Want to fight misinformation? Teach people how algorithms work
Nieman Lab
이러한 발견이 고무적이기는 하지만, 이 연구는 알고리즘 지식이 사람들 사이에 균등하게 분포되지 않는다는 것을 추가로 밝혔습니다. 각각 고유한 기술적, 정치적, 사회적 환경을 가진 연구 대상 4개국에서 알고리즘에 대한 이해는 사회 인구학적 집단마다 달랐습니다. 예를 들어, 미국, 영국, 한국에서는 젊은 사람들이 나이든 사람들보다 알고리즘을 더 잘 이해하는 경향이 있었습니다. 한국과 멕시코에서는 교육 수준이 차이를 보였는데, 교육을 더 많이 받은 사람들이 소셜 미디어 알고리즘이 작동하는 방식을 더 잘 이해했습니다. 최근 몇 년 동안 정치적 양극화가 높은 수준에 도달한 미국과 영국에서는 정치적 이념이 알고리즘 지식의 차이를 설명하는 핵심 요인이었으며, 진보주의자들이 보수주의자들보다 소셜 미디어 알고리즘을 더 잘 이해했습니다.
The affiliate revenue market for publishers has changed a lot
Baekdal
제휴 링크가 포함된 이커머스 플랫폼을 도입하겠다는 가디언의 발표에 이어, 스팸성 제품 추천에 대한 구글의 단속으로 인해 이러한 제품리뷰 콘텐츠에 대한 제휴 수익이 과거보다 훨씬 더 어려워졌다고 말한다.
오늘날 우리는 Google이 많은 게시자를 검색 순위에서 적극적으로 낮추고 있는 상황에 직면해 있습니다. 그 이유는 게시자의 기사가 가치가 너무 낮아 스팸처럼 보이기 때문입니다. 우리는 수십만 개의 ‘제품 리뷰’를 보는데, 이는 어떤 사람이 Amazon에서 베스트셀러 목록을 검색하고, 몇 가지 제품을 골라내고, 매우 짧은 일반적인 설명을 추가한 다음 제휴 링크를 첨부한 것에 불과합니다.
조금 재미있는 이야기라고 한다면 경쟁자가 누구인지에 관한 것이다
[…] 밥솥을 사려고 한다면, “리뷰”가 Amazon 제휴 링크 옆에 100단어에 불과한 무작위 웹 페이지를 찾기 위해 Google 검색을 할 것인가요? … 아니면 YouTube로 가서 그들이 바로 당신 앞에서 밥솥을 테스트하는 영상을 볼 것인가요?
다시 말해, 유용한 제품 추천을 제공하는 퍼블리셔에 대한 신뢰는 기본적으로 0으로 떨어졌으며, YouTube와 일부 퍼블리셔에서 보는 것처럼 실제로 테스트를 거쳐 노력을 기울였다는 것을 사람들에게 보여주지 않는 한, 이러한 형태의 게시는 가치 있는 것으로 여겨지지 않습니다.
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.”
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.
This AI Pioneer Thinks AI Is Dumber Than a Cat
WSJ
뉴욕대학 교수이자 메타 수석 AI과학자인 얀 르쿤은 대표적인 인공지능 회의론자. 인간과 같은 지능을 가지게 될 것이라는 우려에 대해 고양이에 비유하여 인공지능을 설명한다. 그의 입장은 얼마나 더 많은 데이터나 인프라를 투자하는지가 아닌 새로운 모델이 필요하다는 것. 이미지를 통해 학습하는 방식에 기대를 하고 있다는 이야기도 얼핏 나온다. 결국 지금 방식의 모델은 사람들이 걱정하는 수준에 다다를 수 없다고 본다
LeCun는 이러한 논의가 시기상조일 가능성이 크다고 말한다. 지난 5월, 떠나는 오픈AI 연구원이 초지능 AI를 제어하는 방법을 배우는 것이 필요하다고 언급했을 때, LeCun은 즉각 반응했다. 그는 X(구 트위터)에서 “우리보다 훨씬 더 똑똑한 AI 시스템을 긴급히 제어하는 방법을 알아내기 전에, 집 고양이보다 더 똑똑한 시스템을 설계할 수 있는 최소한의 단서라도 필요하다고 생각한다”고 답했다.
