Neil Vogel on Google Zero
The Rebooting
Dotdash Meredith의 CEO 닐 보겔이 “구글 제로” 상황에 어떻게 대비하고 있는지 이야기. 대비라고 이야기하는게 사실은 별다른건 없는 느낌…
“우리는 말 그대로 이것을 구글 제로라고 부른다”고 Dotdash Meredith CEO 닐 보겔이 최근 Media Product Forum에서 말했다. “구글이 아예 트래픽 전송을 중단하면 어떻게 될까? 이건 종말론적 계획이 아니다—작업 시나리오다.”
구글의 AI 오버뷰는 이미 Dotdash Meredith 검색 쿼리의 3분의 1에 나타나고 있다. 회사는 그런 결과들의 클릭률 감소를 보고 있다. 이는 도전이지, 일을 정리할 이유는 아니다. “우리가 정말 오랫동안 알고 있었던 것은 궁극적으로 사용자들과의 직접적인 관계가 필요하다는 것”이라고 그는 말했다.
Google CEO Sundar Pichai on the future of search, AI agents, and selling Chrome
The Verge
질문:
퍼블리셔들이 늘 그렇듯이 구글 I/O 발표에 반응했습니다. 뉴스 미디어 얼라이언스는 어제 AI 모드가 발표된 후 매우 화가 났다고 말할 수 있습니다. 뉴스 미디어 얼라이언스 회장의 성명을 보면, “링크는 퍼블리셔들에게 트래픽과 수익을 주는 검색의 마지막 구원의 품질이었다. 이제 구글은 콘텐츠를 강제로 가져가서 아무런 대가도, 경제적 대가도 없이 사용한다. 그것이 바로 도둑질의 정의다”라고 했습니다. 그리고 법무부와 소송이 이를 다뤄야 한다고 계속 말하고 있습니다. 이는 매우 분노한 반응입니다. 이건 협상이 아니죠? 이건 “우리는 그냥 이것을 중단하길 원한다”는 것입니다. “좋아, 어딘가에서는 늘어나고 있을지 모르지만, 우리에게는 사업을 파괴하고 있다”고 말하는 이 목소리 큰 사람들에게 어떻게 응답하시겠습니까?답변:
우선, 모든 제품에서 AI 모드는 출처를 제공할 것입니다. 그리고 우리는 제품 방향으로서 이것을 만들겠다는 방향에 매우 확고히 전념하고 있습니다… 사람들이 구글에 오는 이유 중 하나는 웹의 그 폭넓음을 경험하고 자신이 원하는 방향으로 가는 것이라고 생각합니다. 그래서 저는 우리가 더 많은 맥락을 제공한다고 봅니다. 네, 바로 답변을 얻을 수 있는 특정 질문들이 있을 것입니다. 하지만 전반적으로… 그리고 그것이 오늘날 우리가 보고 있는 패턴입니다. 지난 1년간 무엇보다도 우리가 사람들을 보내는 영역의 폭이 늘어나고 있다는 것이 분명해졌습니다. 그래서 AI 모드에서도 그럴 것이라고 기대합니다.
The Great Pivot: How Hollywood Studios Are Moving Beyond AI Experimentation
The Wrap
할리우드가 AI를 받아들이게 만든 핵심 요인은 “클린 모델”의 등장이었다 – 웹에서 스크래핑한 콘텐츠가 아닌 검증 가능한 라이선스 데이터로 훈련된 AI 시스템이다. 세 번의 AI on the Lot 컨퍼런스에 모두 참석한 AI 스튜디오 FBRC AI의 공동 창립자인 레이첼 조이-빅터는 이것이 업계 도입에 중요하다고 본다.
이러한 모델들은 명확한 라이선스 계약이 있는 훈련 데이터를 사용하여 저작권 문제를 해결한다. 예로는 라이선스를 받은 YouTube 콘텐츠로 훈련된 구글의 Veo 3, Adobe Stock 이미지를 사용하는 Adobe의 Firefly가 있다. Moon Valley와 같은 독립적인 대안도 클린 옵션으로 부상하고 있어, 스튜디오들에게 법적 위험 신호를 일으키지 않는 AI 도구를 제공하고 있다.
Keeping AI secret
Axios
비밀리에 생성형 AI 사용이 확산되는 이유는 회사에 가이드라인이 없거나, 즐겨 쓰는 도구가 금지되었거나, 동료보다 경쟁 우위를 차지하려는 욕구 때문이다. 또한 사용 사실이 들킬 경우 “대체 가능한 인력”으로 보일까 두려워하는 심리도 크다.
