아마존 AI 크리에이티브 스튜디오는 소규모 비즈니스가 제품 사진을 동영상으로 전환하는 빠르고 쉬운 방법을 제공한다. 동영상 생성기의 실질적인 활용 사례

Microsoft throws in the towel on HoloLens 2
The Register

광학적 문제와 틈새시장. 마이크로소프트는 손을 떼고 메타와 애플만이 진지하게 투자하는 유일한 회사로 남았다.

Microsoft는 HoloLens 2 혼합현실 헤드셋 생산을 중단했으며 하드웨어 교체는 없을 것이라고 The Register에서 확인했습니다. 회사 대변인은 “Microsoft는 더 이상 Microsoft HoloLens 2를 생산하지 않으며, 고객과 파트너를 위해 구매할 마지막 시기를 알렸습니다. 보안 업데이트를 포함한 HoloLens 2 지원은 2027년 12월 31일에 종료됩니다.

Boomer Apple
Stratechery

서비스 수익과 이익은 실제로 하드웨어 판매에서 비롯된 것이라고 볼 수 있다. 즉, 하드웨어가 없으면 서비스도 존재할 수 없다. 하지만 애플은 3년 연속 아이폰 실질 가격을 낮춤으로써 서비스 사업의 성장을 위해 하드웨어의 접근성을 높였고, 이는 애플이 과거처럼 제품 가격을 쉽게 올릴 수 있는 힘이 약해졌다는 것을 의미한다고 말한다. 즉, 장기적인 성장 전략은 서비스에 더 초점을 맞추고 있다고 분석한다.

스넬은 애플에 “어디서 왔는지 기억하라”고 촉구하며 글을 마무리합니다. 하드웨어가 모든 것을 작동하게 하는 것입니다. 저는 스넬의 주장에 공감합니다. 통합 하드웨어 회사인 애플은 제가 존경하는 존재이자 어제 제가 잘못 예측한 것에서 알 수 있듯이 여전히 제 마음속에 크게 자리 잡고 있기 때문입니다. 게다가 서비스 수익과 이익은 하드웨어 수익과 이익에 대한 회계적 구분일 뿐이라고 주장할 수 있습니다(그리고 그래야 합니다). 왜냐하면 후자가 전자를 잠금 해제하기 때문입니다.

하지만 제가 iPhone을 특별히 분류한 이유는 바로 그것입니다. 저는 Snell이 말하는 보이지 않는 선은 이미 넘어섰다고 생각합니다. 네, 다음 분기 iPhone 숫자는 계절성 덕분에 다시 급증할 것이지만, 이제 Apple은 3년 연속으로 더 안정적으로 성장하는 서비스 사업을 선호하거나(실제 가격을 낮춰 iPhone의 접근 가능한 시장을 늘림으로써) 중년기에 제품 매출을 끌어올린 가격 책정력이 없다는 것을 인정했습니다.

We’re Entering Uncharted Territory for Math
The Atlantic

순수 수학에서 LLM이 어떤 의미가 있을지에 관한 글. 수학자 테런스 타오(Terence Tao) 인터뷰. GPT4 o1 모델을 보통이지만 완전히 무능하지 않은 대학원생에 비교한 말이 화제가 된 바 있다. 하지만 의미가 곡해된 부분이 있다며 아래와 같이 이야기한다.

제가 해결할 수 있는 문제를 주고 모델을 안내하려고 했습니다. 먼저 힌트를 주었고, 모델은 힌트를 무시하고 다른 작업을 했는데, 작동하지 않았습니다. 제가 이것을 설명하자, 모델은 사과하고 “좋아요, 당신 방식대로 할게요.”라고 말했습니다. 그런 다음 제 지시를 상당히 잘 수행했지만, 다시 막혔고, 저는 다시 수정해야 했습니다. 모델은 가장 영리한 단계를 결코 알아내지 못했습니다. 그것은 모든 일상적인 일을 할 수 있었지만, 매우 상상력이 부족했습니다.

대학원생은 과제를 완전히 해결하지 못하더라도 학습하고 수정할 잠재력이 있다고 보지만 o1은 지속적인 학습과 다르다고 말한다.

그렇다면 어디에 이를 활용할 수 있을까? 이와 관련해 인터페이스로서 LLM에 대한 언급을 한다.

