갤럽 조사에서 근로자의 약 1/4 정도가 빠르게 발전하는 기술이 자신의 직업을 쓸모없게 만들 것이라고 걱정한다. 이를 FOBO (fear of being obsolete)이라고 부른다.
최근 1,000명의 근로자를 대상으로 실시한 갤럽의 설문조사에 따르면 미국 근로자의 약 4분의 1(22%)이 빠르게 발전하는 기술이 곧 자신의 직업을 쓸모없게 만들지 않을까 걱정하고 있습니다. 기술에 대한 두려움은 2021년 이후 7% 포인트 증가한 반면, 다른 우려는 거의 제자리걸음인 것으로 나타났습니다. 갤럽은 이러한 두려움을 ‘쓸모없어지는 것에 대한 두려움’을 뜻하는 FOBO라고 부르는데, 이는 실패에 대한 두려움을 뜻하는 FOMO에 빗댄 것입니다.
최근 조사를 보면 대학 학위가 있는 근로자의 불안이 매우 증가하여 2021년 8%에서 20%로 증가했다. 학위가 없는 근로자의 불안은 항상 유사한 수준(24%)이었는데 대졸자의 불안이 이를 따라잡은 것. 젊은 근로자, 연봉 10만달러 이하 근로자가 고연령, 고소득 근로자에 비해 더 불안감을 느끼는 것으로 나타났다.
여러 불확실성에도 불구하고 생성 인공지능은 이미 스타트업에서만 10억 달러 이상의 매출을 올리며 SaaS보다 성공적인 출발을 보였다고 평가한다. 1) 생성 인공지능이 대세이며, 2) 킬러 앱(ChatGPT)이 등장해 가장 빠르게 1억 MAU에 도달했으며, 3) 개발자 엑세스가 이루어지고, 4) 폼 팩터가 진화하고 있다. 하지만 문제는 실질적인 문제는 가치를 입증해야 한다는 점이라고 말한다. 1달 리텐션에서 기존 앱이 평균 63%라면, 인공지능 기업의 평균은 42%에 지나지 않는다.
그래서 다양한 개발 스택이 등장하고 새로운 제품의 청사진이 등장하고 있다고 말한다.
생각의 사슬, 생각의 나무, 반사와 같은 새로운 추론 기법은 더 풍부하고 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있는 모델의 능력을 향상시켜 고객의 기대와 모델 기능 사이의 격차를 좁히고 있습니다. 개발자들은 Langchain과 같은 프레임워크를 사용하여 더 복잡한 멀티체인 시퀀스를 호출하고 디버깅하고 있습니다.
특히 최근 GPT-3.5 및 Llama-2에 대한 미세 조정이 가능해짐에 따라 RLHF 및 미세 조정과 같은 전이 학습 기법에 대한 접근성이 높아지고 있으며, 이는 기업이 특정 도메인에 맞게 기초 모델을 조정하고 사용자 피드백을 통해 개선할 수 있다는 것을 의미합니다. 개발자들은 허깅 페이스에서 오픈 소스 모델을 다운로드하고 이를 미세 조정하여 우수한 성능을 달성하고 있습니다.
검색 증강 세대는 비즈니스 또는 사용자에 대한 컨텍스트를 가져와 환각을 줄이고 진실성과 유용성을 높이고 있습니다. Pinecone과 같은 회사의 벡터 데이터베이스는 RAG의 인프라 중추가 되었습니다.
새로운 개발자 도구와 애플리케이션 프레임워크는 기업이 재사용 가능한 빌딩 블록을 통해 고급 AI 애플리케이션을 만들고, 개발자가 운영 중인 AI 모델의 성능을 평가, 개선 및 모니터링할 수 있도록 지원하며, 여기에는 랭스미스, 웨이트 앤 바이어스 같은 LLMOps 도구도 포함됩니다.
Coreweave, Lambda Labs, Foundry, Replicate, Modal과 같은 AI 우선 인프라 기업은 퍼블릭 클라우드의 번들링을 해제하고 AI 기업이 가장 필요로 하는 것, 즉 합리적인 비용으로 온디맨드 방식으로 사용할 수 있고 확장성이 뛰어난 풍부한 GPU와 우수한 PaaS 개발자 환경을 제공하고 있습니다.
관련 서비스가 다양하게 등장하며 자체적으로 비즈니스모델을 만들고 이용하기 쉬운 환경을 만들고 있지만, 아직까지는 여전히 돈이 꽤 드는 작업이라 서비스 개발이 아닌 연구쪽에서는 어떻게 활용할 수 있을지 감이 잘 오지 않는다.
