이 글은 지난 6월10일(토) 개최된 한국소통학회 봄철 학술대회 '인공지능언어모델과 허위정보: 현황 진단 및 대안모색' 세션에서 토론 자료로 쓴 토론문입니다. 조금더 다듬어서 올릴까 하다 이렇게 덜 완성된 채로 게재합니다. 완결성을 갖춘 글은 아닙니다. 블록처럼 생각하는 걸 쌓아올린 글로 이해해주셨으면 합니다. 이 토론의 발제는 이정환 슬로우뉴스 대표의 '챗GPT 시대, 진실과 거짓의

모든 제품 퍼널에 걸친 공격적인 마케팅 덕분에 이번 분기에는 번들 시작 건수, 번들 시작 비율, 번들 업그레이드 건수가 역대 최고치를 기록했습니다. 번들 구독자는 평균적인 단일 제품 구독자보다 더 많이 참여하고, 더 많이 지불하며, 더 잘 유지하기 때문에 번들에 대한 높은 이용률은 매출 성장 잠재력에 대한 긍정적인 신호이므로 이는 중요한 의미를

액시오스(Axios) 창업자 짐 반더하이. (출처 : 위키미디어)오늘은 가볍게 읽어 볼 거리를 준비해 봤습니다. 저는 액시오스 공동창업자 짐 반더하이(Jim Vandehei)를 높이 평가하는 편입니다. 그 스스로 털어놓은 바 있듯, 기자로서는 성공하지 못했지만 뉴스 비즈니스 사업가로는 성공했기에 그렇습니다. 폴리티코를 공동창업해서 최고 정치 미디어의 반열에 올려놓았고(수익 측면까지 포함), 이후엔 액시오스를

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

5월10일 구글 I/O를 통해 구글 검색의 꼴이 달라진다는 사실을 확인하셨을 겁니다. 지난 2월27일 네이버 개발자 행사인 Deview에서 네이버의 검색 방식 또한 크게 변화할 것이라는 걸 눈으로 보셨을 겁니다. 현재까지 우리가 봐 왔던 검색 방식은 생성 AI와의 결합으로 전혀 다른 모습으로 태어날 조짐을 보이고 있습니다. 아마 올해 하반기면 아래에 소개하는

합병 전, 다음커뮤니케이션이 분기 최고 실적을 기록했던 때는 2013년 4분기였습니다. 당시 분기 매출액은 1437억원이었습니다. 대체로 4분기에 광고 등에서 좋은 실적을 기록했다는 점을 감안하면서 살펴 보시기 바랍니다. '최고 실적'이었던 2013년 4분기, 수익원별 매출 비중은 어땠을까요? 검색광고 매출과 디스플레이 광고 매출액이 거의 같은 수준이었습니다. 디스플레이 광고 매출액이 670억원, 검색광고 매출이 669억원이었습니다. 비중은

버즈피드 뉴스 폐간의 여파가 아직 가시지 않았습니다. 전세계 미디어 비평가들이 저마다 원인을 진단하며 해석을 내놓고 있습니다. 거의 매일 관련 글들이 쏟아져 나오고 있을 정도입니다. 지난 5월1일에는 바이스 미디어가 파산을 검토하고 있다는 충격적인 소식이 뉴욕타임스를 통해 보도됐습니다. 매일매일 글로벌 뉴스 스타트업을 둘러싼 낙망과 비관의 뉴스들이 이어지는 상황입니다. 이러한 비평과 분석글에는 어김없이

생성 AI는 '프롬프트 놀음'이라고도 합니다. 그만큼 프롬프트를 어떻게 입력하고 활용하느냐에 따라 결과값이 큰 차이를 보이기 때문입니다. 프롬프트 작성에 익숙해지고 노련해지는 것은 원하는 성과를 얻기 위한 가장 중요한 첫 발걸음이자 업무이기도 합니다. 요즘 국내 언론 생태계는 그야말로 뉴스레터의 춘추전국이라 할 수 있습니다. 개별 언론사마다 신규 프로젝트는 뉴스레터로 시작합니다. 시작이 간편하고 제작과

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 말씀드린 적이 있습니다. 오늘은 생성 AI가 제작한

📌 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

언론사가 개발한 첫번째 거대언어모델(LLM), 블룸버그GPT. 이것의 등장은 사실 충격에 가까웠습니다. '언론사도 거대언어모델 경쟁에 뛰어들 수 있는 건가?'라는 희망의 메시지를 던진 셈이어서입니다. 자체 모델 개발을 위해서는 막대한 비용과 학습 데이터가 필요하기에 언론사들은 기 구축된 언어모델을 변형, 응용 하는 수준에서 도입 검토를 해온 것이 사실입니다. 하지만 블룸버그GPT의 등장은 언론사들도 이