다음 두 차트를 사용하면 120일 동안 평균 Google.com 사용자가 플랫폼을 반복적으로 검색한 횟수를 확인할 수 있습니다. 이는 상당수의 사람들이 거의 매일 Google 검색을 수행하고 있음을 시사합니다.

    반면, 같은 기간 동안 OpenAI.com의 평균 방문자 수를 보면 상당히 다른 이야기가 드러납니다. 여기에서 일반적인 사용자는 도구를 조사하고 몇 번 사용해 본 후 검색량이 절벽 아래로 떨어지면서 흥미를 잃는 것처럼 보입니다.

  • 셰인을 초대형 온라인 플랫폼으로 지정

    Commission designates Shein as Very Large Online Platform under the Digital Services Act
    European Commission

    소셜 네트워크와 의류 소매업체에 모두 적용되는 규칙을 작성할 수 있나

    오늘, 유럽연합 집행위원회는 Shein 을 디지털 서비스법(DSA)에 따라 초대형 온라인 플랫폼(VLOP)으로 공식 지정했습니다.

    Shein은 유럽 연합에서 월 평균 4,500만 명 이상의 사용자를 보유한 패션 온라인 리테일러입니다. 셰인이 유럽연합 집행위원회에 통보한 이 사용자 수는 VLOP로 지정되기 위한 DSA 임계치를 초과합니다.

    오늘 VLOP로 지정됨에 따라 셰인은 통지 후 4개월 이내(즉, 2024년 8월 말까지)에 미성년자를 포함한 온라인 사용자의 권한 부여 및 보호를 위한 구체적인 조치를 채택하고 서비스로 인해 발생하는 모든 시스템적 위험을 적절히 평가 및 완화할 의무 등 DSA의 가장 엄격한 규정을 준수해야 합니다.

  • 상사의 가짜 오디오를 만들기 위해 생성 AI 활용

    Teacher arrested, accused of using AI to falsely paint boss as racist and antisemitic
    NBC

    인공지능으로 증거자료를 만드는 일이 훨씬 많아질 것이고, 또한 사람들이 유죄를 입증할 수 있는 녹음이 조작되었다고 주장하기가 매우 쉬워질 것이다.

    메릴랜드주의 한 고등학교 교사가 인공 지능을 이용해 가짜 음성을 만들어 상사의 목소리에 인종 차별적이고 반유대주의적인 단어를 심은 혐의로 체포됐다고 당국이 목요일 밝혔다.

    파이크스빌 고등학교의 체육 교사이자 운동 감독인 다존 다리엔은 지난 1월 교장 에릭 아이즈워트의 목소리를 위조한 혐의로 기소됐다고 당국은 밝혔다.

    로버트 맥컬러프 볼티모어 카운티 경찰서장은 토슨에서 기자들에게 “이제 우리는 그 녹음이 진품이 아니라는 결정적인 증거를 확보했습니다.”라고 말했습니다. “이 녹음은 인공 지능 기술을 사용하여 생성된 것으로 확인되었습니다.”

    다리엔은 학교 활동 방해 및 기타 혐의로 기소되었습니다.

  • 가입자수 발표하지 않는 넷플릭스

    Netflix Will Stop Reporting Subscriber Numbers Starting in 2025
    Variety

    가입자 수가 총 2억 7천만 명에 도달했다는 발표 후 넷플릭스 주가는 4.5% 이상 하락. 투자자들이 다른 지표에 집중하게 만들기 위한 것.

    넷플릭스는 주주들에게 보낸 서한에서 서비스 사용 시간을 고객 만족도의 가장 좋은 대리 지표로 보고, 2025년 첫 분기부터 분기별 가입자 수 및 회원당 평균 수익(ARM)을 보고하지 않을 것이라고 밝혔습니다. 대신 주요 가입자 이정표를 달성할 때만 이를 발표할 예정입니다.

    넷플릭스는 미국과 캐나다에서 253만 명의 신규 가입자를 추가하는 등 세계 여러 시장에서 꾸준한 가입자 증가를 보이고 있지만, 가입자 수는 결국 정체될 가능성이 높다고 보고 있습니다. 따라서 회사는 투자자들이 시간당 시청 지표에 더 집중하도록 유도하고자 합니다.

  • 거대한 AI 모델 시대의 끝

    OpenAI’s CEO Says the Age of Giant AI Models Is Already Over
    Wired

    새로운 내용은 아니지만 남겨놓는다

    알트만의 발언은 GPT-4가 OpenAI의 모델 크기를 키우고 데이터를 더 많이 공급하는 전략에서 나올 마지막 주요 진전일 수 있음을 시사합니다. 그는 어떤 연구 전략이나 기술이 그 자리를 대신할지에 대해서는 언급하지 않았습니다. GPT-4를 설명하는 논문에서 OpenAI는 모델 크기를 확대하는 데서 나오는 수익이 점점 줄어든다는 추정치를 제시했습니다. 알트만은 또한 회사가 데이터 센터를 얼마나 빨리 구축할 수 있는지에 물리적 한계가 있다고 언급했습니다.

    Cohere의 공동 창립자이자 이전에 구글에서 AI 작업을 했던 닉 프로스트는 알트만의 ‘크기를 키우는 것이 무한정으로는 효과가 없을 것’이라는 느낌에 공감합니다. 그는 GPT-4와 그 경쟁자들의 핵심인 트랜스포머 모델의 발전은 크기 확장 이상의 것에 달려 있다고 믿습니다. 프로스트는 새로운 AI 모델 디자인이나 아키텍처, 그리고 인간의 피드백을 기반으로 한 추가 튜닝이 많은 연구자들이 이미 탐구하고 있는 유망한 방향이라고 말합니다.

