OpenAI, 언론과 협력 강화로 SearchGPT 개시

웹 정보와 AI 모델 결합한 신속·정확한 답변 제공... 출판사와 협력 강화

인공지능 기업 OpenAI가 획기적인 검색 기능 'SearchGPT'를 선보였습니다. 이 프로토타입은 AI 모델의 강점과 웹 정보를 결합해 신속하고 시의적절한 답변을 제공하는 것이 특징입니다.

OpenAI 관계자는 "기존 웹 검색에서는 관련 결과를 얻기 위해 여러 번의 시도가 필요했지만, SearchGPT는 실시간 웹 정보로 모델의 대화 능력을 강화해 더 빠르고 쉽게 원하는 정보를 찾을 수 있습니다"라고 설명했습니다.

SearchGPT는 최신 웹 정보를 바탕으로 질문에 직접 답변하며, 관련 출처 링크를 명확히 제공합니다. 사용자는 마치 실제 대화하듯 후속 질문을 이어갈 수 있으며, 맥락이 누적되어 더욱 정확한 답변을 받을 수 있습니다.

OpenAI는 이번 프로토타입을 통해 언론출판사 및 크리에이터와의 협력을 강화하고 있습니다. 검색 결과에서 언론출판사를 명확히 인용하고 링크를 제공함으로써, 사용자들이 고품질 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 지원합니다.

The Atlantic의 Nicholas Thompson CEO는 "AI 검색은 인터넷 탐색의 핵심 방식이 될 것"이라며, "초기 단계에서 저널리즘과 출판사를 존중하고 보호하는 방식으로 기술이 구축되는 것이 중요합니다"라고 밝혔습니다.

News Corp의 Robert Thomson 최고경영자는 "AI 기반 검색이 효과적이려면 신뢰할 수 있는 출처에서 제공하는 최고 품질의 가장 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 해야 합니다"라고 강조했습니다.

OpenAI는 향후 지역 정보와 상거래 분야에서도 SearchGPT의 기능을 개선할 계획이며, 사용자와 언론출판사의 피드백을 바탕으로 이 경험의 장점을 ChatGPT에 통합할 예정입니다.

현재 SearchGPT는 소규모 사용자 그룹과 언론출판사를 대상으로 시범 운영 중이며, 관심 있는 사용자들은 대기자 명단에 등록할 수 있습니다.

• 추천 태그: #AI검색 #OpenAI #SearchGPT
• 출처 : OpenAI 웹사이트

워크위크의 성공 비결: B2B 미디어의 혁신적 접근

아담 라이언이 이끄는 워크위크가 창업 3년 만에 월 100만 달러 이상의 수익과 50만 명 이상의 구독자를 확보하며 B2B 미디어 업계에 새로운 바람을 일으키고 있습니다.

• 왜 중요하냐면 : 워크위크의 성공은 전통적인 B2B 미디어 모델을 뛰어넘어 크리에이터 이코노미를 활용한 혁신적인 접근방식을 보여줍니다. 이는 다양한 수익원 확보, 멤버십 강화, 교육과 엔터테인먼트를 결합한 콘텐츠 제작 등을 통해 이루어졌습니다. 특히 각 분야의 전문가들을 활용해 뉴스레터, 팟캐스트, 이벤트 등을 제작하는 방식은 B2B 콘텐츠 시장에서 독특한 위치를 차지하게 했습니다. 이는 미디어 산업의 새로운 비즈니스 모델로 주목받고 있으며, 향후 업계 트렌드에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

• 큰 그림 : 미디어 업계는 디지털 전환과 함께 새로운 수익 모델을 찾는 데 주력하고 있습니다. 동시에 전문성과 엔터테인먼트를 결합한 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있어, 워크위크와 같은 혁신적인 접근이 주목받고 있습니다.

• 더 많은 정보 : 워크위크의 성공 전략은 다음과 같습니다:

(1)전문가 파트너십: 각 분야의 전문가들과 협력하여 브랜드와 오디언스를 구축합니다.

(2) 다양한 콘텐츠 포맷: 10개의 뉴스레터, 7개의 팟캐스트, 1개의 컨퍼런스, 4개의 서밋, 그리고 작년에만 75개의 이벤트를 진행했습니다.

(3) 감성을 자극하는 신뢰성 있는 콘텐츠: 아담은 "콘텐츠가 감성을 자극하고 신뢰를 얻지 못하면 아무것도 팔 수 없다"고 강조합니다.

(4) 신중한 확장: 너무 빠른 다각화는 위험하다고 보며, 먼저 클라이언트 다각화에 집중한 후 점진적으로 수익원을 늘려갑니다.

(5) ICP(이상적인 고객 프로필) 중심: 타겟 고객층을 명확히 하고, 그들의 문제를 해결하는 콘텐츠에 집중합니다.

(6) 멤버십 강화: 반복 가능하고 '잠자는 동안에도 돈을 버는' 멤버십 모델에 주력합니다.

(7) 첫 번째 데이터 활용: 2년간의 데이터를 바탕으로 고객의 가입 시점과 이유를 파악하여 전략에 활용합니다.]

