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  • 메타의 팩트체크 종료

    Meta is ending its fact-checking program in favor of a ‘community notes’ system similar to X’s
    NBC News

    메타는 IFCN(International Fact-Checking Network) 인증을 받은 독립적인 팩트체킹 기관들과 파트너십을 맺고, 팩트체커가 정확성을 평가한 뒤 등급을 부여하는 방식을 사용했다. 하지만 이가 표현의 자유를 억압한다는 논란이 있었고, 오류나 일관성 측면에서 비판도 제기되었다. 하지만 이를 X와 유사한 커뮤니티 노트(크라우드 소싱 기반 팩트 체크 시스템) 시스템으로 대체한다고 밝혔다.

    “우리는 본래의 방향으로 돌아가 실수를 줄이고, 정책을 단순화하며, 우리 플랫폼에서 표현의 자유를 회복하는 데 집중할 것입니다.” 주커버그는 영상에서 이렇게 말했다. “좀 더 구체적으로 말씀드리자면, 첫째, 팩트체커를 없애고 X와 유사한 커뮤니티 노트 시스템으로 대체할 것입니다. 먼저 미국에서 시작할 계획입니다.”

  • AI와 컴퓨터사이언스 전공

    OpenAI’s o3 model freaks out comp sci majors
    Axios

    기사에 조지아 공대 교수는 “새로할게 많으니 너무 걱정하지 말라”라고 이야기하지만 일정 수준에 도달하지 못하는 전공생은 (지금도 그렇지만) 지금보다도 더 어려워지겠다. 전공별로 부침이 있는걸 보면 인생 알기 힘들다

    X의 한 사용자는 “CS 졸업생들은 솔직히 끝난 것 같다”고 말했다. 또 다른 사용자는 “진로를 바꿔야 할 수도 있다”고 언급했다. 한 사용자는 “이제 OpenAI의 o3가 나왔는데, CS 학부 신입생인 나는 어떻게 해야 하죠?”라고 “r/singularity” 서브레딧에서 질문했다. OpenAI에 따르면, o3는 한 수학 벤치마크에서 “인간 전문가” 수준보다 높은 점수를 기록했다. 또한, 코딩 벤치마크에서는 OpenAI의 최고 과학 책임자의 점수를 뛰어넘었다. 그리고 이 모델은 앞으로 더욱 발전할 것이다.

  • 코닥 몰락에 대한 사례분석

    The Real Lessons From Kodak’s Decline
    MIT Sloan

    디지털을 무시해서 망했다고 언급되는 코닥에 대한 사후분석. 재미있는 이야기. 사실은 적극적으로 디지털에 뛰어들었지만 쉽지 않았던 것으로 이야기한다. 즉, 단순 기술변화가 아닌 기술, 조직, 환경 변화의 복합적 결과로 설명.

    핵심 기술이 범용 기술 플랫폼으로 대체될 가능성이 있는가?
    디지털 기술이 산업에 미치는 영향은 무엇인가?
    자본집약적 사업 구조를 어떻게 축소할 것인가?
    생태계 내 파트너들의 변화가 기업의 장기적 이익에 어떤 영향을 미치는가?

  • 2024년 LLM에 관해 알게된 것

    Things we learned about LLMs in 2024
    Simon Willison’s Weblog

    좋은 글. 목록만 가져와서 인용해놓는다.

    • GPT-4의 한계가 완전히 깨졌다
    • 일부 GPT-4 모델은 내 노트북에서도 실행된다
    • 경쟁과 효율성 증가 덕분에 LLM 가격이 폭락했다
    • 멀티모달 비전(이미지 처리)은 보편화되었고, 오디오 및 비디오 모델도 등장하기 시작했다
    • 음성과 실시간 카메라 모드는 SF에서 현실이 되었다
    • 프롬프트 기반 애플리케이션 생성이 이미 일반화되었다
    • 최고의 모델에 대한 보편적 접근은 몇 달 만에 끝났다
    • “에이전트”는 여전히 제대로 구현되지 않았다
    • 평가(Evals)는 정말 중요하다
    • Apple Intelligence는 별로지만, Apple의 MLX 라이브러리는 뛰어나다
    • 추론 확장형(reasoning) 모델이 부상했다
    • 현재 최고의 LLM이 중국에서 600만 달러 미만의 비용으로 훈련되었을까?
    • 환경적 영향이 개선되었다
    • 환경적 영향이 훨씬 더 악화되었다
    • 2024년은 “조악한 품질(sloppy)”의 해였다
    • 합성 학습 데이터가 효과적으로 작동한다
    • LLM 사용이 더 어려워졌다
    • 지식이 극도로 불균등하게 분포되어 있다
    • LLM은 더 나은 비판이 필요하다
    • 2024년 내 블로그에서 “LLMs” 태그로 게시된 모든 글

