HYSONG

[작성자:] haeyeop

  • 사진에서 위치를 추측하는 인공지능

    Watching o3 guess a photo’s location is surreal, dystopian and wildly entertaining
    Simon Willison’s Weblog

    사진으로 위치를 추정하게 하는게 한창 유행했었다고. 이런 주제로 방송하는 사람도 있지만 인공지능도 꽤나 유사한 일을 꽤나 정확하게 할 수 있다

    이걸 어떻게 이해해야 할까요 ?

    우선, 정말 재밌습니다. 모델이 사진을 넘기고, 팬과 줌을 돌리고, 자신이 어디에 있을지에 대한 여러 가지 이론을 논의하는 사고 과정을 지켜보는 건 정말 재밌습니다 . 마치 CSI 드라마 한 편 속에 사는 것 같아요.

    또한 매우 디스토피아적 입니다 . 기술은 이제 사진에서 위치를 식별할 수 있습니다. 사람들이 이것이 얼마나 쉬운지 이해하는 것이 매우 중요합니다. 만약 자신의 안전에 대해 조금이라도 걱정할 이유가 있다면, 공유하는 모든 사진, 심지어 제가 위에서 예로 든 것처럼 밋밋한 사진일지라도, 그것이 자신의 위치를 식별하는 데 사용될 수 있다는 것을 알아야 합니다.

  • 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.

  • EU 메타와 애플에 벌금 부과

    Commission finds Apple and Meta in breach of the Digital Markets Act
    EU Commission

    오늘 유럽 집행위원회는 애플이 디지털 시장법(DMA)에 따른 반(反)조종 의무를 위반했으며, 메타(Meta)는 소비자에게 개인 정보 사용량이 적은 서비스를 선택할 수 있도록 해야 하는 DMA 의무를 위반했다고 판단했습니다. 따라서 집행위원회는 애플과 메타에 각각 5억 유로와 2억 유로의 벌금을 부과했습니다.

    […] DMA에 따르면, Apple 앱스토어를 통해 앱을 배포하는 앱 개발자는 앱스토어 외부의 대체 상품에 대해 고객에게 무료로 알리고, 해당 상품으로 고객을 유도하고, 구매를 할 수 있도록 해야 합니다. 위원회는 Apple이 이 의무를 준수하지 않았다고 판단했습니다. Apple이 부과한 여러 제한으로 인해 앱 개발자는 App Store 외부의 대체 유통 채널의 이점을 충분히 누릴 수 없습니다. 마찬가지로, Apple은 앱 개발자가 소비자에게 이러한 혜택을 직접 알리지 못하도록 금지하고 있기 때문에 소비자 또한 대체적이고 저렴한 혜택을 충분히 누릴 수 없습니다. Apple은 이러한 제한이 객관적으로 필요하고 비례적임을 입증하지 못했습니다.

    […] 2023년 11월, 메타는 ‘동의 또는 결제’ 방식의 이진 광고 모델을 도입했습니다. 이 모델에 따라 EU의 페이스북 및 인스타그램 사용자는 개인 맞춤 광고를 위한 개인 정보 결합에 동의하거나, 광고 없는 서비스를 위한 월 구독료를 지불하는 것 중 하나를 선택할 수 있었습니다. 위원회는 이 모델이 DMA(개인정보보호법)를 준수하지 않는다고 판단했습니다. 이 모델은 사용자에게 개인 정보 사용량은 적지만 ‘맞춤형 광고’ 서비스와 동등한 서비스를 선택할 수 있는 구체적인 선택권을 제공하지 않았기 때문입니다. 또한 메타 모델은 사용자가 개인 정보 조합에 자유롭게 동의할 권리를 행사할 수 있도록 허용하지 않았습니다.

  • 대학에서 AI 부정행위

    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.

  • 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.

  • AI 동반자 앱 청소년 사용

    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.

  • 뉴욕타임스의 내부 AI도구

    New York Times goes all-in on internal AI tools
    Semafor

    AI 도구 사용을 허용하는 내부 지침에 관한 세마포 기사

    신문은 편집진이 이러한 AI 도구를 사용하여 SEO 헤드라인, 요약 및 청중 홍보를 생성하고, 편집을 제안하고, 질문과 아이디어를 브레인스토밍하고, 기자의 문서에 대한 질문을 하고, 조사에 참여하고, 타임즈의 문서와 이미지를 분석하도록 장려했습니다.

