Study reveals stark divide in how Democrats and Republicans cite science

국내에서 비슷하게 해보면 결과가 나오기는 할까?

미국 정책 문서 25년치를 분석한 결과, 민주당과 공화당이 의회 위원회와 싱크탱크에서 인용하는 과학 연구들 사이에 겹치는 부분이 거의 없는 것으로 드러나, 공통된 사실관계에 대한 우려가 커지고 있다.

What if news avoiders are right, and you don’t need journalism?

언론인 교육 과정에서는 우리 사회에 언론이 필요하다고 강조하지만, 현재 우리가 접하고 있는 언론이 정말로 필요한 것인지 묻는 것은 타당한 질문입니다.

전 세계 많은 사람들이 오늘날의 저널리즘이 필요한지 묻는 대신, 필요하지 않다는 것을 보여주고 있습니다. 최신 디지털 뉴스 보고서 에 따르면 40%가 “요즘 뉴스를 자주 또는 가끔 피한다”고 답했습니다 (미국 42%, 영국 46%, 기타 일부 국가에서는 60% 이상).

전통적인 저널리즘은 청중의 필요와 감정, 그리고 뉴스가 그들의 삶에서 어떤 역할을 해야 하는지를 고려하지 못하는 경우가 너무나 많습니다. 기자들은 사람들이 그 정보를 가지고 “무엇을 해야 하는지”에 대해서는 신경 쓰지 않고 단순히 “무슨 일이 일어났는지”만 보도합니다.

Chatbots are minding babies
Axios

AI 상호작용이 영유아에게 중요한 인간 상호작용과 활동을 밀어낼 수 있다. 또 AI 도구가 일부 아이들에게 도움이 되더라도, 그 이득이 기존 교육 격차를 더 심화시킬 수 있다는 우려도 있다. 콜린스는 “우리를 인간답게 만드는 한 가지는, 어린 아이든 더 큰 아이든, 비언어적 의사소통의 전 범위”라며 “미묘한 표정과 몸짓 같은 것들이 화면 앞에서는 빠진다”고 말했다.

Content and Community
Ben Thompson

오래된 이야기이기도 하고 뻔한 말이기도 하지만, 저작권 소송에서 출판사는 분리하며 새로운 시장에서도 기존 출판이 주인공이 되기는 어렵다고 언급한다. 결론은 공유된 기준을 만드는 역할을 할 수 있다는 점을 언급함

그러므로 AI 시대의 출판사에게 해답은 콘텐츠 통합 플랫폼 시대와 다를 바 없습니다. 바로 독자와 직접적인 연결고리를 구축하는 것입니다. 이는 더 나아가 사용자당 수익을 극대화하는 비즈니스 모델, 즉 구독 모델을 의미합니다 (이 사이트를 비롯한 점점 더 많은 사이트들이 구독 모델을 기반으로 하고 있습니다) .

하지만 제가 흥미롭게 생각하는 것은 미래로 되돌아갈 가능성입니다. 과거에는 출판이 국가를 형성했지만, 이제 출판의 새로운 기회는 공동체를 만드는 것입니다. 특히 오늘날의 인공지능은 이러한 역할에 근본적으로 적합하지 않습니다. LLM(Learning Leadership Machine)이 생성하는 모든 콘텐츠는 개인 맞춤형입니다. 당신이 묻는 질문과 인공지능이 답하는 내용은 제가 묻는 질문과 제가 받는 답변과 다릅니다. 이는 일을 처리하는 데는 유용하지만, 공통의 기반을 만드는 데는 도움이 되지 않습니다.

Accenture and WPP have discussed potential M&A deal
campaign

Campaign은 두 회사 간에 고위급 접촉이 있었던 것으로 파악했습니다.

Accenture는 ‘주니어-중급 인력의 시간 판매’ 비중이 큰 반복 작업이 줄어들며 인력 기반 수익모델이 압박받고, WPP는 카피·디자인·영상·미디어 플래닝 등 크리에이티브·운영이 AI로 대체되며 에이전시 가치사슬이 압박받는 상황.