  • AI 에이전트란 무엇인가

    Agents

    에이전트가 무엇인지에 관한 구글의 논문.

    가장 기본적인 형태에서 생성형 AI 에이전트는 세상을 관찰하고, 자신이 사용할 수 있는 도구를 활용하여 목표를 달성하려는 애플리케이션으로 정의할 수 있다. 에이전트는 자율적이며, 인간의 개입 없이도 독립적으로 행동할 수 있다. 특히, 특정 목표나 수행해야 할 목적이 주어졌을 때 더욱 효과적으로 작동한다. 또한, 에이전트는 목표를 달성하는 과정에서 능동적으로 행동할 수도 있다. 즉, 인간이 명확한 지시를 내리지 않더라도, 에이전트는 스스로 무엇을 해야 할지를 추론하고, 궁극적인 목표를 달성하기 위해 어떤 행동을 취할지를 결정할 수 있다.

  • RIP 망중립성

    FCC net neutrality rules dead again as appeals court sides with Big Telco
    The Register

    망중립성 관련된 또 한 번의 결정. 오바마 때 ISP를 Title II(공공통신사업자)로 재분류 했으나 트럼프 행정부에서 규제가 폐지되었고 바이든 때 다시 부활했으나 이번에 법원에서 FCC 권한이 없다고 폐지

    “우리는 더 이상 FCC의 법률 해석에 대한 존중을 제공하지 않는다… 우리는 광대역 인터넷 서비스 제공업체가 [통신법]에 따라 ‘통신 서비스’가 아니라 ‘정보 서비스’를 제공한다고 판단하며, 따라서 FCC는 ‘통신 서비스’ 조항을 통해 원하는 망 중립성 정책을 강제할 법적 권한이 없다.”

    — 세 명의 항소법원 판사 판결문 중

    망중립성 관련 찬반을 보면 규제가 폐지된 이후에도 패스트레인같은 최악의 시나리오가 발생하지 않았다는 의견이 있는 반면, 직접적으로 패스트레인을 도입하지 않아도 CP사가 ISP와 협상을 통해 우회적으로 특혜를 받고 있을 가능성이 있다는 의견이 대립된다.

  • 구글의 TAC와 애플 검색

    UNITED STATES OF AMERICA v. GOOGLE LLC

    구글의 TAC 관련 소송에서 애플의 에디큐가 법원에 제출한 선언문의 일부 내용. 애플이 검색시장에 뛰어들 것이라는 시나리오에 관해 “아니요”, “저희는 계속 돈 받고 싶은데요”라고 답변함

    원고 측(미국 정부 및 주 정부)은, Apple이 Google과의 수익 공유 계약이 없어지면 자체 검색 엔진을 개발하거나 검색 광고 시장에 진출할 것이라고 가정하고 있습니다. 그러나 Apple의 증인들은 이러한 가정이 틀렸다는 것을 설명할 수 있습니다. 그 증거는 Apple이 검색 엔진 시장에 진입하는 데 직면할 도전 과제, Apple이 지금까지 검색 엔진을 개발하지 않은 이유, 그리고 향후 어떤 구제 조치가 내려지든 Apple이 검색 엔진을 개발할 가능성이 낮은 이유를 포함할 것입니다.

