네이버가 기계가 생산한 기사를 통합검색에 노출하지 않기로 했다는 소식 들으셨나요? 적지 않은 언론사들이 그동안 알고리즘 저널리즘, 즉 기계에 의한 기사 생산을 도입했던 것으로 알고 있습니다. 그렇게 생산된 기사는 네이버로도 전송되고 있고요. 네이버 쪽은 기계가 생산한 기사를 ‘자동생산기사’로 분류한 뒤 뉴스 검색에서 제외하는 결정을 내렸습니다. 이젠 기계 생산 기사의 제목을

언어모델의 경쟁구도가 BERT와 GPT-3의 대결로 압축이 되는 흐름입니다. BERT의 우위로 굳어지던 분위기가 GPT-3의 등장으로 다시 역전이 됐습니다. 제가 표지 포함 72페이지나 되는 공학계 영어 논문을 모두 이해했다는 건 거짓말일 겁니다. 이해하기 위해 애썼다는 말을 넘어서면 과장일 겁니다. 제가 이해한 만큼만 썼으니 정확한 내용은 저보다 더 훌륭한 분께 재확인하시길 부탁드립니다. 이

인용한 논문 : Automation, Journalism and Human-Machine Communication : Rethinking Roles and Relationships of Humans and Machines in News. HMC(Human-Machine Communication) 기술들의 설계에 대응하는 방식으로 커뮤니케이션적 기술을 연구하는 접근법으로 이해할 수 있으며 그러한 기술들과 사람들이 어떻게 상호작용하고 또 사람들이 어떻게 해석하는가를 연구하는 사람들에 의해 지지 받고 있다. HMC는 어떻게 기계가 커뮤니케이터의

image LA Times 본사 건물상황오전 6시 25분. LA에 강도 4.4의 지진이 발생한다. USGS는 즉각 지진 관련 데이터를 수집해 경고를 발령하고 동시에 정형화된 데이터를 API를 통해 제공한다. 지진 발생 데이터가 도착하자마자 LA Times 담당 기자에게는 메일과 함께 메시지가 도착한다. “지진 발생 기사의 발행 준비가 완료됐습니다”기자는 침대에서 일어나 먼저 컴퓨터를