LeCun은 고양이 비유를 좋아한다. 그는 고양이가 물리적 세계에 대한 정신 모델, 지속적인 기억, 일정 수준의 추론 능력, 계획 수립 능력을 가지고 있다고 말한다. 그러나 메타를 포함해 오늘날의 최첨단 AI에는 이러한 특성이 전혀 존재하지 않는다.
Boomer Apple
Stratechery
서비스 수익과 이익은 실제로 하드웨어 판매에서 비롯된 것이라고 볼 수 있다. 즉, 하드웨어가 없으면 서비스도 존재할 수 없다. 하지만 애플은 3년 연속 아이폰 실질 가격을 낮춤으로써 서비스 사업의 성장을 위해 하드웨어의 접근성을 높였고, 이는 애플이 과거처럼 제품 가격을 쉽게 올릴 수 있는 힘이 약해졌다는 것을 의미한다고 말한다. 즉, 장기적인 성장 전략은 서비스에 더 초점을 맞추고 있다고 분석한다.
스넬은 애플에 “어디서 왔는지 기억하라”고 촉구하며 글을 마무리합니다. 하드웨어가 모든 것을 작동하게 하는 것입니다. 저는 스넬의 주장에 공감합니다. 통합 하드웨어 회사인 애플은 제가 존경하는 존재이자 어제 제가 잘못 예측한 것에서 알 수 있듯이 여전히 제 마음속에 크게 자리 잡고 있기 때문입니다. 게다가 서비스 수익과 이익은 하드웨어 수익과 이익에 대한 회계적 구분일 뿐이라고 주장할 수 있습니다(그리고 그래야 합니다). 왜냐하면 후자가 전자를 잠금 해제하기 때문입니다.
하지만 제가 iPhone을 특별히 분류한 이유는 바로 그것입니다. 저는 Snell이 말하는 보이지 않는 선은 이미 넘어섰다고 생각합니다. 네, 다음 분기 iPhone 숫자는 계절성 덕분에 다시 급증할 것이지만, 이제 Apple은 3년 연속으로 더 안정적으로 성장하는 서비스 사업을 선호하거나(실제 가격을 낮춰 iPhone의 접근 가능한 시장을 늘림으로써) 중년기에 제품 매출을 끌어올린 가격 책정력이 없다는 것을 인정했습니다.
NotebookLM now lets you listen to a conversation about your sources
Google Labs
연구 및 노트작성을 도와주는 구글의 도구인 Notebook LM. 흥미로운 기능을 소개했는데, 논문을 올려놓으면 그 내용을 바탕으로 자동으로 팟캐스트를 만들어주는 점이다.
오늘은 문서를 매력적인 오디오 토론으로 전환하는 새로운 방법인 Audio Overview를 소개합니다. 한 번의 클릭으로 두 명의 AI 호스트가 귀하의 소스를 기반으로 활기찬 “심층 분석” 토론을 시작합니다. 그들은 귀하의 자료를 요약하고, 주제 간의 연결을 만들고, 서로 농담을 주고받습니다. 대화를 다운로드하여 이동 중에도 사용할 수 있습니다.
이것이 무엇을 의미하는걸까? 기능을 보여주기 위한 서비스일수 있지만 실제 활용에서는 효과가 있을까? 재미있는 부분이 있을 것 같다.
