haeyeop

[작성자:] haeyeop

  • 유튜브, AI 생성 콘텐츠 라벨링

    Hey YouTube creators, it’s time to start labeling AI-generated content in your videos

    올해 가을 쯤 전체 업데이트 될 예정

    사용자가 사이트에 동영상을 업로드하면 콘텐츠에서 실제 인물이 하지 않은 말이나 행동을 하거나, 실제 장소나 사건의 영상을 변경하거나, 실제로 일어나지 않은 장면을 사실적으로 묘사하는지를 묻는 체크리스트가 표시됩니다.

    이번 공개는 실제와 구별하기 어려운 매력적인 텍스트, 이미지, 동영상 및 오디오를 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 새로운 소비자 대상 생성 AI 도구가 확산되는 가운데 사용자가 합성 콘텐츠로 인해 혼동하는 것을 방지하기 위한 것입니다. 온라인 안전 전문가들은 특히 2024년 미국 및 기타 지역의 선거를 앞두고 AI로 생성된 콘텐츠의 확산이 인터넷에서 사용자를 혼란스럽게 하고 오도할 수 있다는 경고를 제기했습니다.

    YouTube 제작자는 동영상에 사실적으로 보이도록 AI가 생성하거나 조작된 콘텐츠가 포함된 경우 이를 식별하여 시청자에게 표시해야 하며, 반복적으로 표시를 추가하지 않을 경우 처벌을 받을 수 있습니다.

    Starting Monday, creators will see a new checklist in the YouTube Creator Studio asking them to identify if their videos contain realistic, AI-generated content.

  • 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.

  • 설문조사: 언론인의 정치관 공유

    More Americans want the journalists they get news from to share their politics than any other personal trait
    Pew Research Center

    Pew Research Center의 연구에 따르면, 많은 미국인들이 기자들이 자신의 정치적 견해를 공유하는 것을 중요하게 여긴다고 응답. 약 40%의 미국인들은 기자들이 자신의 정치적 견해를 공유하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 이는 종교적 견해(22%)나 말투(20%)를 공유하는 것보다 더 높은 비율.

    A bar chart showing that more Americans find it important for journalists to share their politics than any other personal trait.

  • 교사의 인공지능 생성 숙제 판별

    Fleckenstein, J., Meyer, J., Jansen, T., Keller, S. D., Köller, O., & Möller, J. (2024). Do teachers spot AI? Evaluating the detectability of AI-generated texts among student essays. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100209.

    간단한 실험 연구. 식별이 생각처럼 쉽지 않다는 것과 자신의 능력을 과신한다는 결과. 아래는 초록

    학교와 대학에서 생성 인공지능(AI)의 잠재적 적용은 특히 학생의 텍스트 평가에 큰 도전이 되고 있습니다. 이전 연구에 따르면 사람들은 일반적으로 AI가 생성한 텍스트와 사람이 작성한 텍스트를 구별하는 데 어려움을 겪지만, 교사가 학생의 에세이 중에서 AI가 생성한 텍스트를 식별하는 능력은 아직 조사되지 않았습니다. 여기에서는 두 가지 실험 연구에서 초보자(N = 89)와 숙련된 교사(N = 200)가 학생이 작성한 텍스트 중 ChatGPT가 생성한 텍스트를 식별하지 못하는 것을 보여 줍니다. 그러나 경험이 많은 교사가 더 차별화되고 더 정확한 판단을 내린 것으로 나타났습니다. 또한 두 그룹 모두 자신의 판단을 과신하는 경향이 있었습니다. 실제 출처와 가정된 출처가 품질 평가에 미치는 영향은 이질적이었습니다. 연구 결과에 따르면 현재 인공지능은 비교적 적은 자극만으로 교사가 감지할 수 없는 텍스트를 생성할 수 있으며, 이는 학교와 대학이 학생 에세이를 채점하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 이번 연구는 최신 기술 발전에 비추어 학교와 대학의 시험 전략에 관한 현재 논쟁에 대한 경험적 증거를 제공합니다.

  • 스트리밍 번들링

    In Streaming Milestone, Disney And Warner Bros. Discovery Team On Bundle Featuring Disney+, Hulu And Max
    DEADLINE

    이탈률을 낮추기 위해 스트리밍 서비스 간 번들링이 이루어진다는 기사. 수익률 악화로 프로그램 제작이 감소하는 상황에서 어쩔 수 없는 선택이지만 과거와 같은 수익을 확보할 수 있을지는 불분명하다.

    산업 용어로서 특정 기간 동안 취소된 구독 수를 의미하는 ‘Churn’은 미디어 회사들에게 오랫동안 골칫거리였습니다. 수십 년 동안 유료 TV는 장기 계약과 물리적 장비를 기반으로 한 훨씬 더 안정적인 패턴에 익숙해졌습니다. 직접 소비자에게 인터넷 비즈니스를 제공하는 영역에서는 앱을 한 번 탭 하는 것만으로도 수익이 사라질 수 있으며, 이는 번들링에 더 많은 관심을 기울이게 된 많은 이유 중 하나입니다. 특히 코드 커팅이 유료 TV 네트워크 보유에 큰 타격을 주고 있습니다. …… 여러 회사 내에서 시너지 번들링은 몇 년 동안 일반적인 일이었으며, 디즈니는 Disney+, Hulu, ESPN+의 성공적인 삼위일체로 선두에 서 있었습니다. 많은 플레이어들이 다음 단계로 나아가 서비스를 더 완전히 통합하고 있습니다. 맥스는 작년에 HBO 맥스에서 리브랜딩하고 Discovery+ 프로그래밍을 추가했습니다. 디즈니는 올해 초 Disney+에 Hulu 타일을 추가하고 올해 말 ESPN 타일을 추가할 계획을 가지고 있어 플랭커 서비스들을 점차적으로 주력 Disney+와 더 가깝게 조정하고 있습니다.