증명 지원 도구를 사용하면 함께 일하는 사람을 신뢰할 필요가 없습니다. 이 프로그램이 100% 보장을 제공하기 때문입니다. 그러면 지금은 실제로 존재하지 않는 공장 생산 유형의 산업 규모 수학을 할 수 있습니다. 한 사람은 현대 공급망과 같이 특정 유형의 결과만 증명하는 데 집중합니다.
문제는 이러한 프로그램이 매우 까다롭다는 것입니다. 전문 언어로 주장을 작성해야 합니다. 그냥 영어로 작성할 수는 없습니다. AI는 인간 언어에서 프로그램으로 일부 번역을 할 수 있습니다. 한 언어를 다른 언어로 번역하는 것은 거의 대규모 언어 모델이 하도록 설계된 것과 정확히 같습니다. 꿈은 챗봇과 대화를 나누며 증명을 설명하고, 챗봇이 진행하면서 증명 시스템 언어로 변환하는 것입니다.
Wong: 그러니까 챗봇은 지식이나 아이디어의 원천이 아니라 인터페이스 방식이라는 거죠. Tao: 네, 정말 유용한 접착제가 될 수 있습니다.

Facebook admits to scraping every Australian adult user’s public photos and posts to train AI, with no opt-out option
ABC News

옵트아웃 옵션이 제공되지 않았다는 부분을 지적하는데, 이와 관련해서 호주 상원위원은 유럽과 같은 강한 규제가 없었기 때문이라 답했다.

슈브리지 상원의원은 ABC와의 인터뷰에서 정부가 청소년들이 겪는 온라인 피해에 대해 우려한다면, 개인정보 보호법을 정비하는 것이 가장 중요한 우선순위가 되어야 한다고 말했습니다.

“유럽에서는 사람들의 프라이버시가 보호되지만 호주에서는 보호되지 않는 데는 이유가 있습니다. 유럽 의원들이 엄격한 프라이버시 법률을 만들었기 때문입니다. Meta는 오늘 호주에 이와 동일한 법률이 있다면 호주인의 데이터도 보호되었을 것이라고 분명히 밝혔습니다.”라고 그는 말했습니다.

This AI Pioneer Thinks AI Is Dumber Than a Cat
WSJ

뉴욕대학 교수이자 메타 수석 AI과학자인 얀 르쿤은 대표적인 인공지능 회의론자. 인간과 같은 지능을 가지게 될 것이라는 우려에 대해 고양이에 비유하여 인공지능을 설명한다. 그의 입장은 얼마나 더 많은 데이터나 인프라를 투자하는지가 아닌 새로운 모델이 필요하다는 것. 이미지를 통해 학습하는 방식에 기대를 하고 있다는 이야기도 얼핏 나온다. 결국 지금 방식의 모델은 사람들이 걱정하는 수준에 다다를 수 없다고 본다

LeCun는 이러한 논의가 시기상조일 가능성이 크다고 말한다. 지난 5월, 떠나는 오픈AI 연구원이 초지능 AI를 제어하는 방법을 배우는 것이 필요하다고 언급했을 때, LeCun은 즉각 반응했다. 그는 X(구 트위터)에서 “우리보다 훨씬 더 똑똑한 AI 시스템을 긴급히 제어하는 방법을 알아내기 전에, 집 고양이보다 더 똑똑한 시스템을 설계할 수 있는 최소한의 단서라도 필요하다고 생각한다”고 답했다.

LeCun은 고양이 비유를 좋아한다. 그는 고양이가 물리적 세계에 대한 정신 모델, 지속적인 기억, 일정 수준의 추론 능력, 계획 수립 능력을 가지고 있다고 말한다. 그러나 메타를 포함해 오늘날의 최첨단 AI에는 이러한 특성이 전혀 존재하지 않는다.

NotebookLM now lets you listen to a conversation about your sources
Google Labs

연구 및 노트작성을 도와주는 구글의 도구인 Notebook LM. 흥미로운 기능을 소개했는데, 논문을 올려놓으면 그 내용을 바탕으로 자동으로 팟캐스트를 만들어주는 점이다.

오늘은 문서를 매력적인 오디오 토론으로 전환하는 새로운 방법인 Audio Overview를 소개합니다. 한 번의 클릭으로 두 명의 AI 호스트가 귀하의 소스를 기반으로 활기찬 “심층 분석” 토론을 시작합니다. 그들은 귀하의 자료를 요약하고, 주제 간의 연결을 만들고, 서로 농담을 주고받습니다. 대화를 다운로드하여 이동 중에도 사용할 수 있습니다.

이것이 무엇을 의미하는걸까? 기능을 보여주기 위한 서비스일수 있지만 실제 활용에서는 효과가 있을까? 재미있는 부분이 있을 것 같다.

A new World from Altman
Axios

오랜만에 듣게 되는 월드코인 이야기. 이름을 월드로 바꾸고 홍채기반 신원증명에 더 집중하게 될 것이라는 기사

이제 월드(World)로 불릴 이 회사는 암호화폐에 대한 뿌리에서 벗어나, 봇이 가득한 세상에서 인간이 자신의 신원을 확인할 수 있도록 하는 데 집중하고자 합니다. 이는 어제 샌프란시스코에서 열린 행사에서 명확히 밝혀졌습니다. […] 인간임을 증명해야 하는 문제는 AI가 없었다면 생기지 않았을 문제이지만, 점점 현실적인 이슈로 떠오르고 있습니다.

