'트래픽 급감' AI 검색 시대, 뉴스미디어의 생존 전략
AI 검색 시대가 가까이 왔습니다. 퍼플렉시티가 신호탄을 쏘아올렸고, 구글이 AI Overview로 본격화하고 있습니다. 네이버는 네이버대로 AI 검색 'CUE:'을 모바일 버전에 적용하기 위해 한창 분주합니다.
AI 검색 시대가 가까이 왔습니다. 퍼플렉시티가 신호탄을 쏘아올렸고, 구글이 AI Overview로 본격화하고 있습니다. 네이버는 네이버대로 AI 검색 'CUE:'을 모바일 버전에 적용하기 위해 한창 분주합니다.
[에디터 주] 닉 디아코풀러스 교수의 최근 글, 'The Impact of Generative AI on Journalistic Labor'를 번역했습니다. 더코어 독자분들 가운데 미디어 산업 종사자분들은 많이 궁금해 하실 것 같았습니다. 관련 링크들도 넣어두었으니 참고해주시면 좋겠습니다.최근 사이언스 저널에 발표된 연구는 ChatGPT와 같은 최신 대형 언어 모델(LLM)을 사용하면 수백 개의 직업에서 평균
💡현재는 20204년 8월29일 버전입니다. 추후 계속 업데이트 될 예정입니다. 한번 구매하시면 업데이트 버전도 무료로 내려받으실 수 있습니다. 생성 AI를 우리 뉴스룸에선 어떻게 활용해야 할까 고민이 많으실 겁니다. 생성 AI가 무엇을 잘하고 무엇을 잘 못하는지 판단하기도 쉽지 않을 겁니다. 어떤 도구를 써야 우리 회사에 도움이 될 만한지도 선택하기 쉽지 않을
[자료] PR 업무 현장에서의 AI 활용방안 최근 한 대기업의 PR마케팅 부문에서 'AI에 대한 이해 + 현장 활용방안'을 주제로 특강을 했는데요. 2시간 가량 진행했던 PT 자료입니다. (총 99장) 원래의 특강 자료에는 예시 동영상이 제법 포함돼 있기도 해서 분량이 더 많았는데 공유용 PDF 자료를 만들면서 압축한 버전입니다. 일부 예시는 url을 넣는 등 가급적
메러디스 코핏 레비엔 뉴욕타임스 CEO의 콘퍼런스콜 발언을 번역하고 정리했습니다. 2021년 2분기부터 2024년 2분기까지입니다. 이후 IR이 진행되면 업데이트 될 수도 있습니다. 기존 구매자분들은 다시 다운로드를 받으시면 됩니다.
저널리즘과 생성 AI: 생성 정보 생태계에서 뉴스 직무 진화와 윤리아래 보고서의 전문을 번역하기에 앞서 내용의 핵심이라 할 수 있는 '뉴스 직무의 미래'만 우선 마무리했습니다. 나머지 부분도 번역해서 업데이트를 하도록 하겠습니다.
뉴스룸의 생성 AI 활용 보편화하기 시작하면서 적절한 내부 가이던스를 요청하는 분들이 늘어나고 있습니다. 인터넷신문윤리위원회가 공표한 AI 활용 윤리 가이드라인이 있긴 하지만 이를 개별 뉴스룸이 하나의 지침으로 삼기에는 여러 모로 한계가 있습니다. 뿐만 아니라 최근 늘어나고 있는 다양한 툴들을 고려할 때 활용 범위와 도구의 구체성을 명시하기에는 부족한 측면도 있습니다 여기에 첨부된
가급적 한 달에 한 편 정도는 논문을 번역해서 소개하려고 하고 있습니다. 오늘은 옥스퍼드 인터넷 연구소 펠릭스 사이먼이 2023년 11월 발표한 논문 'Escape Me If You Can: How AI Reshapes News Organisations’ Dependency on Platform Companies'를 번역했습니다. 기술 플랫폼에 의한 '인프라스트럭처 포획'을 개념을 활용하여, 생성 AI가 앞으로 종속의 유형을 어떻게 재편하게
생성 AI의 학습 데이터가 공정이용에 해당하는가 아닌가를 놓고 논쟁이 치열하게 전개되고 있습니다. 서 있는 위치에 따라 저마다 다른 해석을 내놓고도 있습니다. 서로가 자신의 논리가 더 탄탄하다며 다양한 근거도 제시하고 있습니다. 하나의 판례가 만들어지지 않는 한 이러한 논쟁은 당분간 지속될 것으로 예상됩니다. 해외 언론사를 중심으로 이러한 논의가 이어지고 있지만, 국내도 상황은
얼마 전 학술대회 발표 제안을 받았습니다. '생성 AI가 뉴스 산업에 미칠 영향과 전망'이라는 주제였습니다. 학계 안에서도 현장의 목소리를 더 듣고 싶었던 모양입니다. 한번은 정리를 해볼 필요가 있겠다 싶어서 수락을 했습니다. 준비하는 작업은 그리 만만하지 않았습니다. 현재 뉴스 산업의 실존적 위기를 어떻게 정의하고, 어떤 프레임으로 분석해야 할지 고민스러웠습니다. 어설프지만 이론적 틀을
생성 AI 모델의 학습 데이터 저작권을 둘러싼 논란으로 전세계적가 뜨겁습니다. 특히 언론사들은 자신들의 뉴스 콘텐츠가 허락없이 학습 데이터로 활용된 데 대해 불쾌감을 드러내고 있습니다. 지금은 불쾌감을 넘어 소송으로 번지는 형국입니다. 아시다시피 이 이슈는 미국에서 먼저 불거졌습니다. 거대언어모델을 빠르게 개발하고 학습시켜 상업화한 기술 기업들이 대부분 미국 내에 존재해서입니다. 오픈AI나 구글이 대표적입니다.
