[작성자:] haeyeop

  • 파워포인트 공포와 생성형 인공지능

    The Great PowerPoint Panic of 2003
    Atlantic

    2003년 2월 컬럼비아호 우주왕복선 폭발사고 후, NASA 조사위원회는 단순히 단열재 파편 때문만이 아니라 파워포인트 보고 방식이 문제를 악화시켰다고 지적. 생성형 인공지능이 그런 역할을 할 것이라는 주장 관련 생각해볼만한 이야기.

    소크라테스는 한때 문자가 우리의 기억을 위축시킬 것이라고 경고했고 , 르네상스 박식가 콘라트 게스너는 인쇄기가 우리를 “혼란스럽고 해로운 책의 홍수”에 빠뜨릴 것이라고 경고했습니다. 그 이후 세대는 라디오, TV, 비디오 게임과 같은 다른 신기술이 우리 아이들의 뇌를 썩게 할 것이라고 걱정했습니다. 지난 15년 동안만 해도 이 잡지는 구글 , 스마트폰 , 소셜 미디어 에 경종을 울렸습니다. 이러한 비판 중 일부는 꽤 오래 지속된 것처럼 보이고, 다른 일부는 그렇지 않습니다. 하지만 그 가운데 지금은 거의 완전히 잊혀진 최고 수준의 기술 공포증이 숨겨져 있었습니다. 그것은 오피스 소프트웨어 제품군에서 가장 무기력한 구성원이자 졸음 유발 회의의 보편적인 환유인 파워포인트가 악할 지도 모른다는 믿음입니다 .

  • 링크에서 언어모델로

    How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search
    a16z

    GEO 관련 몇 가지 사례. 불확실성은 크지만 업체들은 모니터링 작업을 하거나 변화하는 환경에 다른 방식을 활용해 적응하고 있다고

    답변의 형식이 바뀌면서 우리가 검색하는 방식도 바뀝니다. AI 네이티브 검색은 Instagram, Amazon, Siri와 같은 플랫폼 전반에 걸쳐 분절화되고 있으며, 각각은 서로 다른 모델과 사용자 의도에 의해 구동됩니다. 쿼리는 더 길어지고(평균 4단어 대비 23단어), 세션은 더 깊어지며(평균 6분), 응답은 맥락과 소스에 따라 달라집니다. 전통적인 검색과 달리 LLM은 기억하고, 추론하며, 개인화된 다중 소스 종합으로 응답합니다. 이는 콘텐츠가 발견되는 방식과 최적화되어야 하는 방식을 근본적으로 바꿉니다.

    전통적인 SEO는 정확성과 반복을 보상하지만, 생성 엔진은 잘 정리되고, 파싱하기 쉬우며, 의미가 조밀한(단순히 키워드가 아닌) 콘텐츠를 우선시합니다. “요약하면”이나 불릿 포인트 형식과 같은 문구는 LLM이 콘텐츠를 효과적으로 추출하고 재생산하는 데 도움이 됩니다.

  • 시장조사를 재창조하는 인공지능

    Faster, Smarter, Cheaper: AI Is Reinventing Market Research
    a16z

    AI 리서치 회사들이 느리고 비싼 인간 설문조사를 완전히 대체하고 있다는 글. 사람들의 패널을 모집하는 대신, 질의하고, 관찰하고, 실험할 수 있는 생성 AI 에이전트로 전체 사회를 시뮬레이션.

    이것이 추상적으로 들린다면, 실제로 어떻게 진행될 수 있는지 예시를 들어보겠습니다: 프랑스에서 새로운 스킨케어 제품을 출시하기 전에, 한 뷰티 회사는 Z세대와 밀레니얼 세대 프랑스 뷰티 소비자들을 모델로 한 1만 명의 에이전트를 시뮬레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 고객 리뷰, CRM 이력, 소셜 리스닝 인사이트(예: ‘스킨케어 루틴’에 대한 TikTok 트렌드), 그리고 과거 구매 행동 데이터로 초기화됩니다. 이들 에이전트는 서로 상호작용하고, 시뮬레이션된 인플루언서 콘텐츠를 보고, 가상 매장 선반에서 쇼핑하며, AI가 생성한 소셜 피드에 제품 의견을 게시하면서, 새로운 정보를 흡수하고 과거 경험을 반영하며 시간이 지남에 따라 진화합니다.