생성 인공지능을 활용하여 맞춤형 간판을 만들었다는 사례. (실제 효과로 제시된 지표에 대해서는 얼마나 믿어야할지는 모르겠지만..). 링크 영상 참고.
세계 최대 베이커리 회사인 빔보는 75년 동안 문어, 메뚜기 등 특이한 재료를 사용한 독특한 레시피로 햄버거와 핫도그를 혁신하는 멕시코의 수천 개 인디 푸드 벤더에게 빵을 공급해 왔습니다. ‘위대한 가이드’를 통해 8,400명 이상의 소규모 비즈니스 사업가들이 매핑 기술과 업계 최초의 AI 기반 브랜딩 도구 세트를 통해 거대 패스트푸드 기업들과 경쟁에서 돋보일 수 있도록 지원했습니다. 크리에이티브 프로세스에는 공급업체로부터 광범위한 데이터를 수집한 다음 음식의 창의성과 멕시코 거리 간판의 풍부한 전통적 시각적 유산을 반영한 매핑 및 생성 AI 간판에 적용하는 작업이 포함되었습니다.
이 캠페인을 통해 42,000개 이상의 독창적인 간판이 생성되었으며, 캠페인에 참여한 지역의 매출은 23% 증가했습니다. 또한 미식가와 관광객에게 멕시코를 방문해야 할 이유를 8,000개 이상 더 제공했습니다. 이 캠페인은 맥칸 멕시코, FCB 멕시코, 미디어브랜즈로 구성된 빔보 멕시코의 맞춤형 IPG 유닛인 벡터 B와 수상 경력에 빛나는 “블랙 엘리베이션 맵”을 제작한 데이터 기반 크리에이티브 에이전시인 맥칸 월드그룹 에이전시 퍼포먼스 아트(Performance Art)가 함께 기획했습니다.
“AI 편집자”를 찾는 구인 공고에는 “주당 200~250건의 기사 생산”을 기대하고 있습니다. ChatGPT는 전체 스팸 사이트를 생성하는 데 사용되고 있습니다. Etsy는 “AI가 생성한 정크”로 넘쳐납니다. 챗봇은 잘못된 정보 오보에서 서로를 인용합니다. LinkedIn은 지친 사용자를 자극하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. Snapchat과 Instagram은 친구가 말을 걸지 않을 때 봇이 말을 걸어주기를 희망합니다. 레디터들은 블랙아웃을 준비하고 있습니다. 스택 오버플로 모드가 파업 중입니다. 인터넷 아카이브는 데이터 스크레이퍼와 싸우고 있으며, “인공지능이 위키백과를 찢어놓고 있다”고 합니다. 오래된 웹은 죽어가고 있고 새로운 웹은 탄생을 위해 고군분투하고 있습니다.
생성 인공지능의 여러가지 문제를 이야기하지만 개인적으로는 기존에 만들어놓았던 웹이라는 콘텐츠 유통 체계가 완전히 새로운 방식으로 바뀌게 될 것이라는 점이다. 누가 정보를 만들고 어떻게 접근하며 누가 돈을 받게 될지에 관한 싸움이다.
기존의 웹과 인공지능이 새롭게 바꿀 방식 중 어떤게 더 낫다고 이야기하기는 어렵다. 하지만 웹을 둘러싼 오랜 변화 중 가장 최근의 이야기이며, 지금 결정에 따라 미래의 웹이 어떻게 바뀔지 결정될 것이다.
머신러닝 분야에서 “The Bitter Lesson”이라는 유명한 에세이가 있는데, 수십 년에 걸친 연구를 통해 AI 시스템을 개선하는 가장 좋은 방법은 지능을 설계하는 것이 아니라 단순히 문제에 더 많은 컴퓨터 성능과 데이터를 투입하는 것임을 증명하고 있습니다. 이 교훈은 기계의 규모가 인간의 큐레이션을 능가한다는 것을 보여주기 때문에 씁쓸합니다. 웹에서도 마찬가지일 수 있습니다.
인공지능을 대중적으로 설명하는 과정에서 은유를 종종 사용한다. 은유는 강력한 설명의 방식이지만, 인공지능을 설명하는 과정에서 많은 오해를 발생시킨다는 글이다. 따라서 Boaz Barak 교수는 은유를 과도하게 해석하지 않도록 주의할 필요가 있다고 주장한다. 단일 은유로는 인공지능의 모든 측면을 포착하기 어렵기 때문이다. 몇 가지 널리 알려진 사례를 기반으로 해당 은유가 가지는 문제점에 관해 설명한다. 여기에서는 몇 가지 사례만 인용해놓는다. 이 조차도 일부 인용이라 오해가 있을 수 있으니 링크를 직접 읽어볼 필요가 있다.