    Apple이 검색 엔진을 만들 계획이 없는 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, Apple은 다른 성장 분야에 집중하고 있습니다. 검색 엔진을 개발하려면 자본 투자와 인력 배분이 필요하며, 이는 수십억 달러의 비용과 수년간의 시간이 소요될 것입니다. 둘째, 검색 시장은 최근과 앞으로의 인공지능(AI) 발전으로 인해 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 상황에서 검색 엔진 개발에 대규모 자원을 투입하는 것은 경제적으로 위험할 수 있습니다. 셋째, 경쟁력 있는 검색 엔진을 구축하려면 타겟 광고를 판매할 플랫폼이 필요하지만, 이는 Apple의 핵심 사업 모델이 아닙니다. Apple은 이를 운영하기 위한 충분한 전문 인력과 인프라를 보유하고 있지 않으며, 현재 보유한 일부 광고 사업(예: App Store 광고)과는 성격이 완전히 다릅니다. 또한, Apple은 오랜 기간 동안 개인정보 보호를 중요한 원칙으로 삼아왔기 때문에 검색 광고 사업에 진출할 경우 이러한 원칙과 균형을 맞추는 것이 어려울 수 있습니다.

  • 캘리포티아 아동소셜미디어법안 일부 집행금지

    Judge blocks parts of California bid to protect kids from social media
    Courthouse News Service

    연방판사는 아동을 소셜미디어 중독으로부터 보호하는 법안(SB 976)의 핵심 조항을 시행하지 못하도록 캘리포니아주에 금지 명령을 내렸다. 이는 해당 법안이 기술 기업들의 수정헌법 제1조(표현의 자유) 권리를 침해할 가능성이 있다고 판단했기 때문이다. 아무리 목적이 선해보여도 규제와 관련해서 명확한 범위를 정하는 것이 쉬운일은 아니다.

    판사는 아동 보호가 법적으로 중요한 명분이며 여러 과학적 연구에 의해 뒷받침되는 점은 인정했지만, 이 법안이 목적을 달성하기에 충분히 정밀하게 설계되지 않았다고 지적했다.

    “NetChoice가 지적한 것처럼, ESPN과 같은 스포츠 웹사이트는 미성년자가 좋아하는 팀이 챔피언십에서 우승했다는 알림을 금지 시간대에 보낼 수 있지만, 페이스북은 동일한 알림을 보낼 수 없다.”
    – 판결문에서 다빌라 판사

    또한, 미성년자 계정 수 공개 요구 조항도 실효성이 부족하다고 지적했다.

    “소셜미디어 플랫폼을 이용하는 미성년자 수를 공개하는 것이 미성년자의 소셜미디어 사용을 줄이는 데 도움이 된다는 근거가 없다.”
    – 다빌라 판사

  • 새로운 GPT O3 모델

    OpenAI delivers the jump?
    Benedict Evans

    오픈AI의 새로운 모델 O3가 복잡한 추론을 테스트하도록 설계된 ARC AGI 벤치에서 매우 높은 성적을 거두었다. GPT4o는 5%, O1은 20%, O3는 고효율로 76%, 더 많은 컴퓨팅 파워로 88%를 달성했다. 이를 두고 베네딕트 에반스가 쓴 칼럼에서 인상적인 말. People are cheaper.

    하지만 ‘더 많은 컴퓨터’는 훨씬 더 많은 컴퓨팅을 필요로 하며, 88%를 달성하기 위한 테스트에는 문제당 수만 달러의 비용이 든다는 점이 걸림돌입니다. 사람이 더 저렴합니다.

  • 스포티파이, 유령 아티스트

    The Ghosts in the Machine
    Harpers

    스포티파이가 인기있는 플레이리스트에서 아티스트 곡을 저렴한 자체제작 곡으로 바꾸고 있다는 의혹에 관한 글.

    Spotify는 단순히 여러 음악 제작사들과 협력하는 것뿐만 아니라, ‘Spotify가 재정적으로 이익을 얻을 수 있는 음악’을 제공하는 내부 팀을 운영하며, 이들이 플랫폼 내 플레이리스트에 특정 트랙을 배치하는 역할을 한다는 사실을 발견했다. 이를 통해 Spotify는 저비용 음악의 스트리밍 비율을 증가시키려 하고 있으며, 이 프로그램의 이름은 ‘Perfect Fit Content(PFC)’다.”