HYSONG

[작성자:] haeyeop

  • 순다르 피차이, 구글 제로에 대한 인터뷰

    Google CEO Sundar Pichai on the future of search, AI agents, and selling Chrome
    The Verge

    질문:
    퍼블리셔들이 늘 그렇듯이 구글 I/O 발표에 반응했습니다. 뉴스 미디어 얼라이언스는 어제 AI 모드가 발표된 후 매우 화가 났다고 말할 수 있습니다. 뉴스 미디어 얼라이언스 회장의 성명을 보면, “링크는 퍼블리셔들에게 트래픽과 수익을 주는 검색의 마지막 구원의 품질이었다. 이제 구글은 콘텐츠를 강제로 가져가서 아무런 대가도, 경제적 대가도 없이 사용한다. 그것이 바로 도둑질의 정의다”라고 했습니다. 그리고 법무부와 소송이 이를 다뤄야 한다고 계속 말하고 있습니다. 이는 매우 분노한 반응입니다. 이건 협상이 아니죠? 이건 “우리는 그냥 이것을 중단하길 원한다”는 것입니다. “좋아, 어딘가에서는 늘어나고 있을지 모르지만, 우리에게는 사업을 파괴하고 있다”고 말하는 이 목소리 큰 사람들에게 어떻게 응답하시겠습니까?

    답변:
    우선, 모든 제품에서 AI 모드는 출처를 제공할 것입니다. 그리고 우리는 제품 방향으로서 이것을 만들겠다는 방향에 매우 확고히 전념하고 있습니다… 사람들이 구글에 오는 이유 중 하나는 웹의 그 폭넓음을 경험하고 자신이 원하는 방향으로 가는 것이라고 생각합니다. 그래서 저는 우리가 더 많은 맥락을 제공한다고 봅니다. 네, 바로 답변을 얻을 수 있는 특정 질문들이 있을 것입니다. 하지만 전반적으로… 그리고 그것이 오늘날 우리가 보고 있는 패턴입니다. 지난 1년간 무엇보다도 우리가 사람들을 보내는 영역의 폭이 늘어나고 있다는 것이 분명해졌습니다. 그래서 AI 모드에서도 그럴 것이라고 기대합니다.

  • AGI 2030을 향한 길: 데미스 하사비스와 세르게이 브린의 AI 미래 담론

    DeepMind CEO Demis Hassabis + Google Co-Founder Sergey Brin: AGI by 2030?
    YouTube

    영상 내용 요약

    이 대담에서는 DeepMind CEO 데미스 하사비스와 구글 공동창업자 세르게이 브린이 AI 발전 현황과 AGI(범용인공지능) 전망을 중심으로 이야기를 나눴습니다.

    두 사람 모두 현재의 프론티어 모델들이 놀라운 성과를 내고 있지만, AGI에 이르기 위해서는 기존 기법의 극대화와 함께 새로운 알고리즘적 돌파구가 최소 한두 번 더 필요하다고 봤습니다. 하사비스는 규모 확장(scale)과 혁신이 병행돼야 하며, 브린은 장기적으로 알고리즘 발전이 하드웨어 성능 향상보다 더 중요할 것이라고 강조했습니다.

    대화에서는 특히 ‘사고형(thinking) 패러다임’의 중요성이 언급됐습니다. 예를 들어 바둑·체스 같은 게임에서 사고 과정을 추가하면 실력이 월등히 향상되듯, 복잡한 현실 문제에서도 이 방식이 큰 잠재력을 가질 수 있다고 봤습니다. 다만 현실 세계 모델링은 게임보다 훨씬 어려우며, 오류 축적 방지와 정확한 세계 모델 구축이 핵심 과제라고 했습니다.