확률적 앵무새
대규모 언어 모델이 ‘앵무새처럼 따라하기’를 극대화하도록, 즉 교차 엔트로피 손실을 최소화하도록 학습된 것은 사실이지만, 이 손실 함수가 모든 기능을 포착하지는 못합니다. 예를 들어, GPT-3 논문에 따르면(표 D.1의 숫자를 그림 3.1의 공식에 대입하면) 13B 매개변수 모델의 손실은 1.97이고 175B 모델의 손실은 1.73입니다. 이는 175B 모델이 13B 모델보다 약간 더 나은 “앵무새”에 불과하다는 것을 의미합니다(대략 14%가 아닌 17.7%의 확률로 다음 토큰을 추측). 그러나 많은 작업에서 175B 모델은 13B 모델보다 질적으로 우수하여 거의 완벽에 가까운 성능을 달성하는 반면 13B 모델은 무작위 추측을 간신히 능가합니다. 마찬가지로, 검증 손실의 (추정되는) 작은 차이에도 불구하고 GPT4는 GPT3보다 질적으로 더 강력합니다. 이러한 새로운 기능이 바로 LLM의 본질적인 속성이며, 확률적 앵무새 비유가 오해의 소지가 있는 이유이기도 합니다.
웹의 손실압축
치앙은 이것이 ChatGPT의 본질적인 사실이며, 기본적으로 웹을 제한된 공간에 저장하려는 경우에만 유용할 수 있는 Google의 일부 저하된 버전이라고 생각하는 것 같습니다. 그의 말에 따르면, “우리는 인터넷에 대한 액세스를 잃지 않습니다. 원본이 있는데 흐릿한 JPEG가 무슨 소용이 있을까요?”라고 반문했습니다. 하지만 치앙이 이 글을 썼을 때 이미 ChatGPT의 사용자 수는 1억 명에 달했으니, 분명 많은 사람들이 이 ‘흐릿한 jpg’의 용도를 찾았을 것입니다. 실제로 아래에서 설명하겠지만, 치앙 자신도 새로운 은유로 옮겨간 것으로 보입니다.
건축 관련 기사를 작성하는 기자의 메타버스 관련 글이다. 메타버스를 공간과 건축이라는 관점으로 바라보기에 모두 동의하는 내용은 아니지만 메타버스 실패에 관해 언급하는 부분들은 어찌보면 당연하지만 나 스스로도 반성할만한 내용이 있어서 남긴다.
과대광고의 규모가 얼마나 큰지는 5월에 밝혀졌습니다. 인사이더는 같은 기사에서 메타버스 플랫폼 중 가장 규모가 크고 관련성이 높은 디센트럴랜드의 일일 활성 사용자 수가 38명에 불과하다고 밝혔습니다. 가디언은 메타의 주력 제품인 호라이즌 월드의 사용자 보상 기능 중 하나가 전 세계적으로 470달러의 수익을 창출하지 못했다고 보도했습니다. 활성 사용자 수는 38명. 470달러. 이 수치를 잘못 읽은 게 아닙니다. 메타버스가 죽었다고 말하는 것은 과소평가입니다. 메타버스는 살아있었던 적이 없습니다. … 사실 주커버그 자신조차도 인터넷의 미래와 일종의 막연한 어울림이라는 것 외에는 메타버스의 목적이 무엇인지 명확히 알지 못했습니다. 하지만 이러한 사용 사례의 딜레마에도 불구하고 우리 업계는 결국 모든 것의 최첨단을 달리고 있다는 것을 보여주기 위해 빠른 보도 자료나 홍보 문구를 찾기 위해 혀를 끌끌 차는 것을 멈추지 않았습니다.
메타버스의 성과가 나쁘다는 것과 관련해서는 외로운 메타버스라는 글에서 언급한 바 있다. 팬데믹을 지나는 과정에서 발생한 여러가지 거품들. 모든 분야에서 발생하는 일이지만 이 분야에서는 지나친 과장이 있었고, 나 스스로도 이러한 거품에 일정부분 기여한 면이 있지 않나 싶다. 부정적인 이야기를 하기 어려운 부분이 있었다. 기사의 저자가 한 이야기 중 인상적인 부분.
