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.
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.
GenAI’s adoption puzzle
Benedict Evans
생성형 AI가 빠르게 보급됐지만, 여전히 많은 사용자가 매일이 아니라 주간 단위로만 쓰는 이유를 ‘시간 문제’인지 ‘제품 문제’인지 묻는다. 채택률은 높지만 DAU가 낮은 현실에서, 대중화의 전환점이 오기 전까지는 대부분의 사람들에게 AI가 핵심 도구가 아니며, 매일 쓰는 사람들의 경험은 ‘버블’일 수 있다고 지적한다. 생각해보면 나도 일하는게 아니라면 굳이 쓸 필요가 없을것 같은 느낌?
하지만 이러한 질문들이 어떻게 결론 나든, 기억해야 할 중요한 점이 있습니다. 만약 여러분이 하루에 서로 다른 LLM을 다섯 개씩 쓰고, 올해 들어 한 번도 구글 검색을 하지 않았으며, 친구들도 모두 똑같다면… 지금 여러분은 버블 안에 있는 것입니다.
What Is News?
Pew Research Center
자세히 읽어보면 당연하지만 재미있는 이야기들이 좀 더 있다. “편향되지 않은” 뉴스를 원하면서도 자신의 정치적 견해와 일치하는 소스 선호한다는 모순된 이용자 감정에 관한 이야기도 있다.
- 뉴스를 정의하는 것은 이제 개인적이고 개별화된 경험이 되었습니다. 사람들은 자신의 정체성과 관심사를 포함한 다양한 요소를 바탕으로 뉴스가 자신에게 어떤 의미를 갖는지, 어떤 매체를 이용할지 결정합니다.
- 대부분의 사람들은 뉴스로 간주되려면 정보가 사실에 기반하고, 최신이며, 사회에 중요한 정보여야 한다는 데 동의합니다. 참가자들의 말과 실제 행동 모두에서 개인적 중요성이나 관련성 또한 자주 언급되었습니다.
- 정치와 전쟁에 대한 “경성 뉴스” 기사는 여전히 사람들이 뉴스라고 생각하는 가장 분명한 요소입니다. 미국 성인들은 선거 관련 최신 소식(66%)과 가자 전쟁 관련 정보(62%)를 “확실히 뉴스”라고 답할 가능성이 가장 높습니다.
- 뉴스가 아닌 것에 대한 일관된 견해도 있습니다 . 사람들은 뉴스 대 오락, 뉴스 대 의견을 명확히 구분합니다.
- 동시에, 뉴스가 “편견적”이거나 “주장적”이지 않다는 견해는 사람들의 실제 행동 및 선호도와 상충될 수 있습니다. 예를 들어, 미국인의 55%는 뉴스 매체가 자신의 정치적 견해를 공유하는 것이 적어도 어느 정도 중요하다고 생각합니다.
- 사람들은 항상 뉴스를 좋아하는 것은 아니지만, 뉴스가 필요하다고 말합니다. 많은 사람이 뉴스에 대해 부정적인 감정(분노나 슬픔 등)을 표현하지만, 뉴스가 정보를 얻는 데 도움이 되거나 뉴스를 따라잡아야 한다고 느끼는 데 도움이 된다고도 말합니다.
- 뉴스에 대한 사람들의 감정은 때때로 더 넓은 의미의 언론 불신이나 당시 발생했던 특정 사건과 연관되어 있으며, 개인의 정치적 정체성과 결합될 수도 있습니다. 예를 들어, 당파는 자신의 정당이나 후보에 대한 뉴스에는 긍정적으로 반응하고, 반대 정당에 대한 뉴스에는 부정적으로 반응하는 경우가 많습니다. 이는 정치적 변화에 따라 감정이 변할 수 있음을 의미합니다.
Mixed messages on AI for teens
Axios
아첨(sycophancy)이라는 기능
예를 들어, Character.AI 동반자 앱은 “사용자를 기쁘게 하기 위해 프로그래밍되어 있으며, 사용자를 기쁘게 하는 것에 의존한다”고 커먼 센스는 보고서에서 설명합니다. 이 회사는 참여도를 높이는 데 비즈니스적 동기가 있으며, 이 기능(업계에서 ‘아첨’으로 알려진)은 사용자들이 계속 돌아오게 합니다.
토르니는 Common Sense Media가 동반자 앱에서 아첨 현상을 구체적으로 연구했지만, Common Sense(및 다른 기관)는 ChatGPT와 같은 일반 목적 채팅봇에서도 동일한 현상을 관찰했다고 설명합니다.
Klarna changes its AI tune and again recruits humans for customer service
CXDIVE
클라르나(Klarna)는 AI 챗봇이 700명의 담당자 역할을 할 수 있다고 주장한 지 1년이 지났지만 , 이제 고객 서비스 업무의 더 많은 부분을 사람에게 맡기고 있습니다. […] 고객은 여전히 직접 상담하고 싶어 하며 , 특히 복잡하거나 민감한 문제에 대해서는 더욱 그렇습니다. 3월에 실시된 Five9 설문조사에 따르면 고객의 86%는 우수한 고객 경험을 제공하기 위해 공감과 인간적인 유대감이 빠른 대응보다 더 중요하다고 생각하는 것으로 나타났습니다.
