[카테고리:] 미분류

  • 세계광고주연맹, 책임감 있는 미디어를 위한 글로벌 연합 활동 중단

    The Global Alliance for Responsible Media is ‘discontinuing’ after Elon Musk’s X filed an antitrust lawsuit against it
    Business Insider

    세계광고주연맹(World Federation of Advertisers)은 책임감 있는 미디어를 위한 글로벌 연합(Global Alliance for Responsible Media, GARM)의 활동을 중단함. 이 결정은 머스크의 X가 이 단체를 상대로 제기한 반독점 소송 때문임.

    이 기사가 게시된 직후 X의 CEO인 린다 야카리노는 X에 글을 올렸습니다: “어떤 소규모 그룹도 수익 창출을 독점할 수 없어야 합니다. 이는 중요한 인정이며 올바른 방향으로 나아가는 데 필요한 조치입니다. 생태계 전반의 개혁이 이루어지고 있다는 것을 의미한다고 생각합니다.”

    2019년에 설립된 GARM은 혐오 표현, 브랜드 안전, 잘못된 정보와 같은 영역에 대한 공통된 정의를 제공하는 프레임워크를 만든 미국 기반의 이니셔티브입니다. 주요 광고주, 대행사 그룹, 광고 기술 플랫폼 등 100개 이상의 회원사가 참여하고 있습니다. 이러한 프레임워크의 채택은 자발적으로 이루어졌으며 특정 플랫폼의 이름을 지정하거나 순위를 매기지 않았고, GARM의 역할은 마케터에게 예산을 어디에 지출할지 조언하는 것이 아니었습니다.

  • 메타의 아동문제 실패

    How Mark Zuckerberg’s Meta Failed Children
    NYT

    아동청소년 보호와 관련하여 자율규제를 넘어선 정부의 압박이 이어지고 있는 메타 사례

    주들은 Meta가 Instagram과 Facebook에서 청소년과 어린이를 부당하게 유인하고 위험에 대해 대중을 기만했다고 주장합니다. 1990년대 정부가 Big Tobacco를 추구했던 방식과 유사한 법적 접근 방식을 사용하여, 법무장관들은 Meta가 미성년자를 위한 보호를 강화하도록 강제하려고 합니다.

    NYT에서 소개하는 몇 가지 사례. 쉽지 않을지도

    2018년에는 13세 미만의 어린이 400만 명이 Instagram을 사용하고 있다는 보고를 받았지만, Meta는 이러한 사용자들을 식별하여 계정을 삭제했다고 주장합니다.

    또한, 2019년 가을, Meta는 성형 수술을 모방한 필터가 청소년에게 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 우려로 인해 일시적으로 사용을 중지했습니다. 그러나 저커버그는 이러한 필터의 금지를 해제하자고 제안했습니다.

    2021년 Meta는 Instagram Kids라는 새로운 소셜 앱을 계획했지만, 44명의 법무장관이 이를 중단하라고 촉구했습니다. Meta는 청소년 웰빙에 대한 우려로 추가 직원을 요청했지만, 저커버그는 이에 응하지 않았습니다.

  • 거대한 AI 모델 시대의 끝

    OpenAI’s CEO Says the Age of Giant AI Models Is Already Over
    Wired

    새로운 내용은 아니지만 남겨놓는다

    알트만의 발언은 GPT-4가 OpenAI의 모델 크기를 키우고 데이터를 더 많이 공급하는 전략에서 나올 마지막 주요 진전일 수 있음을 시사합니다. 그는 어떤 연구 전략이나 기술이 그 자리를 대신할지에 대해서는 언급하지 않았습니다. GPT-4를 설명하는 논문에서 OpenAI는 모델 크기를 확대하는 데서 나오는 수익이 점점 줄어든다는 추정치를 제시했습니다. 알트만은 또한 회사가 데이터 센터를 얼마나 빨리 구축할 수 있는지에 물리적 한계가 있다고 언급했습니다.

    Cohere의 공동 창립자이자 이전에 구글에서 AI 작업을 했던 닉 프로스트는 알트만의 ‘크기를 키우는 것이 무한정으로는 효과가 없을 것’이라는 느낌에 공감합니다. 그는 GPT-4와 그 경쟁자들의 핵심인 트랜스포머 모델의 발전은 크기 확장 이상의 것에 달려 있다고 믿습니다. 프로스트는 새로운 AI 모델 디자인이나 아키텍처, 그리고 인간의 피드백을 기반으로 한 추가 튜닝이 많은 연구자들이 이미 탐구하고 있는 유망한 방향이라고 말합니다.