The Value of De Minimis Imports
NBER Working paper, Pablo D. Fajgelbaum & Amit Khandelwal

테무나 쉐인같은 커머스 사이트를 통한 직구가 증가하면서 국내에서도 비슷한 논의가 있었는데 미국에서 이와 관련된 면세제도가 가지는 효과에 대해 연구가 나왔다.

미국 소비자는 관세와 행정 수수료 없이 하루에 800달러 상당의 상품을 수입할 수 있습니다. 소비자 직거래의 증가에 힘입어 최근 몇 년 동안 이러한 “최소” 배송은 폭발적으로 증가했지만 인구조사 무역 데이터에는 기록되지 않습니다. 이러한 유형의 무역으로 혜택을 보는 사람은 누구이며, 정책적 시사점은 무엇일까요? 3개 글로벌 운송업체와 미국 관세국경보호청의 최소 배송을 포함한 국제 배송 데이터를 분석합니다. 저소득층 우편번호일수록 특히 중국으로부터 최소 배송을 수입할 가능성이 높았으며, 이는 소비자 직거래에서 발생하는 관세 및 관리 수수료가 빈곤층에게 불균형적으로 혜택을 준다는 것을 시사합니다. 이론적으로 임계치 이상의 관세를 부과하면 선형 관세가 완전히 통과되는 환경에서도 번칭을 통해 거래 조건의 이득을 얻을 수 있습니다. 경험적으로 번칭은 직접 배송에 대한 수요 탄력성을 떨어뜨립니다. 321조를 폐지하면 총 후생이 109억~130억 달러 감소하고 저소득층과 소수 민족 소비자에게 불균형적인 피해를 입힐 수 있습니다.

Welcome to STATE OF AI REPORT 2024.
Air Street

테크니컬한 내용 위주라 그냥 전체 요약 내용만

2024년 보고서의 주요 내용:

• 최첨단 연구소 성능의 수렴: 최첨단 연구소의 성능이 수렴하면서 독점 모델의 우위가 사라지고 있으며, GPT-4와 다른 모델 간의 격차가 좁혀지고 있습니다. OpenAI의 o1은 연구소를 다시 최상위로 올려놓았지만, 그 위치가 얼마나 지속될지는 불확실합니다.
• 계획 및 추론의 우선순위: LLM(대규모 언어 모델) 연구에서 계획 및 추론이 중요한 과제로 떠올랐습니다. 기업들은 강화 학습, 진화 알고리즘, 자기 개선(Self-improvement)과 LLM을 결합하여 미래의 자율 에이전트 애플리케이션을 개발하는 방법을 모색하고 있습니다.
• 기초 모델의 다분야 확장: 기초 모델(Foundation Models)은 언어를 넘어 수학, 생물학, 유전체학, 물리학 및 신경과학 등 다양한 분야에서 다중 모달(multimodal) 연구를 지원하는 능력을 입증하고 있습니다.
• 미국 제재의 제한적 영향: 미국의 제재는 중국 연구소가 강력한 (V)LLM(초거대 언어 모델)을 생산하는 데 제한적인 영향을 미쳤습니다. 재고, 승인된 하드웨어, 밀수 및 클라우드 액세스의 조합으로 인해 중국 연구소는 고성능 모델을 구축할 수 있었습니다. 그러나 중국의 반도체 산업 육성 노력은 여전히 혼란스러운 상태입니다.
• AI 기업의 기업 가치 상승: AI 기업의 기업 가치는 9조 달러에 도달했으며, 상장 기업은 AI 노출로 인해 강세장을 경험하고 있습니다. 비상장 AI 기업에 대한 투자는 증가했지만, 미국 내 대규모 GenAI(생성형 AI) 투자 라운드에도 불구하고 그 규모는 상대적으로 적었습니다.
• 수익을 창출하는 AI 기업의 등장: 기초 모델 개발자 및 비디오 및 오디오 생성에 집중하는 스타트업 등 일부 AI 기업은 본격적으로 수익을 창출하기 시작했습니다. 그러나 기업들이 시장 점유율을 확보하기 위해 모델 가격을 낮추는 과정에서 장기적인 지속 가능성에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
• 의사 인수(pseudo-acquisition)의 등장: 일부 AI 기업은 최첨단 기술을 유지하는 데 비용이 많이 들기 때문에, 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾지 못해 의사 인수를 통해 사업을 정리하는 방안을 모색하고 있습니다.
• 실존적 위험 담론의 완화: OpenAI의 쿠데타 시도 실패 이후, AI의 실존적 위험에 대한 논의는 다소 완화되었습니다. 그러나 연구자들은 여전히 모델의 잠재적 취약점과 오용 가능성에 대한 연구를 심화하고 있으며, 잠재적 수정 및 안전장치를 제안하고 있습니다.