그러나 메타버스의 놀라운 실패 규모, 메타버스가 지속적으로 당해온 조롱, 마케팅 및 컨설팅 기관이 인용한 수치와 현실의 괴리, 그리고 실제로 엄청난 금액이 투입된 것은 첫째는 지나간 굴욕이고 둘째는 경각심을 불러일으키는 계기가 될 것입니다.
메타의 새로운 소셜미디어와 관련해 엄청난 관심이 쏟아졌고 이제는 집중되던 열기가 한 차례 지나가고 있는 것 같다. 사실 다양한 형태의 소셜미디어가 매년 등장한다. 그 중에서 어떤 소셜 미디어는 주목받지만, 대부분의 소셜 미디어는 대중의 관심에서 멀어지고 사라지게 된다. 예를 들면, 2020년 등장한 BeReal 같은 경우는 하루 중 무작위로 정해진 시점에 알람을 받고 2분안에 촬영해야 포스팅 할 수 있다는 아이디어로 주목받았다. 하지만 아이디어가 새롭다는 사실이 시장의 일부에서 주목받을 수 있지만, 그것이 꼭 소셜미디어 시장에서 성공으로 연결되는 것도 아니다. 클럽하우스도 비슷한 시기에 출시했고 코로나를 거치는 사이 많은 관심을 받기는 했으나 현재는 조금 시들한 느낌이다(두 기업 모두 앤드리슨 호로위츠가 투자했다)
소셜 미디어 시장도 단일한 하나의 시장으로 보기는 어렵고, 이용자층에 따라 세분화된 모습을 보인다. 벤 톰슨은 The Multitudes of Social이라는 글에서 아래와 같이 언급하며, 단 하나의 서비스가 소셜 시장을 독점하는 것은 가능하지 않다고 말했다.
소셜을 소유한다는 생각 자체가 어리석은 일입니다. 소셜하다는 것은 인간적이라는 것이고, 인간적이라는 것은 휘트먼이 말한 것처럼 수많은 사람들을 포용하는 것입니다. 제 경우에는 수많은 앱이죠…
페이스북은 PC에서 소셜을 장악했던 것이 이동성이 부족하고 일상 생활에서 활용도가 제한적이었던 PC의 산물이었다는 점을 인식해야 합니다. 스마트폰은 말 그대로 어디에서나 우리와 함께하고 있으며, 하나의 소셜 네트워크가 포착할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 것이 우리 안에 있습니다.
메타의 스레드는 소셜 미디어 시장에서 트위터와 비슷한 분야에 도전하는 것처럼 보인다(실제 제품은 트위터와는 전혀 다른 제품이다). 트위터와 인스타그램은 시간순 타임라인을 오랫동안 유지해왔다. 트위터의 경우 알고리즘 기반 피드를 도입하기 위해 노력했으나 언제나 이용자 반발이 있었다. 오랜 기간 유지해 온 트위터라는 소셜미디어가 가진 정체성이 바로 거기에 있다고 생각하는 이용자가 다수였기 때문이다. 반면 인스타그램은 알고리즘을 도입하고 릴스나 추천을 통해 서비스의 성격을 새롭게 바꾸었다.
트위터는 어떤 의미에서는 시대정신을 가지고 있다. 주요한 정치적 변화의 순간을 함께 하기도 했고 민주주의나 발언의 자유와 같은 비전을 강조하기도 했었다. 문제는 그렇기 때문에 변화가 쉽지 않다는 점이다. 만약 트위터가 새로운 변화를 가져온 제품을 출시하더라도 이미 과거에 트위터가 자신과는 맞지 않는다고 판단했던 수백만명의 이용자가 다시 트위터를 이용하게 될 가능성이 얼마나 될까. 이러한 공백에 접근하는게 스레드일 수 있다. 스레드는 인스타그램과 연동된 서비스 형태를 제공하여 인스타그램 이용자 기반을 자연스럽게 스레드로 연결될 수 있게 했다. 그리고 초반에 무엇을 봐야할지 난감한 신규 가입자에게 인스타그램 기반의 알고리즘을 통해 무언가 볼 것을 제공해준다.
트위터 이용자를 고려한 시간순 타임라인도 가능하게 할 가능성이 있어보인다. 이미 데이터상으로도 알고리즘이 훨씬 나은 경험을 제공하는 것이 확실함에도 불구하고 많은 사람들은 아직까지 시간순 타임라인에 대한 선호를 보인다.