    AGI의 정의와 시점에 대해서는, 하사비스가 ‘인류 최고의 두뇌들이 해온 모든 지적 활동을 동일한 뇌 구조로 수행할 수 있는 지능’을 AGI로 규정하며, 현재 시스템은 ‘불균형한 지능(jagged intelligence)’ 상태라고 설명했습니다. 브린은 AGI 달성 주체가 단일 기업일 수도, 여러 기업이 비슷한 시기에 도달할 수도 있다고 보았고, 시점은 2030년 전후로 전망했습니다.

    DeepMind CEO Demis Hassabis + Google Co-Founder Sergey Brin: AGI by 2030?이외에도 자기개선형 시스템, 스마트글래스와 물리 환경 이해를 통한 에이전트 구현, 로보틱스의 소프트웨어적 병목 해소, 영상 생성 모델의 품질 관리와 워터마킹(SynthID), 그리고 AI 시대의 웹 변화 전망 등이 논의됐습니다. 두 사람 모두 AI가 웹·모바일을 넘어 훨씬 더 큰 변화를 가져올 것이라고 전망하며, 지금이 컴퓨터 과학자에게 역사적으로 가장 흥미로운 시기라고 입을 모았습니다.

  • 에이전트 웹과 스테이블 코인

    The Agentic Web and Original Sin
    Stratechery

    웹 초반 역사부터 이야기하기에 좀 어려운 글일수도 있지만. 결론적으로 현재 문제를 극복하는 방안으로 스테이블코인 기반 지불 시스템을 만들어야한다고 이야기한다. 글세… 모든 사람들이 댓가 없이도 콘텐츠를 만들었다는것도 사실이긴 하지 않을까. 전반적 생태계 변화는 발생하겠지만 예측하는만큼 부정적일지는 확신하기 어렵다.

    지금 웹에서 가장 위협받고 있는 부분은 바로 이 부분입니다. 바로 근본적인 비즈니스 역학 관계입니다. 웹사이트를 개설하고, 검색 엔진이 제 웹사이트를 읽고 다양한 배포 방식을 통해 콘텐츠를 노출할 수 있도록 여러 스키마를 구축합니다. 모두가 사용하고 동의하는 표준화된 배포 방식인 RSS 피드를 추가할 수도 있습니다. 이렇게 하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

    하지만 웹사이트를 만들면 다양한 매체를 통해 유통될 수 있게 됩니다. 그 대가로 제가 얻는 것이 꼭 돈은 아닙니다. 거의 모든 경우에요. 제가 얻는 것은 웹사이트 방문자이고, 그 방문자들을 통해 제가 원하는 방식으로 수익을 창출할 겁니다. 구독 판매, 디스플레이 광고 등 어떤 방식이든 말이죠. 이건 잘못된 거죠, 그렇죠? 특히 AI 기반 검색 제품을 통해 더 많은 답변이 직접 제공되면서 웹사이트 트래픽은 전반적으로 감소했습니다. 이런 현상은 끊임없이 반복되고 있습니다. 에이전트가 웹사이트에 접속하여 답변을 받는 새로운 방식을 만들어낸 에이전트 시대에서는 무엇이 이를 대체할까요? 무엇이 그만한 가치가 있을까요?

  • NYT AI 팀 인터뷰

    How a Five-Person AI Team Is Powering Innovation at The New York Times: In Conversation with Zach Seward
    Newsroom Robots

    뉴욕타임스의 5인 AI 팀이 혁신을 이끄는 방법에 관해 이야기하고 3가지 내용으로 정리. 자세한 내용은 링크에

    • “AI 로드쇼”: 2,000명 저널리스트의 절반과 개별 대화
    • 문제 중심 개발: 기술에서 시작하지 않고 현실적 필요(요약)에서 시작
    • 내부 도구: Echo 같은 맞춤형 도구로 일상 업무 개선

  • 메타의 광고자동화

    Meta Aims to Fully Automate Ad Creation Using AI
    WSJ

    중소기업 광고주의 진입장벽과 최적화 부담을 낮추고 싶기 때문

    메타가 개발 중인 도구를 쓰면 이렇게 됩니다. 브랜드가 홍보할 제품 이미지와 예산 목표만 입력하면, AI가 이미지, 영상, 텍스트까지 포함한 광고 전체를 만들어냅니다. 여기서 끝이 아닙니다. 시스템이 어떤 페이스북, 인스타그램 사용자에게 보여줄지 결정하고 예산 배분 방안까지 제안해줄 예정이라고 관계자들은 설명했습니다.