The future of European competitiveness
최근에 플랫폼 규제 관련 내용을 보다보니 어쩌다 이런 보고서까지 보게 되었는데… 유럽 자체적으로도 경쟁력 약화에 대해 인지하고 이를 이야기하는 목소리도 있다는 것이다. 내용은 길어서 링크만 남기고 아래는 GPT 요약
- 혁신 격차 해소: 유럽은 미국과 중국에 비해 기술 및 디지털 혁신에서 뒤처져 있습니다. 특히 AI, 클라우드 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅 같은 첨단 기술 분야에서의 투자와 기술 개발이 부족합니다. 이를 해결하기 위해 유럽 내에서 혁신을 촉진하고, 기업이 새로운 기술을 상용화할 수 있는 생태계를 조성하는 것이 필요합니다. 이는 새로운 고용과 경제 성장을 이끌어낼 것입니다.
- 탈탄소화와 경쟁력 계획: 에너지 비용이 높고 자원 의존성이 큰 유럽은 탄소 중립을 달성하기 위한 일관된 전략이 필요합니다. 청정 에너지 전환을 통해 에너지 비용을 낮추고, 청정 기술 분야에서 글로벌 리더로 자리매김하기 위한 지원이 요구됩니다. 이를 위해 EU 내 에너지 및 자원 시장의 통합이 중요한 요소로 지목됩니다.
- 안보 강화 및 의존성 감소: 보고서는 글로벌 공급망과 무역에 대한 의존이 유럽의 안보에 위협이 될 수 있다고 경고합니다. 특히 핵심 원자재와 디지털 기술 부문에서 자급자족을 강화하고, 특정 국가 의존을 줄이기 위한 외교 경제 정책이 필요하다고 강조합니다.
- 투자와 재정 자원 마련: 이러한 변화를 지원하기 위해서는 대규모 투자가 필요하며, 이는 공공 부문의 지원 없이는 어려울 수 있습니다. 따라서 유럽 내 자본 시장을 통합해 개인과 기업의 저축이 생산적인 투자로 이어지도록 유도하고, 공동 자금을 조성해 연구 및 혁신을 지원해야 한다고 제안합니다.
- EU 거버넌스 개혁: 유럽 연합의 결정 과정이 지나치게 느리고 분산되어 있다는 문제를 해결하기 위해 EU의 통합적인 거버넌스 구조를 강화하고, 규제 부담을 줄이는 것이 필요합니다. 이를 통해 정책의 일관성을 높이고 공동 목표를 향한 효율적인 대응을 가능하게 해야 합니다.
애니메이션이 틈새 장르에서 수십억 달러 규모의 산업으로 성장했다는 내용. 인공지능과 이용자 생성 콘텐츠를 통해 더욱 빠르게 성장하고 있다고 평가. a16z에서 이런 내용을 보게 되다니
오늘날 애니메이션은 단순한 예술 스타일을 넘어, 콘텐츠 형식이자 문화적 미학으로 자리 잡았습니다. 애니메이션은 성별, 인종, 연령, 지리적 경계를 초월해 가장 크고 수익성이 높은 창작 산업 중 하나로 성장했습니다.
애니메이션은 디지털 플레이에서도 선두를 달리며, 과거 선형 미디어의 수동적 소비를 새로운 역동적 엔터테인먼트 형태로 전환시키고 있습니다. 우리는 애니메이션이 새로운 기술과 비즈니스 모델을 수용하며 상호작용의 미래를 어떻게 형성해 나가는지에 대해 기대를 가지고 있습니다. AI 에이전트, UGC(사용자 생성 콘텐츠) 플랫폼, 예술 도구, 새로운 게임 메커니즘, 인터랙티브 VTubing, 새로운 애니메이션 플랫폼 등 다양한 방식으로 애니메이션은 진화하고 있습니다.
현재와 미래의 애니메이션 팬들에게 더 나은 미래가 기다리고 있음은 분명합니다.
Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI
Costello et al. / Science
챗봇을 활용해 음모론에 대한 믿음을 상당부분 낮출 수 있고, 일정기간 지속되는 효과가 나타났다는 연구결과
구조화된 초록
소개
근거 없는 음모론에 대한 광범위한 믿음은 대중의 주요 관심사이며 학계 연구의 초점입니다. 이러한 음모론은 종종 믿기 어려운 경우가 많음에도 불구하고 널리 믿어지고 있습니다. 저명한 심리학 이론에 따르면 많은 사람들이 근본적인 심리적 ‘욕구’ 또는 동기를 충족시키기 위해 음모론을 받아들이고 싶어하기 때문에 신자들은 사실과 반증에 근거하여 이러한 근거 없고 믿을 수 없는 믿음을 버리도록 설득할 수 없다고 합니다. 이 글에서는 이러한 통념에 의문을 제기하고 충분히 설득력 있는 증거를 통해 사람들을 음모의 ‘토끼굴’에서 빠져나오게 할 수 있는지에 대해 알아봅니다.
근거
저희는 사실에 입각한 교정 정보에 기반한 개입은 충분한 깊이와 개인화가 부족하기 때문에 효과가 없을 수 있다는 가설을 세웠습니다. 이 가설을 테스트하기 위해 방대한 양의 정보에 접근하고 맞춤형 주장을 생성할 수 있는 인공지능(AI)의 한 형태인 대규모 언어 모델(LLM)의 발전된 기능을 활용했습니다. 따라서 LLM은 각 개인이 자신의 음모적 신념을 뒷받침하는 특정 증거를 직접 반박할 수 있습니다.
이를 위해 저희는 연구 대상과 AI 간의 실시간 맞춤형 상호작용을 통해 행동과학 연구를 수행하는 파이프라인을 개발했습니다. 두 차례의 실험을 통해 2190명의 미국인이 자신이 믿는 음모론과 그 음모론을 뒷받침한다고 생각하는 증거를 직접 말로 표현했습니다. 그런 다음 참가자들이 음모론에 대한 믿음을 줄이도록 유도하면서(또는 대조 조건으로 관련 없는 주제에 대해 AI와 대화하도록 유도하면서) 이 구체적인 증거에 응답하도록 유도하는 LLM GPT-4 Turbo와 세 차례 대화를 진행했습니다.
결과
이 치료는 참가자들이 선택한 음모론에 대한 믿음을 평균 20% 감소시켰습니다. 이 효과는 최소 2개월 동안 감소하지 않고 지속되었으며, 존 F. 케네디 암살, 외계인, 일루미나티와 관련된 고전적인 음모부터 코로나19 및 2020년 미국 대선과 같은 시사적인 사건과 관련된 음모에 이르기까지 광범위한 음모론에 걸쳐 일관되게 관찰되었으며, 음모론적 믿음이 자신의 정체성에 깊이 자리 잡고 있는 참가자들에게도 나타났습니다. 주목할 만한 점은 AI가 실제 음모에 대한 믿음을 감소시키지 않았다는 점입니다. 또한, 전문 팩트 체커가 AI가 제기한 128개의 주장 샘플을 평가한 결과 99.2%가 사실이고 0.8%는 오해의 소지가 있으며 거짓은 없었습니다. 또한, 이러한 반박은 관련 없는 음모에 대한 믿음을 감소시켜 음모론적 세계관이 전반적으로 감소하고 다른 음모론 신봉자들을 반박하려는 의도가 증가했음을 나타냅니다.
결론
사실에 근거하지 않는 것처럼 보이는 음모론적 신념을 강하게 믿는 사람들도 설득력 있는 증거를 제시하면 마음을 바꿀 수 있습니다. 이론적 관점에서 볼 때 이는 인간의 추론에 대해 놀랍도록 낙관적인 그림을 그려줍니다: 음모론적 토끼굴에는 실제로 출구가 있을 수 있습니다. 심리적 욕구와 동기는 본질적으로 음모론자들이 증거에 눈을 멀게 하는 것이 아니라, 적절한 증거가 필요할 뿐입니다. 실제로 LLM의 설득력을 입증함으로써, 이번 연구 결과는 책임감 있게 활용될 경우 생성적 AI의 잠재적인 긍정적 영향과 이 기술이 무책임하게 사용될 기회를 최소화하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.