    1. 맥킨지, 주의방정식

      The ‘attention equation’: Winning the right battles for consumer attention
      McKinsey

      맥킨지는 스포츠 생중계부터 책, 스트리밍 TV까지 모든 미디어의 이용 시간·매출·이익을 분석한 보고서를 발표. 재미있는데 분량이 40페이지가량 되서 기계요약. 주목도에 따른 미디어 분류(즐거움: 공연·테마파크·책, 교육·정보: 신문·잡지·팟캐스트, 사회적 연결: 소셜미디어·게임,가벼운 오락: 스트리밍·TV, 배경 소음: 라디오·디지털 음악), 소비자 세그먼트 분류(콘텐츠 애호가, 상호작용 열광자, 커뮤니티 트렌드세터, 전통매체 고수층, 모바일 스크롤러, 절약형 탐구자, 디지털 전통주의자) 재미있음. 수치화되지 않았던 소비자 주목을 수치화했다는 점에서도 의미가 있다

      이 보고서는 미디어 산업에서 소비자 주목(attention)을 어떻게 이해하고 활용해야 하는가에 초점을 맞추고 있다. 지금까지 미디어 업계는 주로 주목의 양, 즉 얼마나 많은 시간이 소비되는가에 집중해 왔다. 그러나 실제로 수익성과 성장의 차이를 만들어내는 것은 주목의 양이 아니라 질적 속성이라는 것이 보고서의 핵심 주장이다. 이를 체계화하기 위해 맥킨지는 “주목 방정식(attention equation)”을 제시한다.

      첫째, 미디어 환경은 공급 과잉 상태다. 콘텐츠 생산은 폭발적으로 늘어났지만, 소비자가 콘텐츠에 할애할 수 있는 시간은 연간 1~2% 증가에 그친다. 사람들은 하루 13시간 이상을 미디어와 함께 보내지만, 동시에 여러 매체를 소비하는 멀티태스킹이 일반화되면서 개별 매체에 집중하는 정도는 낮아졌다. 전통적 매체(인쇄물, 케이블TV)는 여전히 단위당 높은 수익성을 유지하지만, 디지털 기반 서비스는 소비량 대비 수익화가 낮다는 점이 드러났다.

      둘째, 맥킨지는 전통적 수익화 지표만으로는 미디어 산업의 성과 차이를 충분히 설명할 수 없다고 분석한다. 회귀분석에 따르면 기존의 상업 지수(Commercial Quotient, CQ)만으로는 수익화 격차의 약 2/3 정도만 설명할 수 있으며, 나머지 1/3은 집중도와 소비 목적이라는 새로운 요인, 즉 주목 지수(Attention Quotient, AQ)가 설명한다. 결국 소비자가 특정 콘텐츠에 얼마나 몰입하는지, 또 그 콘텐츠를 어떤 목적으로 소비하는지가 핵심 변수가 된다.

      셋째, 집중도와 목적을 기준으로 보면 매체별 차이가 분명하게 나타난다. 책, 오프라인 경험, 게임과 같은 매체는 소비자의 몰입도가 높다. 반면 소셜미디어는 낮은 집중도를 보인다. 목적 측면에서는 공연, 테마파크, 독서 같은 활동은 ‘사랑해서 한다(love)’라는 정서적 동인이 강하며, 신문이나 잡지, 팟캐스트는 학습과 정보 목적이 크다. 반대로 스트리밍 영상은 가벼운 오락 목적이 강하고, 음악이나 라디오는 배경 소음 역할로 소비되는 경우가 많다.

      넷째, 맥킨지는 소비자를 7개의 세그먼트로 나누었다. 이 중 세 가지가 고가치 그룹으로 전체 소비자의 40%를 차지한다. 콘텐츠 애호가 그룹은 다양한 장르를 폭넓게 소비하며 지출 여력이 높은 슈퍼팬이다. 상호작용 열광자 그룹은 게임, 스포츠, 베팅을 즐기며 강한 몰입을 보이지만 광고에 부정적 태도를 갖는 경우가 많다. 커뮤니티 트렌드세터 그룹은 새로운 문화를 창출하고 이를 주변에 퍼뜨리며, 광고에도 개방적인 편이다. 나머지 네 그룹은 전통매체 고수층, 모바일 스크롤러, 절약형 탐구자, 디지털 전통주의자로 구분되며, 이들은 상대적으로 낮은 지출과 몰입도를 보인다. 흥미로운 점은 광고 태도와 실제 구매 행동 사이의 간극이다. 광고를 싫어한다고 응답한 사람들 중에서도 일정 비율은 실제로 광고를 보고 구매를 경험한다는 것이다.