• 기억해 둘 것 : [워크위크의 성공은 B2B 미디어 업계에 새로운 가능성을 제시합니다. 핵심 포인트는 다음과 같습니다: # 전문가와의 협력을 통한 고품질 콘텐츠 제작, # 다양한 포맷과 채널을 통한 콘텐츠 제공, # 신중하고 전략적인 비즈니스 확장. #타겟 고객에 대한 명확한 이해와 집중, #멤버십 모델을 통한 안정적인 수익 창출, #. 데이터 기반의 의사결정

향후 AI 기술의 발전으로 업무 효율성이 크게 향상될 것으로 예상되며, 이는 계정 관리, 보고, 인사이트 제공 등 다양한 영역에서 혁신을 가져올 것으로 전망됩니다. 미디어 기업들은 이러한 변화에 적응하며 지속적인 혁신을 추구해야 할 것입니다.]

• 추천 태그 : #B2B미디어혁신, #크리에이터이코노미, #멤버십비즈니스
• 출처 : Media Makers Meet

인공지능의 자기복제와 붕괴: 현대 기술의 시지프스 신화

인간의 눈으로 바라본 인공지능의 세계는 마치 거울 미로와 같다. 끝없이 자신을 복제하며 진화하는 듯하지만, 그 끝에는 예상치 못한 붕괴가 기다리고 있다. 이는 마치 시지프스가 영원히 바위를 굴리는 형벌을 받은 것처럼, 인공지능이 자신의 한계에 끊임없이 부딪히는 모습을 연상케 한다.

OpenAI와 Microsoft와 같은 거대 기술 기업들은 이미 인간이 만든 데이터의 한계에 도달했다. 그들은 이제 AI가 생성한 '합성 데이터'를 활용해 더 큰 언어 모델을 훈련시키려 한다. 하지만 이는 마치 뱀이 자신의 꼬리를 물고 있는 모습과 같다. 자신을 먹이 삼아 성장하려는 시도는 결국 자기 파괴로 이어질 수밖에 없다.

Nature에 발표된 연구에 따르면, 이러한 합성 데이터의 사용은 AI 모델의 급격한 퇴화를 초래할 수 있다고 한다. 중세 건축에 관한 합성 입력 텍스트로 시작된 한 실험은 채 10번의 세대를 거치지 않아 토끼에 대한 무의미한 논의로 전락했다. 이는 마치 셰익스피어의 작품이 몇 번의 번역을 거치며 그 의미를 완전히 잃어버리는 것과 같다.

이 연구는 AI 개발자들이 왜 그토록 인간이 만든 데이터를 확보하려 서두르는지를 보여준다. 하지만 이는 또 다른 질문을 낳는다. 유한한 인간의 창작물이 고갈되면 그 다음은 무엇인가? 이는 마치 석유 자원이 고갈되어가는 현대 사회의 딜레마를 연상케 한다.

연구의 주저자인 일리아 슈마일로프는 이렇게 말한다. "합성 데이터는 놀라운 가능성을 지니고 있습니다. 하지만 우리의 현재 기술로는 오류를 피할 수 없죠. 가장 놀라운 점은 이런 붕괴가 얼마나 빨리 일어나느냐는 것입니다."

AI 모델의 붕괴는 마치 유전자의 퇴화와 같다. 세대를 거듭할수록 오류가 축적되고 증폭되어, 결국 모델은 그 기능을 상실한다. 이는 모델 설계의 결함, 학습 과정의 문제, 그리고 사용된 데이터의 품질과 밀접한 관련이 있다.

AI 붕괴의 시작: 왜 다양성이 중요할까?

붕괴의 초기 단계에서는 '다양성 상실'이 일어난다. 이는 마치 생태계에서 특정 종이 과도하게 번식하여 다른 종들을 밀어내는 것과 같다. 결국 모든 데이터는 무의미한 중얼거림으로 전락한다.

옥스퍼드 대학의 슈마일로프와 그의 동료들은 이러한 문제가 이전 세대가 생성한 정보로 훈련된 합성 데이터를 사용할 때 더욱 악화된다는 것을 발견했다. 거의 모든 재귀적으로 훈련된 언어 모델들이 반복되는 구문을 생성하기 시작했다.

이는 마치 고립된 섬에서 세대를 거듭하며 근친혼을 하는 집단처럼, AI도 자신의 출력물로 훈련받으면서 점점 더 왜곡되고 제한된 세계관을 갖게 되는 것이다.

미국 듀크 대학의 에밀리 웽거는 이러한 현상을 개 품종 이미지 데이터셋을 통해 설명한다. 처음에는 골든 리트리버와 같은 흔한 품종이 지배적이 되고, 달마시안 같은 덜 흔한 품종은 사라진다. 결국에는 골든 리트리버의 이미지조차 신체 부위가 뒤섞인 괴물로 변해버린다.

이 문제를 해결하는 것은 쉽지 않다. 일부 기술 기업들은 AI가 생성한 콘텐츠에 '워터마크'를 삽입하여 훈련 데이터셋에서 제외하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 이는 기업들 간의 협력이 필요한 방식으로, 현실적으로나 상업적으로 실현 가능성이 낮다.

웽거는 이렇게 결론짓는다. "모델 붕괴의 한 가지 중요한 함의는 생성형 AI 모델을 구축하는 데 있어 선점자 우위가 있다는 것입니다. AI 이전의 인터넷에서 훈련 데이터를 확보한 기업들이 실제 세계를 더 잘 표현하는 모델을 가질 수 있을 것입니다."

이는 마치 새로운 대륙을 발견한 탐험가들이 그 땅의 자원을 독점하는 것과 같다. 하지만 그들도 언젠가는 자원의 한계에 직면할 것이다. 그때 우리는 어떤 새로운 지평을 향해 나아갈 수 있을까? 이것이 바로 AI 시대를 살아가는 우리 밀레니얼 세대가 고민해야 할 질문일 것이다.

• 출처 : 파이낸셜타임스