    메타는 또 AI를 활용한 광고 개인화도 계획하고 있습니다. 같은 광고라도 사용자 위치 등에 따라 실시간으로 다른 버전을 보여주겠다는 겁니다. 예를 들어 눈 내리는 지역 사용자에게는 자동차가 산길을 오르는 장면을, 도심 지역 사용자에게는 시내를 달리는 장면을 보여주는 식입니다.

  • 감정 정리부터 거절 메시지까지: 데이팅 속 AI의 새로운 역할

    How AI is changing the face of dating
    DAZED

    데이트 상황이 아니더라도 문자를 요청하게 된다.

    이와 별개로 미국에서 신규 연인의 절반 이상이 온라인에서 시작한다는 이야기가 있고, 매칭 방식에서부터 서비스 운영에 이르기까지 데이팅 앱에 AI가 다양하게 적용되고 있다.

    더욱 흥미로운 점은 사람들이 ChatGPT에 어려운 감정 노동을 아웃소싱하는 방식입니다. 28세 아르샨은 ChatGPT에 마음을 털어놓고 상황을 요약해 달라고 요청하는 것이 실제로 감정을 정리하는 데 도움이 된다고 말합니다. “사귀고 있던 남자에 대한 생각과 감정을 요약하는 데 어려움을 겪었어요. 그래서 ChatGPT에 그 상황에 대한 제 생각을 이야기했죠.”라고 그들은 설명합니다. “그 덕분에 저는 그저 관심을 받고 싶었고, 차라리 헤어지는 게 낫다는 걸 깨달았어요. 저는 스스로에게 마무리를 짓는 걸 좋아해요.”

    TikTok의 여러 영상에서 알 수 있듯이, 많은 사람들이 ChatGPT를 사용하여 이별 문자나 “친구가 되자”라는 끔찍한 메시지를 작성해 왔습니다. COSRT 공인 심리성애 및 관계 치료사인 케이트 캠벨은 잠재적인 데이트 상대(혹은 관계)와의 관계를 끊기 위해 AI 도구를 사용하는 것은 우리가 동시에 만날 수 있는 사람들의 수가 너무 많기 때문일 수 있으며, 2010년대 후반과 2020년대 초반, 소통 부족이 많은 사람들의 온라인 데이트를 결정지었던 고스팅 시대에 대한 반작용일 수도 있다고 설명합니다.

  • 스트리밍 불법이용

    Update on Spain and LALIGA blocks of the internet

    스트리밍 서비스가 해적판을 없앨 것이라는 예상은 어긋남 (이미 수 년 전부터…). 영국에서는 아마존 Fire HDMI 스틱에 불법 스트리밍 앱이 미리 설치된 채로 판매되는 사례가 급증하고 있으며, 스페인에서는 라리가 축구 리그가 법원으로부터 포괄적인 차단 명령을 받아 Cloudflare와 Vercel 같은 CDN 및 호스팅 플랫폼까지 차단 대상에 포함되었다는 기사

    2024년 12월, 바르셀로나 상업법원 제6호는 LALIGA가 Movistar, Vodafone, Orange 등 스페인 인터넷 서비스 제공업체(ISP)에 무단 축구 스트리밍과 관련된 IP 주소를 차단하도록 요구하는 권한을 승인했습니다. 법원은 2025년 3월 이 판결을 유지하며 LALIGA의 차단 집행 권한을 강화했습니다 . 최근 집행 범위가 확대되어 Vercel 인프라가 영향을 받고 있습니다.