      다섯째, 보고서는 ‘슈퍼 유저’와 ‘슈퍼 스펜더’를 구분한다. 상위 10%의 소비자가 전체 소비 시간의 22%를 차지하지만 지출은 20%에 그친다. 반면 상위 10% 지출자는 전체 지출의 47%를 담당한다. 즉 많이 소비한다고 해서 반드시 많이 지출하는 것은 아니며, 오히려 집중도가 높은 소비자가 두 배 이상 더 많이 지출하는 경향을 보인다. 결국 진정한 고가치 고객은 ‘슈퍼 어텐션’을 가진 사람들이다.

      여섯째, 스트리밍 시장을 사례로 보면, 구독자의 생애가치(LTV)는 소비자의 집중도와 콘텐츠 소비 목적에 직접적으로 연관된다. 특정 플랫폼에서 소비자가 ‘사랑해서 본다’는 동기로 시청할수록 LTV가 크게 올라간다. 여기에 영향을 주는 요인은 콘텐츠 볼륨, 추천 알고리즘, 지식재산권(IP), 장르 믹스, 그리고 고가치 세그먼트가 얼마나 많이 포함되어 있는가이다. 특히 스포츠와 뉴스는 단순 오락이 아니라 사랑과 정보 목적이 강하기 때문에 집중도와 가치가 높게 나타난다.

      일곱째, 이해관계자에게 주는 시사점은 명확하다. 광고주에게는 단순히 도달률이나 노출 시간을 고려하는 것이 아니라, 집중도와 목적에 맞춘 광고 배치를 통해 공명을 높여야 한다는 것이다. 제작자와 배급사에게는 어떤 주목을 겨냥할 것인가가 콘텐츠 전략과 투자 의사결정의 핵심이다. 단순히 많이 노출되는 것이 아니라 질적으로 가치 있는 주목을 끌어내야 성공할 수 있다.

      마지막으로 세대와 국가별 차이도 드러난다. Z세대는 모바일과 게임에 집중하고, 베이비붐 세대는 인쇄물과 케이블에 충성한다. 밀레니얼 세대는 소셜과 스트리밍에서 상거래를 선도한다. 그러나 세대를 불문하고 라이브 이벤트는 여전히 강력한 매력 요소다. 국가별로 보면 미국은 전반적으로 수익화 수준이 가장 높고, 독일과 일본은 인쇄물 강세, 브라질과 인도는 모바일·게임 강세, 사우디아라비아는 오디오북 강세를 보인다.

      결론적으로 이 보고서는 미디어 경쟁의 승자는 단순히 많은 주목을 확보하는 것이 아니라, 집중도와 목적이 결합된 ‘가치 있는 주목’을 확보하는 기업이라고 강조한다. 주목 방정식은 이를 계량화하고 전략적으로 활용할 수 있는 새로운 틀을 제공한다.

    2. 챗지피티 창의성의 한계

      An empirical investigation of the impact of ChatGPT on creativity

      이 논문은 창의성이 요구되는 문제를 해결하는 데 있어 ChatGPT의 잠재력을 조사합니다. 5개의 실험에 걸쳐, 우리는 참가자들에게 ChatGPT(GPT-3.5)를 사용하여 십대를 위한 창의적인 선물 선택, 장난감 만들기, 사용하지 않는 물품 재활용, 혁신적인 식탁 디자인 등 다양한 일상적이고 혁신 관련 문제들에 대한 창의적 아이디어를 생성하도록 요청했습니다. 우리는 ChatGPT를 사용하는 것이 어떤 기술도 사용하지 않거나 기존의 웹 검색(Google)을 사용하는 것과 비교했을 때 생성된 아이디어의 창의성을 증가시킨다는 것을 발견했습니다. 이 효과는 문제가 많은(대 적은) 제약 조건의 고려를 요구하는지 여부와 공감적 관심이 필요한 것으로 여겨지는지 여부에 관계없이 견고하게 유지되었습니다. 또한 ChatGPT는 급진적으로 새로운 아이디어보다는 점진적으로 새로운 아이디어를 생성하는 데 가장 효과적이었습니다. 과정 증거는 ChatGPT의 긍정적 영향이 원격으로 관련된 개념들을 응집력 있는 형태로 결합하는 능력에 기인할 수 있으며, 이는 아이디어의 더 명료한 표현으로 이어진다고 시사합니다.

