언론사 'AI 가이드라인' 작성을 위한 가이드
'문체변경 AI 오웰'을 운영하는 덕에 여러 중소 규모 언론사 임원분들을 자주 만납니다. 이들의 공통적인 요구사항 혹은 요청 사항을 하나 꼽는다면 '어떤 원칙으로 활용해야 하느냐'입니다. 가이던스 혹은 가이드라인이라 불리는 내부 활용 원칙을 어떻게 설정해야 하는가에 대한 고민이었습니다. 여러 해외 사례를 들어가며 설명을 드리곤 하지만 부족함이 적지 않았습니다. 이참에 여러 사례를 보여드리면서
[미디어 브리핑] 언론사는 LLM을 직접 구축해야 할까? 등
[1] 대형언어모델 개발 비용 vs 타사 모델 활용의 장점Prompt : The scene where a giant language model goes into a journalist's laptop, anime artwork, studio anime, highly detailed/ Image by Stable Diffusion최근 뉴스 조직들은 콘텐츠 제작 및 편집, 뉴스 수집 및 배포에 관련된 작업에서 기회의 보고를 열어줄 수 있는 대형언어모델(LLMs)
구독자 13만 명, 가디언의 '뇌 되찾기' 뉴스레터 등
[1] 가디언의 인기 뉴스레터, 당신의 뇌 되찾기이미지 출처 : 가디언 인스타그램• 이 이메일 뉴스레터는 간단한 제안으로 시작되었습니다. 스크린 사용 습관을 재설정하고 새해에 '당신의 뇌를 되찾자'(Reclaim Your Brain)는 다섯 통의 이메일로 구성된 것이죠. "인생은 한 번뿐," 뉴스레터 홍보 기사에서는 이렇게 말합니다. "정말로 그 인생을 폰만 보면서 보내고 싶나요?" • 저도 모르게
저널리즘이 한국 민주주의에 기여할 수 있는 방법들
리프먼이 저널리즘을 정의해 가는 과정을 들여다볼 필요가 있겠다는 생각을 했습니다. 그는 당대 민주주의의 변화와 문제를 분석했고, 여기서 여론-행정부의 관계가 국가의 의사결정에 결정적 영향을 미친다고 봤습니다. 따라서 여론이 중요해진 시기였죠. 당연히 여론의 형성 과정을 탐구했고, 무엇보다 여론의 형성 주체로서 공중은 정확한 정보에 접근할 수 있어야 한다고 본 것입니다. 정확한 정보에 다가가기
BBC 로스 아트킨이 바라보는 저널리즘
지난 주에 저는 편집인 협회에서 연설을 했습니다. 약간의 관심이 있었기에, 만약 날 약간 내버려둔다면, 여기에 글을 올릴 것이라고 생각했을 겁니다. '뉴스의 미래'에 대해 이야기해 달라는 요청을 받았습니다. 나는 확실하게는 모른다는 것을 분명히 하고 나서 시작했습니다...다음에 무엇이 다가올지 모르지만, 우리가 어디로 향하고 있는지 추측하는 데 충분히 오랜 시간을 보내왔습니다. 몇
[브리핑] 인공지능의 법적 책임과 기업의 미래
아래는 문체변경 AI 오웰의 도움을 받아 원본 문서를 재작성한 것입니다.• 인공지능(AI)을 활용하여 콘텐츠를 생성하거나 의사결정을 내리는 기업들은 해당 AI가 실수할 경우 그 책임을 직접 져야 할 가능성이 크다. 구글, 마이크로소프트와 같은 대형 기술 회사뿐만 아니라 Anthropic, OpenAI 같은 자금력이 풍부한 스타트업도 이러한 상황에서 자유롭지 못하다. • 플로리다 대학의 법학
[논문 소개] 인공지능 뉴스 작성의 영향 분석 포함 4건
const scriptEl = document.createElement('script'); scriptEl.setAttribute('fetchpriority', 'high'); scriptEl.setAttribute('charset', 'UTF-8'); const scriptURL = new URL('https://trinitymedia.ai/player/trinity/2900016884/?'); scriptURL.searchParams.set('pageURL', window.location.href); scriptEl.src = scriptURL.toString(); document.currentScript.parentNode.insertBefore(scriptEl, document.currentScript); Getting your Trinity Audio player ready... 💡아래 글은
국내 언론사를 위한 AX(AI Transformation) 전략 제언
DX(Digital Transformation, 디지털 전환)가 한창 유행하더니 요즘은 AX라는 단어가 그 자리를 대신하고 있습니다. 너도나도 AI를 외치다 보니, 하지 않으면 뒤처진다는 인식이 강하게 자리를 잡고 있는 듯 보입니다. 실제로 현장 기자들이나 언론사 고위 인사를 만나보면, 사내에 AI TF를 구성했다는 이야기를 자주 듣습니다. 절박하게 그리고 절실하게 AI를 사내에 도입하려는 흐름으로
유럽 대형언론이 소송 포기하고 OpenAI와 손잡는 이유
네이버와의 뉴스 데이터 제공 협상이 본격화한다는 걸 전제한다면 위 사례에서 몇 가지 중요한 교훈점을 염두에 둘 필요가 있다고 보고 있습니다.
언론사가 자사 기사DB로 RAG 기반 AI 챗봇 만드는 방법
샌프란시스코 크로니클의 Chowbot은 추정컨대 RAG 기반의 챗봇 모델로 보입니다. RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 검색(찾기)증강 생성입니다. 따지면 생성 AI에 최적화한 검색 시스템 혹은 구조라고 할 수 있습니다.