  • 생성형 인공지능 군사적 활용사례

    Generative AI is learning to spy for the US military
    MIT Technology Review

    반네버는 AI 모델을 구축해 정보를 번역하고 위협을 탐지하며 정치적 여론을 분석하며, 결과는 ChatGPT와 유사한 채팅봇 인터페이스를 통해 제공됩니다. 이 목표는 고객에게 국제 펜타닐 공급망부터 필리핀에서 희토류 광물을 확보하려는 중국의 노력에 이르기까지 다양한 주제에 대한 중요한 정보를 제공하는 것입니다.

    군사적 판단의 오류 가능성에 대한 우려도 역시나 제기되고 있는 중

  • 독점규제의 날

    Antitrust day
    Benedict Evans

    벤 톰슨도 비슷하게 시간이 지나며 페이스북의 시장 정의는 3번이나 바뀌었다고 이야기했다. 친구기반 소셜네트워크서비스, 뉴스피드기반 콘텐츠 소비 플랫폼, 추천알고리즘 기반 엔터테인먼트 앱. 따라서 독점 규제가 쉽지 않을 것이라 말했다.

    경쟁 소송의 출발점은 시장 정의입니다. FTC는 초기 소장에서 이 정의를 포함하지 않았고, 이 때문에 소송이 기각되며 다시 제출하라는 명령을 받았습니다. 이제는 시장 정의를 포함했지만, Meta의 시장점유율이 법적 기준을 넘었다고 주장하려면 Meta가 YouTube, TikTok, iMessage와 경쟁하지 않는다고 말해야만 합니다.

    그래서 FTC의 논리는 Mark Zuckerberg의 오래된 인용문에서 시작합니다. 그는 Facebook을 ‘친구들과의 공개 공유’에 관한 플랫폼이라 했고, 이는 1:1 메시징(iMessage)이나 낯선 이들의 콘텐츠 소비(YouTube, TikTok)와는 다르다는 설명이었습니다. 하지만 이 인용은 2006년, 아이폰 출시 이전의 이야기입니다. 그 당시 Facebook에 대한 설명은 맞지만, 오늘날 Meta 사용의 상당 부분은 TikTok의 복제 서비스인 Reels에서 나오고, 또 다른 상당 부분은 Messenger에서 발생하며, 전체 사용량의 75%는 낯선 사람들의 콘텐츠 소비에서 발생합니다. Meta는 온라인의 모든 사회적 행태를 흡수하거나 모방하려 한 플랫폼입니다.

  • 앤트로픽, 대학생의 활용 보고서

    Anthropic Education Report: How University Students Use Claude
    Anthropic

    셀렉션 바이어스가 있을 가능성이 크다 하더라도 그걸 고려하며 생각해볼만한 내용이 있음

    STEM 분야 학생들은 Claude와 같은 AI 도구의 조기 채택자이며, 특히 컴퓨터 과학 전공 학생들이 과대 대표되고 있습니다(학생들의 대화의 36.8%를 차지하지만 미국 학위의 5.4%만을 차지합니다). 반면, 경영학, 보건학, 인문학 전공 학생들은 등록 인원 대비 AI 도구 채택률이 낮습니다.
    우리는 학생들이 AI와 상호작용하는 네 가지 패턴을 식별했으며, 각각의 패턴은 데이터에서 약 23-29%의 대화 비율을 차지했습니다: 직접 문제 해결, 직접 출력 생성, 협업 문제 해결, 협업 출력 생성.
    학생들은 주로 AI 시스템을 새로운 것을 배우기 위해 정보 활용(창조)과 알려진 것을 분해하고 관계를 식별하는 분석(분석)에 사용합니다. 예를 들어 코딩 프로젝트를 만들거나 법 개념을 분석하는 것이 포함됩니다. 이는 블룸의 분류법에서 고차원 인지 기능과 일치합니다. 이는 학생들이 중요한 인지 작업을 AI 시스템에 의존하지 않도록 보장하는 문제점을 제기합니다.