  • 뉴스를 차단할 때 뒤따르는 정치적 위험

    When Facebook blocks news, studies show the political risks that follow
    Reuters

    지난 8월 Meta가 캐나다에서 뉴스 링크를 차단한 이후, 우파 밈 제작자인 Jeff Ballingall의 캐나다 프라우드 페이스북 페이지의 클릭 수가 급증했다. 캐나다의 페이스북 사용자들이 정치 관련 정보에 접근하는 방식에 심각한 변화가 일어나고 있으며, 뉴스 링크가 차단된 후 사용자들이 밈과 같은 의견 기반 콘텐츠에 더 많이 반응하게 되었다.

    맥길대학교와 토론토대학교 프로젝트인 미디어 생태계 관측소에 따르면, 한때 캐나다인들이 페이스북에서 뉴스 게시물을 하루에 500만에서 800만 번 보던 것이 사라졌습니다.
    정치적 인플루언서 계정, 예를 들어 당파적 논평가, 학자, 미디어 전문가와의 상호작용은 변함이 없었지만, 캐나다 정치 페이스북 그룹에서 이미지 기반 게시물에 대한 반응은 3배 증가하여 이전의 뉴스 게시물과의 상호작용을 맞췄다고 연구는 밝혔습니다.

    Facebook Media

  • 캘리포니아 저널리즘 보호법

    Why the California Journalism Preservation Act is putting support of the news ecosystem at risk

    캘리포니아 저널리즘 보호법(CJPA)이 통과되면 구글은 뉴스 기사 링크에 대해 비용을 지불해야한다. 그래서 구글은 일부 캘리포니아 사용자에게 뉴스 링크를 제거하는 단기 테스트를 시작하고, 캘리포니아 뉴스 생태계에 대한 추가 투자를 일시 중단하기로 결정

    캘리포니아 주 의회에 계류 중인 법안인 캘리포니아 저널리즘 보존법(CJPA)은 캘리포니아 주민을 단순히 뉴스 기사에 연결하는 것에 대해 Google이 비용을 지불하도록 하는 ‘링크세’를 부과하는 내용을 담고 있습니다. Google은 오랫동안 이러한 방식이 저널리즘을 지원하는 데 있어 잘못된 접근 방식이라고 주장해 왔습니다. CJPA가 통과되면 캘리포니아 주민에게 제공할 수 있는 서비스와 캘리포니아 언론사에게 제공할 수 있는 트래픽에 중대한 변화가 생길 수 있습니다. … 다른 국가에서도 유사한 법안을 검토할 때 공유한 바와 같이, CJPA로 인해 발생하는 무제한 재정 노출은 실행 불가능할 것입니다. 현재 형태의 CJPA가 제정된다면 어떤 기업도 받아들일 수 없는 수준의 비즈니스 불확실성을 야기할 것입니다. 이에 대비하기 위해 일부 캘리포니아 사용자를 대상으로 단기 테스트를 시작하고 있습니다. 테스트 프로세스에는 CJPA가 적용될 가능성이 있는 캘리포니아 뉴스 웹사이트 링크를 제거하여 이 법안이 제품 환경에 미치는 영향을 측정하는 작업이 포함됩니다. 또한 캘리포니아의 규제 환경이 명확해질 때까지 언론사를 위한 제품 및 라이선스 프로그램인 Google 뉴스 쇼케이스를 통한 새로운 파트너십, Google 뉴스 이니셔티브의 계획된 확장 등 캘리포니아 뉴스 생태계에 대한 추가 투자를 일시 중단합니다.

  • 소셜 미디어 시스템 상호 작용 패턴 비교

    Persistent interaction patterns across social media platforms and over time
    Nature

    어떤 방식으로 설계되더라도 사람들은 비슷한 방식으로 행동한다는 것을 보여주는 결과. 소셜 미디어 플랫폼의 설계와 알고리즘의 영향보다는 인간 행동 방식이 더 결정적인 영향을 미치는 것이라고 해석해 볼 수 있을 듯

    소셜 미디어 플랫폼이 공론장에 미치는 영향과 이들의 사회적 역학, 특히 독성 문제와 관련하여 우려가 커지고 있습니다. 이러한 현상을 더 잘 이해하기 위해 우리는 비교 접근 방식을 사용하여 여러 소셜 미디어 플랫폼에서 인간 행동 패턴을 고립시켰습니다. 특히, 우리는 다양한 온라인 커뮤니티에서 대화를 분석하여 독성 콘텐츠의 일관된 패턴을 식별하는 데 중점을 두었습니다. 34년에 걸쳐 유즈넷(Usenet)에서 현대 소셜 미디어까지 8개 플랫폼을 아우르는 방대한 데이터 세트를 활용한 결과, 플랫폼, 주제 또는 시간에 관계없이 일관된 대화 패턴과 사용자 행동이 나타났습니다. 특히, 긴 대화는 독성이 더 높지만 독성 언어가 반드시 사람들을 대화에서 떠나게 하지는 않으며, 대화가 진행됨에 따라 독성이 반드시 증가하지는 않는다는 것을 발견했습니다. 우리의 분석은 사용자들 간의 논쟁과 대립된 감정이 더 격렬하고 적대적인 대화로 이어질 가능성이 높다는 것을 시사합니다. 또한, 플랫폼과 사회적 규범이 변화했음에도 불구하고 지난 30년 동안 이러한 패턴이 지속되었다는 점은 온라인 담론을 형성하는 데 인간 행동이 중요한 역할을 한다는 것을 강조합니다.