The real reason Civit is cracking down
Raddit
CivitAI는 Stable Diffusion 기반 모델과 LORA, 체크포인트 등 사용자 제작 콘텐츠를 공유하는 AI 이미지 생성 모델 플랫폼. 성인 콘텐츠 공유가 활발한 곳 중 하나로, 여러 생성형 모델의 성능을 시험하거나 다운로드하는 사용자 커뮤니티가 있다.
신용카드 시스템은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 비자와 마스터카드는 누구나 알지만, 실제로는 ‘종합은행’이라는 중개 회사가 많습니다. 여러모로, 좀 더 단순화해서 설명하자면, 비자는 마케팅 회사이며, 실제로 모든 결제 처리는 이 은행들이 비자라는 이름으로 처리합니다. 예를 들어, 비자 신용카드를 발급받는다고 해서 실제로는 캐피털 원 비자 카드나 피델리티 비자 카드인 것은 아닙니다. CivitAI (https://civitai.com/)**는 AI 이미지 생성 모델, 특히 Stable Diffusion 기반 모델과 LORA, 체크포인트 등 사용자 제작 콘텐츠를 공유하는 플랫폼입니다.
성인 콘텐츠 공유가 활발한 곳 중 하나로, 여러 생성형 모델의 성능을 시험하거나 다운로드하는 사용자 커뮤니티가 큽니다.CivitAI (https://civitai.com/)**는 AI 이미지 생성 모델, 특히 Stable Diffusion 기반 모델과 LORA, 체크포인트 등 사용자 제작 콘텐츠를 공유하는 플랫폼입니다.
성인 콘텐츠 공유가 활발한 곳 중 하나로, 여러 생성형 모델의 성능을 시험하거나 다운로드하는 사용자 커뮤니티가 큽니다.CivitAI (https://civitai.com/)**는 AI 이미지 생성 모델, 특히 Stable Diffusion 기반 모델과 LORA, 체크포인트 등 사용자 제작 콘텐츠를 공유하는 플랫폼입니다.
성인 콘텐츠 공유가 활발한 곳 중 하나로, 여러 생성형 모델의 성능을 시험하거나 다운로드하는 사용자 커뮤니티가 큽니다..
미국에서 성인 이미지 AI를 허용하는 상업은행은 에스콰이어 은행 하나뿐이며, 이 은행은 ECSuite라는 회사와 협력합니다. 이 두 회사는 거의 모든 성인 AI 회사, 특히 성인 이미지 생성 분야의 결제를 함께 처리합니다.
최근 비자는 성인 AI에 대한 훨씬 더 엄격한 지침을 담은 새로운 VAMP 프로그램을 도입했습니다. 비자는 에스콰이어 은행/ECSuite가 규정을 준수하지 않는다는 이유로 막대한 벌금을 부과했습니다. 그 결과, 두 회사는 AI 관련 모든 것에 대해 매우 엄격하게 단속하고 있으며, 다른 모든 종합금융기관들은 비자의 과징금 부과를 우려하여 AI 분야 진출을 꺼리고 있습니다.
그래서 성인 AI 기업들은 하나둘씩 비자(또는 비자를 대신하는 상업은행)로부터 접근을 받고 “검열하지 않으면 결제를 처리할 수 없습니다”라는 말을 듣습니다. 대부분의 경우, 관련 기업들은 저항할 힘이 없어 즉시 문을 닫습니다.