마이크 크리거: Explore 실험에 대한 재미있는 일화를 공유하겠습니다. Facebook에는 내부 A/B 테스트 도구가 있는데, 이 도구를 연결하여 Explore 실험에 대한 첫 번째 머신 러닝을 실행하고 버그 보고서를 제출했는데, 제가 “이봐요, 도구가 작동하지 않아서 결과가 보고되지 않습니다.”라고 말했죠. 그러자 그들은 “아니요, 결과가 너무 강력해서 말 그대로 차트에서 벗어난 것입니다. 작은 막대를 보면 말 그대로 200%가 넘는데, 어제 이걸 보내야 합니다.”라고 말했죠. 데이터는 정말 좋아 보였습니다.
스레드는 인스타그램 로그인을 활용하기 때문인지 모르겠지만 4시간만에 5백만 명이 넘는 사람이 가입했다고 발표했다. 그리고 5일 만에 1억건의 가입을 달성했으며, 트위터에서 일부 트래픽을 가져가는 것처럼 보인다고도 했다. 물론 주식차트에서도 흔히 보이는 것처럼 버블이 있었기 때문일 수 있지만 13일자 기준으로 여러 지표는 약간 내려온 모습을 보인다.
마케팅 인텔리전스 회사인 Sensor Tower의 전무이사인 Anthony Bartolacci는 CNBC와의 인터뷰에서 “Threads 출시는 적어도 Sensor Tower 모델에 있어서는 ‘인터넷의 판도를 바꿨다’고 할 수 있습니다.”라고 말합니다. “Sensor Tower가 앱 설치 수를 추정해 온 10년 이상의 기간 동안 Threads의 첫 72시간은 그 자체로 독보적인 수준이었습니다.”
하지만 센서 타워의 데이터에 따르면 스레드 출시 이후 사용자 참여가 크게 감소한 것으로 나타났습니다: 화요일과 수요일에 플랫폼의 일일 활성 사용자 수는 토요일보다 약 20% 감소했으며, 사용자 체류 시간은 20분에서 10분으로 50% 감소했습니다.
비즈니스 측면에서 트위터보다 성공적일 것이라고 말하는 사람도 있으나 메타는 다양한 카피 제품을 출시하고 종료하기를 반복해았다. 인스타그램 스토리처럼 크게 성공한 기능도 있지만 많은 서비스나 기능을 베꼈고 실패하기를 반복했다. 엑시오스에서 정리한 시각화에 따르면 아래와 같은 서비스가 생겨나고 종료하기를 반복했다
Lasso (틱톡), Super (카메오), Bulletin (서브스택) 같은 서비스들이 있었고, 나머지도 데이팅 서비스 등 유사하게 만든 서비스가 많았다. 이를 실제 반독점으로 보는게 가능한지는 모르겠으나 2020년 FTC 소송이 이루어지기도 했다(실제로 이는 다른 맥락도 있었지만). 그런 이유에서인지는 모르겠지만 개인적으로는 메타의 서비스들은 거부감이 크다. 집요한 개인정보 수집에 대한 부분도 이용자 입장에서는 싫은 느낌을 준다. 스레드의 미래에 대한 전망이 엇갈리지만 개인적으로는 좋게 보지 않는 이유 중 하나이다.
메타는 오픈소스를 이야기하며 스레드의 프로토콜로 더 큰 개방형 표준을 채택할 것이라고 이야기한다. 나도 언젠가 트위터 관련 글에서 마스토돈을 언급하며 트위터가 시장 지배력을 가지고 프로토콜 표준의 위치를 만들 수도 있지 않을까 하는 글을 작성했던바는 있다. 아래는 이와 관련된 글.
최근 몇 달 동안 많은 기술 회사들이 액티비티펍과 현재 “페디버스”로 알려진 페디버스에 자원을 투입하고 있습니다. 텀블러는 플립보드, 미디엄, 모질라, 심지어 메타까지 액티비티펍과 협력하고 있습니다. 이제 인터넷의 절반에 해당하는 프로토콜을 한 번에 사용할 수 있는 공식적인 ActivityPub용 워드프레스 플러그인이 출시되었습니다. 개발자들은 액티비티펍을 사용해 유튜브, 인스타그램 등에서 새롭고 다양한 앱을 만들고 있습니다. 어디에나 액티비티펍이 있습니다! 액티비티펍!
