[Pick] ‘AI 팀원’ 믿을 수 있을까?💡AI의 성능은 평균적으로 1년에 5~100배까지 발전한다고 합니다. 반도체의 집적도가 2년에 2배씩 증가한다는 ‘무어의 법칙’보다 5~100배 빠른 것입니다. 그렇다면 AI가 단순히 ‘도구’를 넘어 ‘팀원’이 될 날이 올까요?인간-AI 협업, 생산성 더 높아 인간끼리의 협업보다 인간-AI 간 협업이 더 높은 생산성을

다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다. 그만큼 AI 툴도 무척 다양한데요. 이 글에선 취업·이직을 준비 중이거나 업무 효율성을 높이고 싶은 대학생·직장인을 위한 AI 툴 3종을 소개합니다. 아쉽지만 여기 소개된 서비스 중 일부는 한국어를 지원하진 않습니다. resumeA.I.resumeA.I.는 이력서 작성을 도와주는 AI 툴입니다. 마찬가지로 AI를 기반으로 하는

국내에서도 전쟁이 시작됐습니다. 국내 빅테크와 언론사 간의 사활을 건 전투라고 할 수 있을 겁니다. 민감하고 복잡하며 까다로운 사안이기도 합니다. 국내 거대언어모델의 학습 데이터에 뉴스를 활용한 것을 두고 벌어지는 갈등과 논쟁을 두고 하는 말입니다. 갈등 구도는 하이퍼클로바(X)를 둘러싸고 네이버와 언론 관련 협회로 형성이 됐습니다. 한국신문협회와 온라인신문협회가 공동보조를 취하며 움직이고

매일매일 생성 AI 관련 뉴스들이 쏟아집니다. 용도는 이제 가릴 것도 없이 확장되고 있습니다. 범용으로 사용할 수 있는 ChatGPT나 곧 발표될 클로바X가 존재하지만 언론사 작업 흐름에 적용할 수 있는 특화한 프로덕트에 관심이 더 가기 마련입니다. 통상 언론사들은 시간과 비용을 줄이기 위한 목적으로 생성 AI를 사용하거나 도입합니다. 이를 위해서는 언론사의 생산 과정에

Pick'킬러 서비스'에 목마른 AI 기업들챗GPT 트래픽이 두 달 연속 감소 중입니다. 업계에서는 이를 두고 소비자를 위한 '킬러 서비스'가 없기 때문이라고 설명하기도 하는데요. 오픈AI는 첫 인수합병 대상으로 글로벌 일루미네이션을 선택하면서 킬러 서비스 개발에 본격적으로 착수했습니다. 킬러 서비스란? 킬러 서비스, 또는 킬러 앱은 '시장에 등장하자마자 다른 경쟁 제품을 몰아내고 막대한 수익을 올리는

Pick[1] 서브스택 ‘약속’ 기능, 850만 달러 벌었다서브스택(Substack)은 올해 초 약속(Pledge) 기능을 추가했습니다. 약 반 년이 지난 지난 달에, 서브스택은 해당 기능 덕분에 작가들이 850만 달러 수익을 기록했다고 밝혔습니다. '약속' 기능이란? 약속 기능은 뉴스레터 플랫폼 서브스택이 올해 1월에 도입한 신기능입니다. 뉴스레터 작가들이 자신의 콘텐츠를 유료로 전환하기 전에,

생성 AI가 뉴스룸의 기사 생산에 점차 영향을 미치기 시작하면서 이를 적절히 제어하고 감독하기 위한 언론사 차원의 움직임도 빨라지고 있습니다. 편집국이나 보도국장 차원의 선언문을 넘어서서 이젠 강령에 포함되는 경우도 종종 등장하고 있는 듯합니다. 영국의 가디언도 이러한 노력을 기울이고 있는 언론사 가운데 한 곳입니다. 가디언의 캐서린 바이너 편집국장과 안나 베이트슨 가디언 CEO는

미국 최대 인터넷 커뮤니티인 ‘레딧(Reddit)’의 기업공개(IPO) 준비가 계속 미뤄지고 있습니다. 본격적으로 IPO 이야기가 나온지 벌써 2년 가까이 됩니다만, 경기침체 우려로 IPO 시장이 죽어버리면서 일찌감치 상장을 준비했던 레딧도 여전히 눈치를 보는 상황입니다. 그런데 레딧의 IPO가 생성AI 열풍에 영향을 받을 거란 관측이 나오고 있습니다. 레딧이 자사 응용프로그램인터페이스(API)를

The most compelling social value of open source software lies in its ability to reduce barriers to entry. Open source obliterates capital-based technological barriers effortlessly. Examples like Linux, Firefox, and Chromium demonstrate this. By offering open code, software has fostered new ecosystems of innovation and increased the involvement of volunteer

아래 글은 미디어스피어/블루닷 내부 구성원을 위한 연구 보고서입니다. 생성 AI 또는 파운데이션 모델 그리고 이에 기초한 응용 애플리케이션에 관심 있는 분들을 위한 글입니다.인공지능이 사회메 미치는 영향에 대한 이야기가 곳곳에서 들려오고 있습니다. 생성 AI, 대규모 언어모델(LLM) 그리고 이를 기반으로 하는 시스템을 직접 이해하지는 못하지만, 이 도구들의 유용한 도움을

Photo by Jorge Franganillo / Unsplash1400년대 우편망이 발달하고 인쇄 혁명이 일어나던 시기. 인류는 이전까지 보지 못했던 정보 폭발과 마주하게 된다. 뉴스레터가 범람했고 신문사는 급증했다. 뉴스와 정보를 담은 수많은 출판물이 쏟아지면서 본격적으로 ‘가짜 정보’의 시대가 열리게 됐다. 버젓이 살아 있는 사람이 죽었다고 보도하는 것은 기본이었다. 무덤에서 죽은 사람이 살아 돌아온다거나 호수에서

📌 에디터의 노트 : 니콜라스 알렉산더 디아코풀로스 미국 노스웨스턴대 교수(커뮤니케이션연구 & 컴퓨터과학부)는 '컴퓨테이셔널 저널리즘'을 언급할 때 빠지지 않고 등장하는 연구자입니다. 최근에는 '뉴스 자동화하기 : 어떻게 알고리즘은 미디어를 다시 쓰고 있는가'라는 저서를 펴내 많은 주목을 받기도 했습니다. 현재 그는 네덜란드 암스테르담 IVIR에서 안식년을 보내고 있는데요. 이 와중에 'Generative AI In the Newsroom'이라는