Netflix uses generative AI in one of its shows for first time
The Guardian

넷플릭스의 SF 시리즈, 엘 에테르나우타(El Eternauta, 영원한별)에서 생성형 AI를 활용했다는 내용

“AI 기반 도구를 사용하여 놀라운 속도로 멋진 결과를 얻을 수 있었고, 실제로 해당 VFX 시퀀스는 기존 VFX 도구 및 워크플로를 사용했을 때보다 10배 더 빠르게 완성되었습니다.”라고 그는 말했다.

그는 AI 도구를 사용함으로써 넷플릭스가 대규모 예산이 투입되는 일반적인 작품보다 훨씬 낮은 비용으로 해당 프로그램을 제작할 수 있었다고 말했다.

사란도스는 “인공지능을 활용하지 않은 특수효과 비용은 그 예산으로는 도저히 감당할 수 없었을 것”이라고 말했다.

Teens flock to companion bots
Axios

대부분의 청소년은 여전히 봇보다 사람을 선호한다. AI 동반자 이용자의 80%는 실제 친구들과 더 많은 시간을 보낸다고 말한다. 절반 이상(67%)은 AI와의 대화가 인간과의 대화보다 덜 만족스럽다고 답한다. 청소년의 절반(50%)은 AI 동반자가 제공하는 정보나 조언을 신뢰하지 않는다고 한다.

일부 청소년은 AI 동반자와의 대화에서 연습한 사회적 기술을 현실에서 적용했다고 말했다. 이들은 해당 도구가 대화를 시작하는 법, 갈등을 해결하는 법, 감정을 표현하는 법을 가르쳐줬다고 했다.

하지만 일부(25%)는 AI 동반자에게 자신의 실명, 위치, 개인적 비밀을 공유했다고도 보고했다. 청소년의 거의 4분의 1(23%)은 AI 동반자를 “상당히” 또는 “완전히” 신뢰한다고 답했는데, 이는 챗봇이 잘못된 정보를 만들어내는 경향이 잘 알려져 있음에도 그렇다.

Disney, NBCU sue Midjourney over copyright infringement
Axios

소송문에서는 마치 미드저니가 기존 이미지를 그대로 복사·배포하는 것처럼 서술하지만, 실제 그런 방식은 아니다.

캘리포니아 중부 연방법원에 제출된 이 소송은 Midjourney가 스튜디오들의 지적재산권을 대형 언어 모델 훈련에 사용하고 저작권이 있는 캐릭터들의 AI 생성 이미지를 표시함으로써 직접적이고 간접적인 저작권 침해를 저질렀다고 고발하고 있습니다.

소장에는 Midjourney의 이미지 생성 도구가 NBCU의 미니언즈 캐릭터나 디즈니의 “라이온 킹”, “알라딘” 같은 영화 캐릭터 등 저작권으로 보호받는 캐릭터들의 복제품을 생산하는 방식을 보여준다고 주장하는 수십 개의 시각적 사례들이 포함되어 있습니다.

The ‘attention equation’: Winning the right battles for consumer attention
McKinsey

맥킨지는 스포츠 생중계부터 책, 스트리밍 TV까지 모든 미디어의 이용 시간·매출·이익을 분석한 보고서를 발표. 재미있는데 분량이 40페이지가량 되서 기계요약. 주목도에 따른 미디어 분류(즐거움: 공연·테마파크·책, 교육·정보: 신문·잡지·팟캐스트, 사회적 연결: 소셜미디어·게임,가벼운 오락: 스트리밍·TV, 배경 소음: 라디오·디지털 음악), 소비자 세그먼트 분류(콘텐츠 애호가, 상호작용 열광자, 커뮤니티 트렌드세터, 전통매체 고수층, 모바일 스크롤러, 절약형 탐구자, 디지털 전통주의자) 재미있음. 수치화되지 않았던 소비자 주목을 수치화했다는 점에서도 의미가 있다

이 보고서는 미디어 산업에서 소비자 주목(attention)을 어떻게 이해하고 활용해야 하는가에 초점을 맞추고 있다. 지금까지 미디어 업계는 주로 주목의 양, 즉 얼마나 많은 시간이 소비되는가에 집중해 왔다. 그러나 실제로 수익성과 성장의 차이를 만들어내는 것은 주목의 양이 아니라 질적 속성이라는 것이 보고서의 핵심 주장이다. 이를 체계화하기 위해 맥킨지는 “주목 방정식(attention equation)”을 제시한다.

