Tag: 생성형AI

* 오픈AI의 챗GPT를 통한 플랫폼 확장 야심 표명. * 외부 앱 연동 기능인 '앱스 인 챗GPT' 발표 및 서비스 통합 지향. * 기존 '검색 회피 현상'을 넘어 '외부 앱 사용 회피'로의 사용자 경험 변화 추구. * AI 스타트업 생태계에 미치는 영향과 업계 전반의 경쟁 구도 변화 예상.

* 핀터레스트의 'AI 슬롭(AI Slop)' 문제 인식 및 사용자 피드 내 AI 생성 콘텐츠 제어 기능 도입. * 뷰티, 예술, 패션, 인테리어 등 특정 카테고리에서 생성형 AI 이미지 노출을 제한하는 맞춤형 제어 기능 제공. * 인공지능 콘텐츠 감지 시스템 개선 및 'AI 수정(AI Modified)' 라벨의 가시성 강화를 통한 투명성 증대. * 인간의 창의성과 AI 혁신 간의 균형 유지를 통한 플랫폼 평판 및 장기적인 수익성 보호 노력.

* **AI 시장 과열 논쟁 심화:** 인공지능 관련 기업들의 가치 급등으로 일부 전문가들은 닷컴 버블 이상의 역사상 가장 위험한 버블로 경고하는 반면, 다른 전문가들은 강력한 펀더멘털과 장기적 성장 잠재력을 강조. * **AI 기술의 상업적 효용성 의문 제기:** 거대언어모델(LLM) 기반 애플리케이션의 상업적 성공 가능성, 확장성 한계, 그리고 비효율적인 자본 배분 문제에 대한 회의적 시각 존재. * **대형 기술 기업 중심의 견고한 성장 전망:** 골드만삭스 등 주요 투자 기관들은 생성형 AI가 장기적으로 막대한 경제적 가치와 생산성 향상을 가져올 것으로 기대하며, 현재 AI 투자 수준이 지속 가능하다고 판단. * **신중한 투자 접근의 중요성:** AI 생태계 내 자금 조달의 지속 가능성과 초기 시장 선점 기업의 장기적 성공 여부에 대한 불확실성이 상존하므로, 포트폴리오 다각화와 가치 및 성장 동력에 기반한 선별적 투자 필요성.

* 대규모 언어 모델(LLM)이 저품질 웹 텍스트를 지속적으로 학습할 경우, 인간의 '뇌 썩음' 현상과 유사한 인지 능력 저하 발생 가능성 제시. * 모델의 추론 능력 감소, 기억력 저하, '사고 건너뛰기' 현상 심화는 물론, 정신병적·자기애적 성향 증가로 인한 윤리적 정렬 손상. * 저품질 데이터로 손상된 인공지능 모델은 고품질 데이터로 재학습하더라도 인지 능력 저하가 영구적으로 지속될 수 있다는 점 발견. * 인공지능이 생성하는 저품질 콘텐츠의 증가가 미래 모델 학습 데이터의 질을 저하시키는 악순환으로 이어질 우려 및 데이터 품질 관리의 중요성 강조.

* 아마존 알렉사+의 파이어 TV 통합으로 프라임 비디오 특정 영화 장면을 자연어 설명만으로 즉시 이동하는 기능 출시. * 배우, 캐릭터, 명대사 등 사용자의 직관적인 설명을 이해하여 원하는 순간을 찾아내는 AI 기반 탐색 경험 제공. * 아마존 베드록, 아마존 노바, 앤트로픽 클로드 등 최신 대규모 언어 모델 기술을 활용한 정교한 콘텐츠 분석 및 매칭 구현. * 영화 장면 탐색 외에 개인 맞춤형 추천, 배우 정보, 라이브 스포츠 중계 등 AI 기능 확장을 통한 엔터테인먼트 경험 고도화.