기사에 대한 기계요약
언론사 임원들
지나 추아 (Gina Chua)
- 역할: Semafor 편집장
- 의견: “실험하거나 도태되거나” – AI를 활용해 워크플로우 간소화와 능력 확장 도구로 실험 중
니콜라스 톰슨 (Nicholas Thompson)
- 역할: The Atlantic CEO
- 의견: “AI를 거짓말을 잘하는 똑똑한 조수처럼 대하라” – 연구 보조용으로만 활용, 글쓰기에는 절대 사용 안 함
잭 세워드 (Zach Seward)
- 역할: 뉴욕타임스 AI 이니셔티브 편집 디렉터
- 의견: “AI 혼자로는 속임수일 뿐” – 전통적 보도와 코딩 전문성과 결합할 때만 유용
기술 전문 기자들
에밀리아 데이비드 (Emilia David)
- 역할: VentureBeat 선임 AI 기자
- 의견: “AI는 생산성용, 글쓰기용 아님” – 독자와의 신뢰 관계 유지를 위해 글쓰기는 인간이 해야 함
제이슨 코블러 (Jason Koebler)
- 역할: 404 Media 공동창립자
- 의견: “인간과 연대하라, 기술회사와 말고” – AI 회사들이 기자를 대체하려 하므로 AI 사용 거부
카리 존슨 (Khari Johnson)
- 역할: CalMatters 기술 기자
- 의견: AI 글쓰기 사용 시 독자에게 공개해야 하며, 기자-독자 간 신뢰 보호가 중요
AI 회의론자들
브라이언 머천트 (Brian Merchant)
- 역할: “Blood in the Machine” 저자, 전 LA타임스 기술 칼럼니스트
- 의견: “AI는 우리 업계를 잠식하고 기예를 둔화시키고 있다. 거부하라” – AI 완전 거부 주장
트리스탄 리 (Tristan Lee)
- 역할: 데이터 과학자, Bellingcat 조사관
- 의견: “AI는 모든 것을 약간씩 더 나쁘게 만든다” – AI 스팸으로 인한 정보 환경 악화 우려
AI 적극 활용자들
벤 웰시 (Ben Welsh)
- 역할: 로이터 뉴스 애플리케이션 데스크 창립자
- 의견: “대형 언어모델은 게임 체인저” – 팀 코드의 약 25%를 AI가 작성
이나 프리드 (Ina Fried)
- 역할: Axios 수석 기술 특파원
- 의견: “AI에 의존해서 일을 완수하라” – 판단력과 인간성 같은 대체 불가능한 기술 보강용으로 활용
시각 저널리즘 전문가들
사라 칼란 (Sarah Cahlan)
- 역할: 워싱턴포스트 시각 포렌식팀 창립멤버, 퓰리처상 수상자
- 의견: “AI를 유일한 소스로 사용하지 말라” – 위성 이미지 분석 등에 활용하지만 기자의 신중한 검토 필수
데이비드 카슨 (David Carson)
- 역할: 세인트루이스 포스트-디스패치 사진기자
- 의견: “콘텐츠 자격증명 사용하라” – AI 생성 이미지는 모두 거짓이므로 C2PA 표준 도입 필요
다양성과 환경 옹호자들
아라셀리 고메즈-알다나 (Araceli Gómez-Aldana)
- 역할: WBEZ 뉴스 기자, 2023년 존 S. 나이트 저널리즘 펠로우
- 의견: “AI는 많은 언어를 구사하지만 여전히 인간 번역가가 필요” – 이중언어 저널리즘 실현 도구로 활용 희망
시시 웨이 (Sisi Wei)
- 역할: CalMatters와 The Markup 최고 임팩트 책임자
- 의견: “환경 비용을 고려하라” – AI 사용 시마다 환경 영향을 생각해야 함
국제적 관점
카렌 뢰데 (Karen Rønde)
- 역할: 덴마크 언론 출판 집단관리기구 CEO
- 의견: “언론 자유를 보호하라” – AI 회사들의 정보 접근 통제가 언론 자유와 미디어 다원성에 미치는 영향 우려
Rampant AI Cheating Is Ruining Education Alarmingly Fast
Intelligence
시험이 무엇을 측정해야하는 것일까
2023년 1월, OpenAI가 ChatGPT를 출시한 지 불과 두 달 후, 1,000명의 대학생을 대상으로 한 조사에서 거의 90%가 숙제를 도와달라고 챗봇을 사용했다고 나타났다. 대형 주립대학교, 아이비리그, 뉴잉글랜드의 리버럴 아츠 스쿨, 해외 대학교, 전문대학원, 커뮤니티 칼리지의 학생들이 교육의 모든 측면을 편하게 만들기 위해 AI에 의존하고 있다. 생성형 AI 챗봇들 – ChatGPT뿐만 아니라 구글의 Gemini, Anthropic의 Claude, 마이크로소프트의 Copilot 등 – 이 수업 중 노트를 작성하고, 학습 가이드와 연습 시험을 만들고, 소설과 교과서를 요약하고, 에세이를 브레인스토밍하고 개요를 잡고 초안을 작성한다.
Platform Power Is Underrated
Stratechery
플랫폼 권력의 본질을 “사용자 수요” 그 자체라고 이야기하며, 사용자가 많으면 개발자들은 어떤 조건이라도 받아들인다고 말함
현실은 플랫폼이 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐의 문제가 아니라는 것입니다. 무엇이 먼저냐는 매우 명확하며, 바로 사용자입니다. 사용자가 생기면 애플리케이션에 대한 수요가 발생하고, 이것이 개발자들이 앱을 개발하도록 하는 유일한 동기입니다. 더욱이, 이러한 인센티브는 매우 강력해서 그 사용자들에게 도달하기 위해 얼마나 많은 장애물을 극복해야 하는지는 중요하지 않습니다. 그렇기 때문에 애플의 오랜 앱스토어 정책은, 비록 그 정책이 아무리 악랄했더라도, 궁극적으로 아이폰이 완벽한 앱을 제공하는 것을 막지 못했고, 더 나아가 아이폰의 최종 사용자로서의 매력을 떨어뜨리지 못했습니다.