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

3월29일✅  한때 언론인들은 폭스를 뉴스 매체로 옹호했습니다. 그땐 그랬습니다. "이제 우리가 아는 것은 폭스 뉴스가 진정한 의미의 뉴스 조직이 아니라는 것입니다. 최고 경영진과 고액 연봉을 받는 황금 시간대 진행자부터 객관적인 뉴스 앵커까지, 도미니언 소송은 이 네트워크가 뉴스를 가장한 엔터테인먼트 네트워크라는 사실을 폭로했습니다." 3월30일✅  Mather 미디어 수익 심포지엄 2023의 3가지 시사

💡니콜라스 톰슨(Nicholas Thompson) 디애틀랜틱(The Atlantic) CEO. 이 이름이 낯설다면 Wired 전 편집장이라면 어떨까요? 기억이 날 듯 말 듯하나요? 대표적인 테크놀로지 칼럼니스트라고 할 수 있습니다. 그가 디애틀랜틱 CEO로 넘어간 게 2021년입니다. 기술 전문성에 걸맞는 변화와 혁신의 DNA를 현재 디애틀랜틱에 심어놓고 있죠. 그는 링크드인에서 여러 실험들을 매번 수행합니다. CEO임에도 말이죠.

💡언론사람 3월호 기고글의 주제는 '뉴스 없는 플랫폼에 대한 상상'이었습니다. 뉴스에 대한 보상 요구가 전세계 여러 국가에서 다양한 법률을 통해서 현실화하고 있습니다. 빅테크들은 어떤 방식으로든 비용을 지불하는 접근법을 우회하기 위해 여러 수단을 동원하고 있죠. 이미 일부 지역에선 뉴스 자체에 대한 접근을 막는 시도도 있었습니다. 한 가지 더 염두에 둬야할 흐름도 있습니다.

💡닉 디아코풀러스 노스웨스턴대 커뮤니케이션학부 교수는 특별합니다. 컴퓨터과학으로 박사를 받고 저널리즘 학부에서 학생들을 가르치고 연구합니다. 그의 저서 'Automating the News'는 그이기에 쓸 수 있었다고 생각합니다. 컴퓨터과학자가 저널리즘을? 그래서 그의 연구 대부분은 뉴스와 관련한 알고리즘과 AI에 대한 것들입니다. 현재까진 특이한 이력을 지닌 분입니다. 그가 안식년을 맞아서 '뉴스룸 내 AI'라는 프로젝트를 진행하고 있습니다.

언론사 내 디지털 팀을 맡게 되면 가장 먼저 고민하게 되는 주제가 '어떻게 콘텐츠를 제작해야 하는가'입니다. 일단 두루두루 제작해서 성과를 측정하는 것이 일반적인 관행이지만 이를 통해서 기대하는 만큼의 목표에 도달하려면 적지 않은 시간이 소요되기 마련입니다. 기왕이면 빠르게 성과에 도달할 수 있는 콘텐츠 전략을 마련하는 것이 도움이 될 수밖에 없죠. 막막합니다. 콘텐츠