  • 빅테크의 인공지능 콘텐츠 라벨링

    How Big Tech labels AI
    Axios

    YouTube는 현재 “현실적으로 보이는 콘텐츠가 의미 있게 변경되거나 인위적으로 생성된 경우”에 공개를 요구합니다.

    • “뷰티 필터”는 괜찮지만, 완전히 새로운 얼굴을 생성하는 것은 허용되지 않습니다.
    • 생성형 AI 사용자가 자신의 작업에 라벨을 붙이지 않으면, YouTube는 대신 라벨을 붙이고 해당 콘텐츠를 제거하거나 사용자를 YouTube 파트너 프로그램에서 정지시킬 수 있습니다.

    TikTok은 “현실적인 이미지, 오디오, 비디오가 포함된” 콘텐츠에 라벨링을 요구합니다.

    • 이는 “경미한 수정 또는 향상”을 넘어서는 편집을 의미합니다.
    • 이는 실제로 하지 않은 일을 하는 모습을 보여주거나, 실제로 하지 않은 말을 하는 모습을 보여주는 것을 포함합니다. 얼굴 교환 앱의 사용도 포함됩니다.

    Meta는 이달 초 감사 위원회의 피드백을 바탕으로 새로운 가이드라인을 발표했습니다.

    • 원래 가이드라인은 가짜 연설을 묘사하도록 조작된 콘텐츠를 제한했으며, 이제는 사람의 행동을 위조하도록 조작된 콘텐츠도 포함됩니다.
    • Meta는 5월에 콘텐츠 라벨링을 시작할 때 “산업 공유 AI 이미지 신호”, 팩트 체커의 조언 및 자체 공개를 사용할 것이라고 밝혔습니다.

  • 생성형 인공지능 뮤직비디오

    Washed Out’s new music video was created with AI. Is it a watershed moment for Sora?
    Los Angeles Times

    사용 가능한 클립을 생성하기 위해 그린은 이미지 자체뿐만 아니라 촬영 각도와 캐릭터의 움직임에 대한 구체적인 디테일을 충분히 담은 프롬프트를 작성해야 했습니다. “풍선껌이 터지는 장면을 확대하고, 풍선껌을 확대하여 열린 축구장으로 들어갑니다.”라고 트릴로는 짧은 동영상 한 조각을 위한 프롬프트의 일부로 썼습니다. “장면이 빠르게 움직이며 정면의 시점을 보여주면서 학생들이 점점 더 커지고 빨라지는 모습을 보여줍니다.”

    몇 가지 한계가 있었죠. 때때로 트릴로가 아이디어를 내면 소라가 이를 실행에 옮겼죠. 다른 때는 혼란스럽고 사용할 수 없는 무언가를 만들기도 했습니다. 영상에 일관성이 없는 부분이 나오기도 했지만, 트릴로는 이를 그냥 넘어가곤 했습니다. 부부의 아이도 그렇고 캐릭터도 클립마다 조금씩 다르게 보입니다.

  • EU, DMA와 게이트키퍼

    EU’s new rules for tech “gatekeepers” kick in
    Axios

    유럽 관련 사례 정리해 놓은게 없어 메모용을 남겨 놓는 글.

    ‘게이트키퍼’로 지정된 기업으로는 메타, TikTok의 모기업인 ByteDance, 알파벳, 애플, 아마존, 마이크로소프트 등이 있습니다. DMA는 유럽의 의제를 설정하는 일반 데이터 보호 규정, 디지털 서비스법 및 곧 시행될 AI 법을 따릅니다. 유럽정책분석센터의 선임 연구원 빌 에칙슨은 기자들에게 “10년 전만 해도 기술 기업들은 10대 청소년과 같았고 규제가 거의 없었습니다.”라고 말했습니다. “이제 그들은 어른이 되었고 은행, 통신 및 우리 삶에 막대한 영향을 미치는 다른 산업과 마찬가지로 규제를 받게 될 것입니다.” 대부분의 기업들은 데이터 이동성과 광고 투명성을 강화하겠다고 약속하고 있습니다.

  • 독창성 우대 알고리즘

    New focus on original content
    Axios

    크리에이터에 초점을 맞춘 기술 기업들은 독창적인 콘텐츠를 제작하는 사람들에게 더 나은 기회를 제공하기 위해 스팸성 어그리게이터에 대한 단속을 강화하고 있습니다.

    • Instagram은 스팸성 애그리게이터보다 오리지널 콘텐츠에 우선순위를 두도록 콘텐츠 추천 시스템을 변경하고 있습니다.
    • Google도 지난달 비슷한 조치를 취하여 검색 결과에서 ‘저품질의 원본이 아닌 콘텐츠’를 45% 줄였습니다. Google은 2019년부터 검색 결과에서 애그리게이터보다 원본 뉴스에 우선순위를 두기 시작했습니다.
    • TikTok은 작은 클립으로 다시 게시하거나 찢어내기 어려운 긴 형식의 콘텐츠에 우선순위를 두기 시작했습니다.

    이것이 중요한 이유 YouTube, Meta, Snap 등은 모두 오리지널 콘텐츠 제작에서 벗어나 크리에이터에게 의존하여 매력적인 게시물과 동영상을 제작하고 있습니다.

    이러한 콘텐츠의 품질 관리가 더 큰 우선순위가 되고 있습니다.

  • 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.