How AI is changing the face of dating
DAZED
데이트 상황이 아니더라도 문자를 요청하게 된다.
이와 별개로 미국에서 신규 연인의 절반 이상이 온라인에서 시작한다는 이야기가 있고, 매칭 방식에서부터 서비스 운영에 이르기까지 데이팅 앱에 AI가 다양하게 적용되고 있다.
더욱 흥미로운 점은 사람들이 ChatGPT에 어려운 감정 노동을 아웃소싱하는 방식입니다. 28세 아르샨은 ChatGPT에 마음을 털어놓고 상황을 요약해 달라고 요청하는 것이 실제로 감정을 정리하는 데 도움이 된다고 말합니다. “사귀고 있던 남자에 대한 생각과 감정을 요약하는 데 어려움을 겪었어요. 그래서 ChatGPT에 그 상황에 대한 제 생각을 이야기했죠.”라고 그들은 설명합니다. “그 덕분에 저는 그저 관심을 받고 싶었고, 차라리 헤어지는 게 낫다는 걸 깨달았어요. 저는 스스로에게 마무리를 짓는 걸 좋아해요.”
TikTok의 여러 영상에서 알 수 있듯이, 많은 사람들이 ChatGPT를 사용하여 이별 문자나 “친구가 되자”라는 끔찍한 메시지를 작성해 왔습니다. COSRT 공인 심리성애 및 관계 치료사인 케이트 캠벨은 잠재적인 데이트 상대(혹은 관계)와의 관계를 끊기 위해 AI 도구를 사용하는 것은 우리가 동시에 만날 수 있는 사람들의 수가 너무 많기 때문일 수 있으며, 2010년대 후반과 2020년대 초반, 소통 부족이 많은 사람들의 온라인 데이트를 결정지었던 고스팅 시대에 대한 반작용일 수도 있다고 설명합니다.
Microsoft CTO Kevin Scott on how AI can save the web, not destroy it
The Verge
1. MCP와 NLWeb — 차세대 웹 표준 구상
- MCP(Model Context Protocol): 원래 Anthropic이 만든 개방형 프로토콜로, AI 에이전트가 웹사이트·서비스와 구조적으로 상호작용할 수 있게 함.
- NLWeb(Natural Language Web): MCP 기반으로 웹사이트에 자연어 검색 기능을 쉽게 붙이고, AI가 접근·활용할 수 있게 하는 개방형 규격.
- 목표는 현재의 중앙집중형 검색(구글·빙 인덱스) 대신, 각 사이트가 직접 AI 친화적인 검색·상호작용 기능을 제공하는 ‘에이전틱 웹’을 만드는 것.
2. 기술·비즈니스 과제
- AI가 직접 웹을 ‘클릭’하며 작업하는 방식은 비효율적·취약하므로, 표준화된 구조로 안전하고 수익성 있는 연결 필요.
- 기존 웹 생태계는 검색엔진이 트래픽을 주고, 사이트는 광고나 구독으로 수익을 얻는 구조였는데, AI 검색이 답을 직접 제공하면서 트래픽이 감소하는 문제가 발생.
- 새로운 구조에서는 콘텐츠 제공자가 어떤 데이터·기능을 개방할지, 어떤 비즈니스 모델로 연결할지 직접 결정할 수 있어야 함(구독, 광고, 트랜잭션 등).
3. AI 채택과 제품화 현황
- 소프트웨어 개발 분야를 제외하면, 아직 일상에서 AI 에이전트를 적극 활용하는 사례는 적음.
- 모델의 추론 능력은 충분하지만, 실제 사용 사례와 ‘행동 공간(action space)’이 좁아 유용성이 제한됨.
- 에이전트가 더 다양한 작업을 안전하게 수행하도록 개방형 표준과 인프라 확충이 필요.
4. 창작물·저작권 논쟁에 대한 입장
- 창작자 보상을 보장하는 새로운 모델이 필요하다고 인정.
- 예술·엔터테인먼트 분야의 창작 인센티브는 유지하되, 의료 진단 등 사회적 가치가 큰 영역에서 AI 활용이 가속되길 원함.
- 장기적으로는 데이터 의존도를 줄이고, 구독형 접근이나 실시간 정보 연동 같은 새로운 데이터 활용 모델 가능성도 있음.
NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2025
DeepMind CEO Demis Hassabis + Google Co-Founder Sergey Brin: AGI by 2030?
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영상 내용 요약
이 대담에서는 DeepMind CEO 데미스 하사비스와 구글 공동창업자 세르게이 브린이 AI 발전 현황과 AGI(범용인공지능) 전망을 중심으로 이야기를 나눴습니다.