    교육 자료에 나타난 활용 사례

    일련의 교육 문서에서 편집 지침은 기자를 위한 가능한 사용 사례를 제시했으며, 여기에는 다음과 같은 프롬프트가 포함됩니다.

    • 하드 포크 의 이 에피소드에서 Al은 몇 번 언급되었나요 ?
    • 이 문단을 좀 더 간결하게 수정할 수 있나요?
    • 이 타임즈 기사를 페이스북에 게시한다고 가정해 보세요. 어떻게 홍보하시겠습니까?
    • 뉴스레터에 맞게 이 타임즈 기사를 간결하고 대화체로 요약해 보세요.
    • 이 타임즈 기사에 대해 검색 최적화된 헤드라인 5개를 제안해 주시겠습니까?
    • 셰익스피어가 쓴 이 연극을 요약해 주실 수 있나요?
    • 이 연방 정부 보고서를 일반인이 이해하기 쉽게 요약해 주실 수 있나요?

  • Chegg, AI 답변 피해로 구글 고소

    Chegg sues Google for hurting traffic with AI as it considers strategic alternatives
    CNBC

    인공지능이 비즈니스에 피해를 입히는 사례가 증가하고 있는데, 인공지능이 더 나은 답변을 하면서 비즈니스를 유지하기 어려워지는게 진짜 문제가 아닐지. 많은 기업이 핵심 비즈니스를 유지하지 못하고 사라지는 상황이 올 것 같다.

    슐츠는 구글이 Chegg와 같은 회사에 “Google 검색 기능에 포함되기 위해 자체 콘텐츠를 공급하도록” 강요한다고 말하며, 검색 회사가 독점적 권한을 사용하여 ”한 푼도 쓰지 않고 Chegg 콘텐츠에서 재정적 이익을 얻고 있다”고 덧붙였다. […] Chegg는 불만 사항에서 모델을 학습한 후 Google은 게시자가 검색 결과에 제공하는 정보와 경쟁하는 콘텐츠를 생성할 수 있다고 주장했습니다. 이 온라인 학습 회사는 Chegg 웹사이트에서 세부 정보를 차용하지만 정보를 속성화하지 않은 Google AI 개요의 스크린샷을 포함했습니다. 그러나 관련 Chegg 페이지는 검색 결과에서 더 아래에 표시됩니다.

  • AI를 훈련시키는 번역가

    Desperate for work, translators train the AI that’s putting them out of work
    Rest of World

    번역가의 역할이 변화하는 사례

    터키의 번역가와 학자들은 Rest of World에 번역 작업의 본질이 바뀌었다고 말했습니다. AI가 등장하기 전에 젊은 번역가들은 행정 문서부터 무역 보고서, 문학 고전에 이르기까지 모든 것을 다루는 번역 회사에서 일했습니다. 

    오늘날 대부분의 입문급 직책은 기계 번역 “포스트 에디터”로서 AI가 생성한 콘텐츠를 편집하는 것을 포함한다고 그들은 말했다. 다른 직책은 AI를 훈련하는 것을 포함한다.

  • 유튜브, TV인가 모바일인가?

    Is YouTube TV or not TV?

    미국에서 유튜브가 TV에서의 시청 시간이 모바일을 넘어서면서 격렬해진 논쟁에 관해 이야기하는 글. 유튜브가 전 세계에서 총 얼마만큼의 시청 시간을 생성하며, Netflix, Meta, Spotify, Snap 등과 비교해 얼마나 잘 수익화되고 있을까. 이 글에서는 유튜브의 1,000 시청 시간당 수익(RPMVH)을 41달러, 넷플릭스의 경우 190달러에 달한다고 본다.

    두 플랫폼 간의 차이는 여러 요인에서 기인합니다. 우선, 많은 유튜브 동영상은 광고 없이도 오랜 시청 시간을 생성합니다(예를 들어, 게임을 하는 동안 다른 게임 플레이 영상을 보는 십대 아들이 있다면 이해가 되실 겁니다). 또한, 상당 부분의 시청 시간은 낮은 CPM을 가진 시장에서 발생합니다. 반면, Netflix의 대부분 시청은 월 구독료를 지불하는 사용자들이 TV 화면에서 시청합니다.

    광고 수익이 본질적으로 낮은 RPMVH를 초래하는가 하면, Meta가 반대 사례를 제시합니다. Meta는 전체 앱 수익의 99%를 광고로부터 얻으면서도 1,000 시청 시간당 200달러 이상의 수익을 기록, 전 세계적으로 추적한 대형 플랫폼 중 시청 시간당 가장 높은 수익을 올리고 있습니다.