애플 XR 헤드셋, 6월 5일 공개 예정👓애플이 6월 5일 개최하는 WWDC 행사에서 XR 헤드셋과 이를 구동하는 OS를 공개할 전망입니다. 이를 앞두고 헤드셋과 OS의 이름, 가격, 주요 기능에 대한 보도들이 하나씩 나오고 있습니다. 현재까지 나온 주요 언론의 예상을 요약하면 다음과 같습니다.뉴질랜드 특허청에 등록된 'xrOS' 상표권리얼리티 프로 & xrOS 애플의

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

모두가 인공지능에 대해서 이야기하기 시작했고, 인공지능의 진화는 경이로운 속도로 진행되고 있습니다. 이 글은 인공지능에 대한 7개 중 첫 번째 테제를 설명하고 있습니다. 테제 1이 가장 길고 중요합니다. 곧 이어질 글에서 나머지 테제를 제시하겠습니다. 시작에 앞서 두 개의 인용을 소개합니다.. 먼저 인공지능 시대가 시작되었다(The Age of AI has begun)라는

ChatGPT에 대한 구글의 응답은? 스패로우ChatGPT에 대한 Google의 반격은 (딥마인드가 개발한) 스패로우(Sparrow)라는 보도가 나왔네요. 스패로우는 이세돌과의 바둑대결로 유명해진 구글내의 딥마인드에서 개발한 차세대 언어모델 챗봇인데요. ChatGPT에 대해 지적된 문제점을 개선하고 보완했다고 합니다. 주요하게 보강된 기능을 보면, 먼저 강화학습(맥락 이해를 높이기 위해 사전에 단어간 관계를 미리 학습해서 문장 이해를 보강하는

2023년이 경기 침체 혹은 불황의 해가 될 것은 확실해 보입니다. 역사적으로 경제 불황의 최대 피해자는 항상 저소득층이었으며 고소득층은 비교적 피해를 덜 입어 왔죠. 하지만 올해 찾아올 불황은 이전까지의 불황과는 약간 다른 양상으로 흘러갈 것 같습니다. 이번 불황의 최대 피해자가 고소득층이 될 수 있기 때문입니다. 미국의 주요 사례를 근거로 진단한 내용입니다만,

지난 글에서 ChatGPT 또는 Generative AI의 기능성으로 구글, 네이버 등 검색서비스에 도전이 될 수 있다고 주장했습니다. 이번 글에서 그 가능성과 근거를 따져보도록 하겠습니다. 검색 서비스의 변화가 가능합니다. 구글 또는 네이버보다 코딩, 이미지 생성 등 특정 작업(task) 수행을 할 수 있는 Generative AI가 전통 검색 서비스를 대체할 수 있습니다. OpenAI

아웃링크 시대가 머지 않았습니다. 이미 다음이 뉴스 아웃링크 서비스를 시작했고요. 내년 4월이면 네이버도 뉴스 아웃링크 옵션을 도입합니다. 언론사들마다 서로 다른 목표와 관점, 분석을 가지고 아웃링크 시대를 준비하고 있을 텐데요. 오늘은 아웃링크 도입 시 유의해야 할 부분, 특히 전환율을 높이는 데 염두에 둘 점을 중심으로 소개를 해보려고 합니다. 이미 전편을 통해서

오늘은 가벼운 읽을 거리 하나를 공유하려고 합니다. 이틀 전, 네이버앱 업데이트를 하고 나니, 뉴스 서비스에 일부 변화가 있었더군요. 저만 눈치를 늦게 챈 것인지는 모르겠습니다. 제가 파악하기로는 1) 심층 기사의 표식 추가 2) 기사 평가 아이콘과 문구의 변경이었습니다. 우선 아래 이미지부터 확인해 보시기 바랍니다. 1) '심층' 기사 표식의 추가 모바일 기준

언론사람 2월호 기고문의 주제는 '뉴스 알고리즘의 공정성'입니다. 최근 공개된 네이버 뉴스의 여러 알고리즘과 구글 뉴스의 알고리즘 분석 논문을 보고 작성했습니다. 공정성, 참 난해한 개념입니다. 반면 우리가 너무 쉽게 휘두르는 '검'이기도 합니다. 이 개념을 사용하고 적용하고 평가로 들이밀 때 신중하자는 것을 제안해 봤습니다. 플랫폼 기업들의 뉴스 서비스를 두둔하려는 목적으로 이런 이야기를

제2차 네이버뉴스 알고리즘 검토위의 결과가 발표됐습니다. 많은 분들의 관심사이기도 해서 짤막하게 분석한 내용과 의견, 대안 등을 써내려가 보도록 하겠습니다. 우선 네이버 뉴스 서비스에 적용되고 있는 알고리즘은 크게 3가지로 구성돼 있다는 점부터 이해해야 합니다. 1) 뉴스 검색 랭킹 알고리즘 2) 마이뉴스의 AiRS 추천 알고리즘 3) 뉴스 검색의 클러스터링 알고리즘. 따지면 클러스터링

신문/방송 같은 올드 미디어가 원래 상태로 회귀했을 때, 즉 마지막 단계로 되돌아갔을 때 선택할 수 있는 최상의 시나리오는 '적응'을 통해 새로운 수명주기로 편입되거나 현재의 주기를 늘리는 전략일 겁니다