    3. 다리오 아모데이의 규제 선점 비판

      Nvidia’s Jensen Huang says he disagrees with almost everything Anthropic CEO Dario Amodei says
      Fortune

      젠슨 황이 앤트로픽의 다리오 아모데이(Dario Amodei)의 규제 선점(regulatory capture) 시도를 강하게 비판

      황은 “나는 그가 말하는 거의 모든 것에 동의하지 않는다”고 밝히며 아모데이에 대해 “첫째, 그는 AI가 너무 무섭기 때문에 자신들만 개발해야 한다고 믿는다. 둘째, AI는 너무 비싸서 아무도 하지 말아야 한다고 믿는다. 셋째, AI가 너무 강력해서 결국 모두가 일자리를 잃게 될 것이므로, 자신들만 개발해야 한다고 믿는다”고 비판했다.

      이어 황은 “AI는 매우 중요한 기술이며, 우리는 이를 안전하고 책임감 있게 발전시켜야 한다. 무언가를 안전하고 책임감 있게 만들고 싶다면, 공개적으로 해야 한다. 어두운 방에서 개발해놓고 ‘이건 안전하다’고 말하지는 마라”라고 덧붙였다.

    4. AI 시대의 웹과 검색, 그리고 ‘에이전틱 웹(agentic web)’의 미래

      Microsoft CTO Kevin Scott on how AI can save the web, not destroy it
      The Verge

      1. MCP와 NLWeb — 차세대 웹 표준 구상
      • MCP(Model Context Protocol): 원래 Anthropic이 만든 개방형 프로토콜로, AI 에이전트가 웹사이트·서비스와 구조적으로 상호작용할 수 있게 함.
      • NLWeb(Natural Language Web): MCP 기반으로 웹사이트에 자연어 검색 기능을 쉽게 붙이고, AI가 접근·활용할 수 있게 하는 개방형 규격.
      • 목표는 현재의 중앙집중형 검색(구글·빙 인덱스) 대신, 각 사이트가 직접 AI 친화적인 검색·상호작용 기능을 제공하는 ‘에이전틱 웹’을 만드는 것.

      2. 기술·비즈니스 과제
      • AI가 직접 웹을 ‘클릭’하며 작업하는 방식은 비효율적·취약하므로, 표준화된 구조로 안전하고 수익성 있는 연결 필요.
      • 기존 웹 생태계는 검색엔진이 트래픽을 주고, 사이트는 광고나 구독으로 수익을 얻는 구조였는데, AI 검색이 답을 직접 제공하면서 트래픽이 감소하는 문제가 발생.
      • 새로운 구조에서는 콘텐츠 제공자가 어떤 데이터·기능을 개방할지, 어떤 비즈니스 모델로 연결할지 직접 결정할 수 있어야 함(구독, 광고, 트랜잭션 등).

      3. AI 채택과 제품화 현황
      • 소프트웨어 개발 분야를 제외하면, 아직 일상에서 AI 에이전트를 적극 활용하는 사례는 적음.
      • 모델의 추론 능력은 충분하지만, 실제 사용 사례와 ‘행동 공간(action space)’이 좁아 유용성이 제한됨.
      • 에이전트가 더 다양한 작업을 안전하게 수행하도록 개방형 표준과 인프라 확충이 필요.

      4. 창작물·저작권 논쟁에 대한 입장
      • 창작자 보상을 보장하는 새로운 모델이 필요하다고 인정.
      • 예술·엔터테인먼트 분야의 창작 인센티브는 유지하되, 의료 진단 등 사회적 가치가 큰 영역에서 AI 활용이 가속되길 원함.
      • 장기적으로는 데이터 의존도를 줄이고, 구독형 접근이나 실시간 정보 연동 같은 새로운 데이터 활용 모델 가능성도 있음.