물론, 전 세계 트위터 탈퇴자들의 안식처가 된 ActivityPub 기반 플랫폼인 마스토돈도 있습니다. 하지만 기술 업계에 물어보면 마스토돈이 아니라 확장된 ActivityPub 기반 소셜 플랫폼이 미래라고 말하는 사람들이 점점 더 많아지고 있습니다.
그렇다면 액티비티펍이란 무엇일까요? 모든 것을 하나의 소셜 그래프와 콘텐츠 공유 시스템에 연결하여 소셜 네트워크를 상호 운용할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 근본적으로 다른 소셜 네트워킹 구조에 대한 오래된 아이디어에 기반한 오래된 표준으로, 현재 우리가 사용하는 플랫폼보다 이메일이나 구식 웹 채팅과 훨씬 더 유사합니다. 폐쇄형 플랫폼이 아닌 개방형 프로토콜에 의해 관리됩니다. 사용자에게 통제권을 돌려주고 소셜 웹이 단일 기업보다 더 큰 규모를 갖도록 하는 것이 목표입니다.
메타의 이런 행보로 인해 긍정적으로 보는 사람도 있을 수 있겠으나, 최근 LLaMA를 공개한 것부터 경쟁에서 생존을 위한 행보로 보는게 맞지 않을까. 하지만 트위터의 경쟁자가 들어온 것에 대해 긍정적으로 바라보고, 상호운용 가능한 프로토콜의 활성화를 기대하는 프레드 윌슨같은 시각도 있다.
그래서 나에게 Threads는 두 가지 중요한 사항에 관한 것입니다.
1/ 트위터 경쟁. 오래 기한이 지났고 절실히 필요합니다.
2/ 널리 지원되는 소셜 미디어 프로토콜의 출현. 활기차고 상호 운용 가능한 소셜 미디어 생태계를 생성해야 합니다.
스레드에 관한 평가는 엇갈리지만 분명 어떤 부분은 트위터에 계속 남아있게 될 것이다. 비슷해보이는 서비스이지만 확실히 다른 이용자층과 접근방식을 가지고 있다는 점이 두 서비스를 완전 차별화하는 요인이 될 것 같다. 메타는 알고리즘과 규모에 관한 것이고, 트위터는 실시간 반응과 뉴스와 논쟁을 위한 것이다.
메타에서 Instagram과 스레드를 총괄하는 아담 모세리는 새로운 플랫폼에서 뉴스나 정치에 우선순위를 두지 않을 계획이며, 이는 일부 파워 유저에게 트위터를 대체하는 역할을 하지 못할 수도 있다는 의미라고 밝혔습니다.
모세리는 스레드에 “정치와 딱딱한 뉴스는 필연적으로 스레드에 노출될 수밖에 없고, 인스타그램에서도 어느 정도 노출되고 있지만, 우리는 이러한 분야를 장려하기 위해 어떤 일도 하지 않을 것입니다.”라고 썼습니다.
트위터를 X로 바꾸는 것을 포함하여 여러가지 자해행위가은 일들이 발생하기에 트위터의 미래를 예측하는 것은 어렵지만 메타가 트위터를 대체하는 일은 쉽게 발생하지는 않을 것 같다는 생각이 든다. 이 서비스를 통해 무엇을 하고자할지에 관해 아마도 서로 다른 생각을 가지고 있기 때문이지 않을지.
인공지능으로 인해 정크 웹사이트가 급증했고, 많은 프로그램 광고가 이러한 사이트에 광고비를 지불하고 있음을 분석한 내용. 몇 가지 조사 결과가 인용되어 있다.
140개 이상의 주요 브랜드가 자신도 모르게 신뢰할 수 없는 AI 작성 사이트에 게재되는 광고에 비용을 지불하고 있습니다. 이러한 AI가 생성한 뉴스 사이트에 게재된 주요 브랜드 광고의 90%는 Google에서 제공한 것이지만, Google의 자체 정책은 사이트가 “스팸성 자동 생성 콘텐츠”가 포함된 페이지에 Google 제공 광고를 게재하는 것을 금지하고 있습니다. 이러한 관행은 막대한 광고비를 낭비할 뿐만 아니라 AI가 생성한 콘텐츠로 넘쳐나는 스팸성 인터넷의 도래를 앞당길 위험이 있습니다.
전미 광고주 협회의 최근 조사에 따르면 샘플 광고 노출의 21%가 광고 목적의 사이트로 이동한 것으로 나타났습니다. 이 단체는 이러한 사이트에서 매년 전 세계적으로 약 130억 달러가 낭비되는 것으로 추정했습니다.