첫째, 미디어 환경은 공급 과잉 상태다. 콘텐츠 생산은 폭발적으로 늘어났지만, 소비자가 콘텐츠에 할애할 수 있는 시간은 연간 1~2% 증가에 그친다. 사람들은 하루 13시간 이상을 미디어와 함께 보내지만, 동시에 여러 매체를 소비하는 멀티태스킹이 일반화되면서 개별 매체에 집중하는 정도는 낮아졌다. 전통적 매체(인쇄물, 케이블TV)는 여전히 단위당 높은 수익성을 유지하지만, 디지털 기반 서비스는 소비량 대비 수익화가 낮다는 점이 드러났다.

둘째, 맥킨지는 전통적 수익화 지표만으로는 미디어 산업의 성과 차이를 충분히 설명할 수 없다고 분석한다. 회귀분석에 따르면 기존의 상업 지수(Commercial Quotient, CQ)만으로는 수익화 격차의 약 2/3 정도만 설명할 수 있으며, 나머지 1/3은 집중도와 소비 목적이라는 새로운 요인, 즉 주목 지수(Attention Quotient, AQ)가 설명한다. 결국 소비자가 특정 콘텐츠에 얼마나 몰입하는지, 또 그 콘텐츠를 어떤 목적으로 소비하는지가 핵심 변수가 된다.

셋째, 집중도와 목적을 기준으로 보면 매체별 차이가 분명하게 나타난다. 책, 오프라인 경험, 게임과 같은 매체는 소비자의 몰입도가 높다. 반면 소셜미디어는 낮은 집중도를 보인다. 목적 측면에서는 공연, 테마파크, 독서 같은 활동은 ‘사랑해서 한다(love)’라는 정서적 동인이 강하며, 신문이나 잡지, 팟캐스트는 학습과 정보 목적이 크다. 반대로 스트리밍 영상은 가벼운 오락 목적이 강하고, 음악이나 라디오는 배경 소음 역할로 소비되는 경우가 많다.

넷째, 맥킨지는 소비자를 7개의 세그먼트로 나누었다. 이 중 세 가지가 고가치 그룹으로 전체 소비자의 40%를 차지한다. 콘텐츠 애호가 그룹은 다양한 장르를 폭넓게 소비하며 지출 여력이 높은 슈퍼팬이다. 상호작용 열광자 그룹은 게임, 스포츠, 베팅을 즐기며 강한 몰입을 보이지만 광고에 부정적 태도를 갖는 경우가 많다. 커뮤니티 트렌드세터 그룹은 새로운 문화를 창출하고 이를 주변에 퍼뜨리며, 광고에도 개방적인 편이다. 나머지 네 그룹은 전통매체 고수층, 모바일 스크롤러, 절약형 탐구자, 디지털 전통주의자로 구분되며, 이들은 상대적으로 낮은 지출과 몰입도를 보인다. 흥미로운 점은 광고 태도와 실제 구매 행동 사이의 간극이다. 광고를 싫어한다고 응답한 사람들 중에서도 일정 비율은 실제로 광고를 보고 구매를 경험한다는 것이다.

다섯째, 보고서는 ‘슈퍼 유저’와 ‘슈퍼 스펜더’를 구분한다. 상위 10%의 소비자가 전체 소비 시간의 22%를 차지하지만 지출은 20%에 그친다. 반면 상위 10% 지출자는 전체 지출의 47%를 담당한다. 즉 많이 소비한다고 해서 반드시 많이 지출하는 것은 아니며, 오히려 집중도가 높은 소비자가 두 배 이상 더 많이 지출하는 경향을 보인다. 결국 진정한 고가치 고객은 ‘슈퍼 어텐션’을 가진 사람들이다.