시사에 대한 뉴스 보도는 주로 부정적입니다. 이러한 경향에 대한 미국의 설명은 저널리즘 관행에 초점을 맞추는 경향이 있지만, 이는 전 세계의 부정적인 뉴스 콘텐츠를 쉽게 설명할 수 없습니다. 뉴스의 부정성은 부정적인 뉴스 콘텐츠에 더 주의를 기울이는 인간 성향의 산물일 가능성이 더 높습니다. 이러한 경향이 얼마나 널리 퍼져 있을까요? 연구 결과에 따르면
생성 AI를 뉴스룸의 워크플로우에 도입하는 언론사들이 제법 빠르게 늘어나고 있습니다. 확산 속도는 현기증이 날 정도입니다. 기사 생산 영역을 비롯해서 제목, 요약, 이미지 생성, 인터뷰 질문 생성, 개념 설명 등 활용 범위도 점차 넓어지고 있습니다. 생성 AI를 가장 적극적으로 활용하는 주체 중 하나라고 언급할 수 있을 정도입니다. 하지만 생성 AI가 저널리즘
챗GPT 등 생성 AI의 등장으로 검색 엔진과 서비스의 UI/UX가 요동칠 기미를 보이고 있습니다. 이미 구글은 Search Generation Experience라는 이름으로 생성 AI를 결합한 서비스를 일부에서 출시를 한 상태입니다. 검색 서비스의 변화는 당장 언론사로 유입되는 트래픽에 적잖은 영향을 미칠 수 있기에 그 흐름을 미리 파악하고 예견해 보는 것은 반드시 필요한 작업입니다.
GPT 등 생성 AI가 언론사 기사 표절한다면?지난글에는 ChatGPT와 같은 생성 AI가 뉴스를 학습데이터로 사용했을 때 저작권 침해 여부를 다뤘습니다. 대략의 결론은 ‘공정 이용’(fair use) 범위에 포함될 확률이 높다는 것이었죠. 하지만 유료장벽 즉 페이월 뒤에 감춘 뉴스 콘텐츠를 허락없이 기계학습 용으로 사용할 경우 여러 측면에서 보상의 여지들이 존재한다는 걸
최신 디지털 뉴스 미디어 트렌드를 3가지 관점에서 정리를 했습니다. 더코어에서는 주기적으로 디지털 뉴스 미디어 트렌드를 종합하고 있습니다. 바쁜 와중에 트렌드를 관찰하거나 학습하지 못하고 있는 분들에게 드리는 일종의 트렌드 요약 보고서라고 보시면 될 겁니다. 늘 트렌드를 3가지 층위에서 바라봅니다. 이를 확장할지 아닐지는 조금더 검토해 보려고 합니다. 미디어 테크놀로지미디어 비즈니스 저널리즘인사이트를 드리는
저널리스트가 영향을 받는 3가지 요소가 있습니다. 저널리즘, 테크놀로지, 비즈니스입니다. 현직에 있는 기자들이 이를 부인한다 하더라도 이러한 3개 요소로부터 자유롭기는 쉽지 않습니다. 한국 현실에선 더 그렇죠. 하지만 3가지 요소의 최신 흐름은 새로운 기회를 저널리스트들에게 제공하기도 합니다. 그래서 뉴스 산업은 그렇게 암울하지 않다고 저는 감히 말하는 편입니다. 이 발표 자료는 3가지 흐름의