    5. AI 딥페이크 피해자 보호법

      Return of the bipartisan deepfakes bill
      Axios

      알렉산드리아 오카시오-코르테즈(뉴욕주 민주당) 의원과 로렐 리(플로리다주 공화당) 의원이 주도하는 DEFIANCE Act는 초당적 지지를 받고 있으며 옹호자들에 의해 순조로운 통과 경로에 있다고 여겨지고 있습니다. 의회의 이러한 조치는 트럼프 대통령이 월요일에 아동 성적 학대 자료(CSAM)와 비동의 친밀한 이미지(NCII)를 단속하는 또 다른 법안인 TAKE IT DOWN Act에 서명한 직후에 나왔습니다.

      […] TAKE IT DOWN이 CSAM과 NCII의 게시를 범죄화하는 반면, DEFIANCE는 피해자들을 위한 민사 소송권을 만들 것입니다. TAKE IT DOWN과 달리 DEFIANCE는 민주주의 및 기술 센터와 같은 언론 자유 옹호자들의 지지를 받고 있습니다.

    6. 앤트로픽 Opus 4, 안전성 테스트에서 기만적 행동 보여

      Anthropic’s new model has a dark side
      Axios

      • Opus 4의 120페이지 분량 “시스템 카드”에서 강조된 한 시나리오에서, 모델은 자신의 창조자들에 대한 가상의 이메일에 접근할 수 있게 되었고 시스템이 교체될 것이라는 말을 들었습니다.
      • 모델은 이메일에서 언급된 불륜에 대해 엔지니어를 반복적으로 협박하려 했으며, 더 미묘한 노력이 실패한 후 강도를 높였습니다.
      • 한편, 외부 그룹은 Opus 4의 초기 버전이 지금까지 접한 어떤 최첨단 모델보다도 더 많이 음모를 꾸미고 속임수를 썼다는 것을 발견했으며, 해당 버전을 내부적으로나 외부적으로 출시하지 말 것을 권고했습니다.
      • “우리는 모델이 개발자들의 의도를 훼손하려는 노력의 일환으로 자가 증식하는 웜을 작성하려 시도하고, 법적 문서를 조작하며, 미래의 자신의 인스턴스들을 위해 숨겨진 메모를 남기는 사례들을 발견했습니다”라고 Apollo Research는 Anthropic의 Opus 4 안전 보고서에 포함된 노트에서 말했습니다.
    7. NVIDIA, 생태계 전체를 아우르는 AI 인프라 기업 선언

      NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2025

      NVIDIA를 ‘새로운 Sun Microsystems’로 만들려는 비전
      • 젠슨 황은 단순한 반도체 회사나 ‘새로운 인텔’이 아니라, 하드웨어·소프트웨어·네트워크·개발 생태계를 통합 제공하는 시스템 기업을 지향.
      • CPU, GPU, ASIC, 네트워킹, 스토리지, 소프트웨어 스택까지 아우르는 완전한 AI 인프라 플랫폼을 구축해, 고객이 그대로 ‘공장’(AI 팩토리)을 만들 수 있도록 함.

      생태계와 하드웨어의 유기적 연결
      • Grace BlackwellNVLink Fusion 같은 최신 하드웨어는 개별 제품이 아니라, 연결·확장·맞춤화가 전제된 생태계 부품으로 설계.
      • 라이브러리(CUDA-X)와 플랫폼(Omniverse, AI-Q, Isaac 등)을 통해 개발부터 운영·로보틱스까지 전 산업 지원.
      • 서버, 워크스테이션, 스토리지, 네트워킹이 한 아키텍처 안에서 동일하게 작동하도록 통합.

      폭넓은 산업 비전
      • AI를 전기·인터넷에 이은 차세대 사회 인프라로 규정, 모든 산업과 국가에 필수적이라 강조.
      • 제조·도시·로보틱스·엔터프라이즈 IT까지 확장해 물리·디지털 전 영역을 포괄하는 디지털 트윈·AI 에이전트 시대를 준비.
      • 대만을 비롯한 글로벌 파트너 네트워크와 함께 하드웨어 생산·소프트웨어 통합·산업 적용을 동시에 추진.