HYSONG

[작성자:] haeyeop

  • 인공지능, 구글 신규 코드작성의 1/4 차지

    More than a quarter of new code at Google is generated by AI
    The Verge

    “오늘날 구글에서 작성되는 신규 코드의 4분의 1 이상이 AI에 의해 생성되며, 이후 엔지니어가 검토하고 승인합니다.”
    — 구글 CEO 순다 피차이, 화요일 실적 발표 전화회의에서

  • 와튼, 인공지능 채택에 관한 조사

    Growing Up: Navigating Generative AI’s Early Years – AI Adoption Report
    Wharton

    AI 채택에 관한 초기 보고서

    사람들은 인공지능을 어디에 가장 많이 활용하는가? 문서와 제안서 작성 및 편집, 데이터 분석, 자료 요약, 마케팅 콘텐츠 제작 등이 주 이용 방식이다.

    Bar chart showing various uses of Generative AI among respondents, with percentages indicating usage levels. Top uses include document writing/editing (64%) and data analytics (62%).

    나머지 내용을 살펴봐도 전년 대비 의구심은 줄어들고 기대감이 증가했다는 설문 결과를 확인할 수 있다.

  • 대형 언어 모델의 프리미엄 콘텐츠 학습

    AI training depends on premium content, study finds
    Axios

    AI 기업들은 훈련 데이터로 무엇을 사용하는지 정확히 밝히지 않지만, Ziff Davis의 연구에 따르면 상업적인 뉴스 및 미디어 웹사이트 콘텐츠에 불균형적으로 의존하는 것으로 나타났습니다. OpenAI의 GPT-2를 훈련하기 위해 사용된 OpenWebText 데이터셋을 분석한 결과, URL의 약 10%가 연구된 15개의 프리미엄 퍼블리셔에서 나온 것으로 밝혀졌습니다. 연구는 Ziff Davis의 AI 전문 변호사 조지 우코손(George Wukoson)과 최고기술책임자 조이 포르투나(Joey Fortuna)에 의해 진행되었습니다.

    Ziff Davis 역시 잡지사에서 출발했으며 News/Media Alliance(NMA) 회원사이다

  • 미 판사, 틱톡 금지 투쟁에 회의적

    Judges Show Some Skepticism of TikTok’s Fight Against Potential U.S. Ban
    NYT

    오랫동안 진행중인 틱톡에 관한 이야기. 반대하는 틱톡측 주장에 대해 판사들이 회의적인 반응을 보였다는 기사

    판사 중 두 명은 의회가 그러한 법을 통과시킬 권한이 없다는 틱톡의 주장과 불공정하게 선별되었다는 변호에 대해 회의적인 입장을 표명했습니다. 판사 중 한 명인 네오미 라오는 회사의 법적 입장이 의회의 권한에 대한 “매우 이상한 사고의 틀”에 의존하고 있다고 말했습니다.

    크리에이터들은 잠재적 금지 조치가 수정 헌법 제1조 권리를 침해한다고 주장한다.

    “이 금지 조치는 정부가 우리에게 어떻게, 누구와 소통할 수 있는지 지시하는 위험한 선례를 만듭니다.” 소송의 원고 중 한 명인 탈리아 카데트는 심리 후 기자들에게 이렇게 말했습니다. “저는 그것을 참을 수 없습니다. 그래서 저는 이 소송에 참여하게 되었습니다.”

  • 워싱턴 포스트 다이나믹 프라이싱

    $4 for one week? $7? $10? The Washington Post tests “flexible payments”
    NiemanLab

    인공지능 기술이 좋아지다 보니 이론적으로 생각하던 부분이 현실화되는 것들이 있는데 그 중 하나가 다이나믹 프라이싱이다. 기업 입장에서야 수요를 최대한으로 가져오는 방법일 수 있지만 정말 좋은건지는 모르겠다. 생각해보니 10년전에는 수업에서 이런 이야기했을 때 말이 되는 이야기냐며 엄청나게 따지던 사람들이 있었지.

    신용카드로 반복적으로 청구되는 요금을 두려워하는 워싱턴 포스트 독자들에게 새로운 옵션이 생겼습니다. 자동으로 갱신되지 않는 1주일 사이트 이용권입니다. 저희가 실시한 간단한 테스트 결과에 따르면 이 이용권의 가격은 4~10달러였습니다.

    5월에 워싱턴 포스트 CEO 윌 루이스는 직원들에게 신문사가 돈을 잃고 있으며, 이에 대한 대응책으로 “독자들이 뉴스를 더 쉽게 구독할 수 있도록 ‘유연한 결제’ 옵션을 모색할 것”이라고 말했습니다. 임원진은 구독하지 않은 온라인 독자에게서 수익을 창출하는 것이 어렵다고 말했습니다.

  • 키오스크 효과

    McDonald’s touchscreen kiosks were feared as job killers. Instead, something surprising happened
    CNN

    기술이 도입되면 인간이 대체될 것이라고 생각했지만 그렇게 단순한 결과를 가져오지는 않았다. 생각보다는 복잡한 결과로 이어졌다는 점을 이야기한다.

    일부 McDonald’s 프랜차이즈(미국에서 McDonald’s의 95%를 소유하고 운영)는 현재 현금을 받고 거스름돈을 받을 수 있는 키오스크를 출시하고 있습니다 . 하지만 이러한 매장에서도 McDonald’s는 계산원을 다른 역할로 재배치하고 있으며, 여기에는 고객이 키오스크를 사용하고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 새로운 “고객 경험 책임자” 직무가 포함됩니다.