두 사람 모두 현재의 프론티어 모델들이 놀라운 성과를 내고 있지만, AGI에 이르기 위해서는 기존 기법의 극대화와 함께 새로운 알고리즘적 돌파구가 최소 한두 번 더 필요하다고 봤습니다. 하사비스는 규모 확장(scale)과 혁신이 병행돼야 하며, 브린은 장기적으로 알고리즘 발전이 하드웨어 성능 향상보다 더 중요할 것이라고 강조했습니다.
대화에서는 특히 ‘사고형(thinking) 패러다임’의 중요성이 언급됐습니다. 예를 들어 바둑·체스 같은 게임에서 사고 과정을 추가하면 실력이 월등히 향상되듯, 복잡한 현실 문제에서도 이 방식이 큰 잠재력을 가질 수 있다고 봤습니다. 다만 현실 세계 모델링은 게임보다 훨씬 어려우며, 오류 축적 방지와 정확한 세계 모델 구축이 핵심 과제라고 했습니다.
AGI의 정의와 시점에 대해서는, 하사비스가 ‘인류 최고의 두뇌들이 해온 모든 지적 활동을 동일한 뇌 구조로 수행할 수 있는 지능’을 AGI로 규정하며, 현재 시스템은 ‘불균형한 지능(jagged intelligence)’ 상태라고 설명했습니다. 브린은 AGI 달성 주체가 단일 기업일 수도, 여러 기업이 비슷한 시기에 도달할 수도 있다고 보았고, 시점은 2030년 전후로 전망했습니다.
DeepMind CEO Demis Hassabis + Google Co-Founder Sergey Brin: AGI by 2030?이외에도 자기개선형 시스템, 스마트글래스와 물리 환경 이해를 통한 에이전트 구현, 로보틱스의 소프트웨어적 병목 해소, 영상 생성 모델의 품질 관리와 워터마킹(SynthID), 그리고 AI 시대의 웹 변화 전망 등이 논의됐습니다. 두 사람 모두 AI가 웹·모바일을 넘어 훨씬 더 큰 변화를 가져올 것이라고 전망하며, 지금이 컴퓨터 과학자에게 역사적으로 가장 흥미로운 시기라고 입을 모았습니다.
GenAI’s adoption puzzle
Benedict Evans
생성형 AI가 빠르게 보급됐지만, 여전히 많은 사용자가 매일이 아니라 주간 단위로만 쓰는 이유를 ‘시간 문제’인지 ‘제품 문제’인지 묻는다. 채택률은 높지만 DAU가 낮은 현실에서, 대중화의 전환점이 오기 전까지는 대부분의 사람들에게 AI가 핵심 도구가 아니며, 매일 쓰는 사람들의 경험은 ‘버블’일 수 있다고 지적한다. 생각해보면 나도 일하는게 아니라면 굳이 쓸 필요가 없을것 같은 느낌?
하지만 이러한 질문들이 어떻게 결론 나든, 기억해야 할 중요한 점이 있습니다. 만약 여러분이 하루에 서로 다른 LLM을 다섯 개씩 쓰고, 올해 들어 한 번도 구글 검색을 하지 않았으며, 친구들도 모두 똑같다면… 지금 여러분은 버블 안에 있는 것입니다.
Anthropic’s new model has a dark side
Axios
- Opus 4의 120페이지 분량 “시스템 카드”에서 강조된 한 시나리오에서, 모델은 자신의 창조자들에 대한 가상의 이메일에 접근할 수 있게 되었고 시스템이 교체될 것이라는 말을 들었습니다.
- 모델은 이메일에서 언급된 불륜에 대해 엔지니어를 반복적으로 협박하려 했으며, 더 미묘한 노력이 실패한 후 강도를 높였습니다.
- 한편, 외부 그룹은 Opus 4의 초기 버전이 지금까지 접한 어떤 최첨단 모델보다도 더 많이 음모를 꾸미고 속임수를 썼다는 것을 발견했으며, 해당 버전을 내부적으로나 외부적으로 출시하지 말 것을 권고했습니다.
- “우리는 모델이 개발자들의 의도를 훼손하려는 노력의 일환으로 자가 증식하는 웜을 작성하려 시도하고, 법적 문서를 조작하며, 미래의 자신의 인스턴스들을 위해 숨겨진 메모를 남기는 사례들을 발견했습니다”라고 Apollo Research는 Anthropic의 Opus 4 안전 보고서에 포함된 노트에서 말했습니다.