여섯째, 스트리밍 시장을 사례로 보면, 구독자의 생애가치(LTV)는 소비자의 집중도와 콘텐츠 소비 목적에 직접적으로 연관된다. 특정 플랫폼에서 소비자가 ‘사랑해서 본다’는 동기로 시청할수록 LTV가 크게 올라간다. 여기에 영향을 주는 요인은 콘텐츠 볼륨, 추천 알고리즘, 지식재산권(IP), 장르 믹스, 그리고 고가치 세그먼트가 얼마나 많이 포함되어 있는가이다. 특히 스포츠와 뉴스는 단순 오락이 아니라 사랑과 정보 목적이 강하기 때문에 집중도와 가치가 높게 나타난다.

일곱째, 이해관계자에게 주는 시사점은 명확하다. 광고주에게는 단순히 도달률이나 노출 시간을 고려하는 것이 아니라, 집중도와 목적에 맞춘 광고 배치를 통해 공명을 높여야 한다는 것이다. 제작자와 배급사에게는 어떤 주목을 겨냥할 것인가가 콘텐츠 전략과 투자 의사결정의 핵심이다. 단순히 많이 노출되는 것이 아니라 질적으로 가치 있는 주목을 끌어내야 성공할 수 있다.

마지막으로 세대와 국가별 차이도 드러난다. Z세대는 모바일과 게임에 집중하고, 베이비붐 세대는 인쇄물과 케이블에 충성한다. 밀레니얼 세대는 소셜과 스트리밍에서 상거래를 선도한다. 그러나 세대를 불문하고 라이브 이벤트는 여전히 강력한 매력 요소다. 국가별로 보면 미국은 전반적으로 수익화 수준이 가장 높고, 독일과 일본은 인쇄물 강세, 브라질과 인도는 모바일·게임 강세, 사우디아라비아는 오디오북 강세를 보인다.

결론적으로 이 보고서는 미디어 경쟁의 승자는 단순히 많은 주목을 확보하는 것이 아니라, 집중도와 목적이 결합된 ‘가치 있는 주목’을 확보하는 기업이라고 강조한다. 주목 방정식은 이를 계량화하고 전략적으로 활용할 수 있는 새로운 틀을 제공한다.

Welcome to the “infinite workday”
Axios

“많은 사람들의 현대적 근무일에는 명확한 시작이나 끝이 없습니다”라고 Work Trend Index 특별 보고서의 저자들은 썼습니다. 이 보고서는 Microsoft 365 생산성 앱들(Outlook, Teams, PowerPoint 등)의 전 세계 수백만 사용자들의 익명화된 데이터를 분석했습니다. […] 정규 근무시간 동안 집중을 유지하기가 어렵습니다. 2025년 2월까지 12개월 기간의 데이터를 분석한 결과, 지식근로자들은 공식적인 8시간 근무일 동안 이메일, 캘린더, 메시징과 같은 앱의 알림으로 1.75분마다, 즉 275번 업무가 중단되는 것으로 나타났습니다. 한편, 원격근무의 증가로 근로자들이 전국과 전 세계에 더 분산되면서, 현재 회의의 5분의 1이 “정규” 근무시간 외에 이루어지고 있습니다. 오후 8시 이후 회의는 작년 대비 16% 증가했으며, 평균적인 직원은 이제 핵심 업무시간 외에 50건 이상의 메시지를 주고받습니다. 이들은 아침에 늦잠을 자지도 않습니다. Microsoft WorkLab의 공동 창립자이자 Microsoft 365 Copilot의 총괄 매니저인 콜레트 스탈바우머는 “광범위한” 근로자들이 오전 6시에 일어나 일을 한다고 말합니다.