    “이론적으로 키오스크는 노동력을 절감하는 데 도움이 되어야 하지만, 실제로 레스토랑은 모바일 주문 및 배달로 인해 복잡성이 더해졌고, 키오스크에서 절감된 노동력은 종종 이러한 노력에 재할당됩니다.” 데이터 분석 회사 Placer.ai에서 레스토랑 및 소매 산업을 다루는 분석가인 RJ Hottovy의 말입니다. 키오스크는 “레스토랑 안에 레스토랑을 만들었습니다.”

  • Scale AI 알렉산드르 왕

    The 27-Year-Old Billionaire Whose Army Does AI’s Dirty Work
    WSJ

    Scale AI에 관한 WSJ 기사. 인공지능 학습을 위한 데이터를 제공하는 기업으로 주목받고 있으며 많은 투자를 받았다. 하지만 꽤나 많은 투자를 받았기 때문에 투자 받은 만큼 헤자가 있고 가치 있는 기업이 될 수 있을까.

    알렉산드르 왕은 현대 AI 붐을 뒷받침하는 지루한 작업을 수행하는 10만 명이 넘는 계약직 직원으로 이루어진 방대한 군대를 구축하여 세계에서 가장 어린 자수성가한 억만장자 중 한 명이 되었습니다. 전 세계 도시에서 컴퓨터 앞에 앉아 있는 그의 스타트업 Scale AI의 직원들은 스토리를 타이핑하고, 이미지를 라벨링하며, 챗봇이 인간의 말투를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 문장을 작성합니다. 데이터 라벨링이라고 불리는 이 작업은 하이쿠를 쓰고 뉴스 기사를 요약하는 것부터 코사어나 우르두어와 같은 언어로 이야기를 쓰는 것까지 다양합니다.

  • 기업 내 LLM 활용을 위한 사고모형

    Charting Your AI Native Journey
    Tessl

    변화와 신뢰라는 두 가지 축을 중심으로 인공지능을 구분하는 사고 모형

    (1) 높은 채택성 (Bottom Left)
    기존 워크플로에 통합되며 신뢰도가 낮아 쉽게 도입 가능.
    예시: GitHub CoPilot(코드 완성), Glean(엔터프라이즈 검색), Fathom(노트 작성).
    특징: 간단히 검증 가능한 작업으로 생산성을 향상.

    (2) 높은 자율성 (Top Left)
    기존 워크플로에 통합되지만 높은 신뢰가 필요.
    예시: Intercom의 Fin(고객 지원 AI), Robotaxis(자율주행 택시).
    특징: 자동화된 작업을 수행하며 인간의 개입을 최소화.

    (3) 변화 기회 (Bottom Right)
    새로운 워크플로를 요구하며 낮은 신뢰가 필요.
    예시: Synthesia(AI 아바타 영상 제작), Perplexity(챗 기반 검색).
    특징: 기존 산업을 흔들 수 있는 혁신적 잠재력을 가짐.

    (4) AI 네이티브 미래 (Top Right)
    새로운 워크플로를 요구하며 높은 신뢰를 요함.
    예시: AI 변호사, 자율 소프트웨어 개발(Tessl).
    특징: 완전히 새로운 패러다임으로 전환하는 미래적 비전.

  • 에델만, AI 지형 보고서

    Edelman’s 2024 AI Landscape Report

    AI는 생산성 향상, 콘텐츠 개인화, 창의적 프로세스 개선, 데이터 분석 효율화 등을 통해 기업의 비즈니스 방식을 혁신할 잠재력을 지녔지만, 기술적 용어, 마케팅 과장, 신뢰 문제 등으로 적절한 AI 도구를 선택하기 어렵다는 문제가 있다고 언급함. 그래서 몇 가지 인공지능 벤더를 평가하고 주요 추천 제품군을 정리했음

    대형 언어 모델(LLMs):

    • OpenAI의 ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot 등이 선두.
    • 글쓰기, 리서치, 아이디어 구상, 요약, 디자인, 분석.

    크리에이티브 및 디자인 도구:

    • Adobe Firefly(image), Runway(video), ElevenLabs(audio) 등이 추천.
    • 이미지 및 비디오 생성, 오디오 제작.

    분석 및 소셜 리스닝 도구:

    • Quid, Meltwater, SignalAI 등이 언급.
    • AI를 활용한 데이터 통찰력 제공 및 의사결정 지원.

    주요 모델에 대한 평가는 참고할만함.

  • 구글, C2PA 인증 표준 채택

    Google outlines plans to help you sort real images from fake
    The Verge

    특별히 할 말은 없지만 기억을 위해 남긴다

    Google에서 사용하는 시스템은 AI 생성 이미지를 처리하려는 가장 큰 그룹 중 하나인 Coalition for Content Provenance and Authenticity( C2PA )의 일부입니다. C2PA의 인증은 이미지가 어디에서 유래되었는지에 대한 정보를 포함하고 하드웨어와 소프트웨어 모두에서 작동하여 디지털 흔적을 만드는 기술 표준입니다. Amazon, Microsoft, Adobe, Arm, OpenAI, Intel, Truepic, Google은 모두 C2PA 인증을 지원했지만 채택이 느렸습니다. Google이 검색 결과에 통합되는 것은 이 이니셔티브에 대한 첫 번째 큰 테스트가 될 것입니다.