AI와 미디어의 임박한 붕괴

 

요즘 언론인들 사이에서는 AI가 인류에게 치명적인 영향을 미칠 수 있다는 경고가 유행이다. 이러한 우려는 인류 전체에 대해 과장된 것이다. 하지만 실제로 언론인들 자신에게는 상당히 예지력이 있다.

 

그 이유를 이해하기 위해 우리가 집단적으로 AI라고 부르는 하위 ​​분야를 자세히 살펴보겠다. AI는 가장 광범위한 포괄적 용어이지만 일반적으로 규칙 기반 시스템과 머신러닝 시스템으로 나눌 수 있다. 머신러닝 시스템은 응용 프로그램(비디오, 이미지, 자연어 등)에 따라 나눌 수 있다. 이 중에서 자연어 처리에서 이루어진 가장 큰 최근 진전을 보았다. 구체적으로 2017년에 변압기 모델이 발명되었고, 그 후 변압기 크기가 빠르게 증가했다. 모델이 70억 개의 매개변수를 초과하면 일반적으로 대규모 언어 모델(LLM)이라고 한다.

 

LLM의 핵심 "기술"(그렇게 부를 수 있다면)은 불완전한 텍스트 블록에서 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하는 능력이다. 이 예측 메커니즘을 사용하여 LLM에 한 번에 한 단어씩 예측하도록 요청하여 처음부터 큰 텍스트 블록을 생성할 수 있다.

가변적인 품질의 대규모 데이터 세트에서 LLM을 훈련하는 경우 이 예측 메커니즘은 종종 나쁜 글을 생성한다. 오늘날 ChatGPT의 경우가 그렇다. 이것이 내가 언론인과 이 주제를 다룰 때마다 회의적인 반응을 보이는 이유이다. 언론인은 ChatGPT가 얼마나 형편없이 쓰는지 보고 AI가 무능하기 때문에 위협이 되지 않는다고 생각한다.

 

하지만 ChatGPT가 유일한 LLM은 아니다. LLM이 최고의 언론인이 쓴 텍스트의 신중하게 선택된 데이터 세트에서 훈련되고 다른 사람은 아닌 경우 최고의 언론인처럼 글을 쓸 수 있는 능력을 개발할 것이다.

하지만 언론인과 달리 이 LLM은 급여가 필요하지 않다.

 

쓰기 vs. 무엇을 쓸지 아는 것

계속하기 전에, 쓰기의 메커니즘과 무엇에 대해 쓸 가치가 있는지 아는 데 필요한 창의성을 구별해야 한다. AI는 고발자를 인터뷰하거나 정치인이 실수로 진실을 말할 때까지 정치인을 괴롭힐 수 없다.

AI는 정보를 수집할 수 없다. 하지만 인간이 수집한 정보를 웅변적으로 설명할 수는 있다. 이것은 언론인과 작가가 독점하던 기술이다. 그들은 더 이상 그렇지 않다.

현재의 진행 속도를 감안할 때, 1년 안에 AI는 언론인과 전문 작가의 99%보다 더 잘 쓸 수 있다. AI는 무료로, 주문형으로, 무한한 처리량으로 그렇게 할 것이다.

 

제로 비용 쓰기의 경제학

전달할 사실 목록이 있는 사람은 누구나 이 사실을 잘 쓰여진 기사로 바꿀 수 있을 것이다. 어떤 주제에 대한 기사를 찾은 사람은 같은 주제를 다루는 또 다른 기사를 만들 수 있을 것이다. 이 파생 기사는 첫 번째 기사만큼 좋을 것이고, 표절하거나 저작권을 침해하지 않을 것이다.

서면 콘텐츠의 한계 비용은 0이 될 것이다.

현재 서면 미디어의 경제학은 인간의 노동에 기반을 두고 있다. 잘 쓰여진 콘텐츠는 희소하므로 가치가 있다. 이 가치를 포착하기 위해 전체 산업이 구축되었다.

AI가 무료로 고품질 콘텐츠를 생산할 수 있게 되면 이러한 산업의 재정적 기반이 붕괴될 것이다.

 

출판물의 폐지

전통적인 출판물을 생각해 보자. 수십 년 동안 뉴욕 타임스와 같은 회사는 숙련된 작가를 고용하여 매일 제한된 수의 기사(일반적으로 약 300개)를 제작했다. 이 모델은 본질적으로 작가 수와 관련 비용에 의해 제한된다.

AI가 무료로 무제한의 기사를 생성할 수 있는 세상에서 왜 생산을 고정된 수로 제한해야 할까? 모든 독자를 위해 관심사에 맞게 조정하고 수요에 따라 생성하는 개인화된 콘텐츠를 만들지 않는 이유는 무엇일까?

 

이 새로운 패러다임에서 정기적인 이슈와 고정된 기사 수의 기존 모델은 쓸모없게 된다. 출판물은 콘텐츠가 지속적으로 생성되고 개인화되어 개별 독자의 특정 요구 사항에 맞는 모델로 전환될 수 있다. 한 독자는 매일 기사가 하나씩 필요할 수 있다. 다른 독자는 5000개가 필요할 수 있다.

주요 제품이 300개의 기사를 단일 일간 호에 포장하는 출판물은 멸종된다.

 

검색 엔진이 답변 엔진으로 변하다.

검색 엔진은 배포자 역할을 하며 사용자를 기존 콘텐츠에 연결한다. 이를 위해 검색 엔진은 네 가지 단계를 수행한다.

첫째, 사전 작성된 방대한 양의 콘텐츠를 색인한다. 둘째, 사용자로부터 질의를 받는다. 셋째, 사전 작성된 콘텐츠를 검색하여 사용자 질의와 관련된 항목을 찾는다. 넷째, 검색된 콘텐츠의 순위를 매기고 정렬된 결과 목록을 사용자에게 제공한다.

지금까지는 잘 되었다. 하지만 콘텐츠를 필요에 따라 무료로 생성할 수 있다면 검색 엔진이 기존 콘텐츠를 사용자에게 반환하는 이유는 무엇일까? 대신 답변을 생성할 수 있다. 사용자는 품질이 다를 수 있는 긴 결과 목록 대신 질의에 대한 단일 답변으로 훨씬 더 만족할 것이다.

이제 논리적인 다음 단계를 고려해 보겠다. 검색 엔진이 더 이상 다른 사람이 작성한 콘텐츠로 사용자를 안내하지 않는다면 "콘텐츠" 경제는 어떻게 될까?

인터넷의 대부분 콘텐츠는 수익을 창출하기 위해 작성되었다. 사람들은 기사를 쓰고, Google에서 순위를 매기고, 트래픽을 받고, 그것을 수입으로 전환한다(광고, 제휴 링크 또는 제품이나 서비스의 직접 판매를 통해).

트래픽이 사라지면 이 생태계는 어떻게 될까?

 

소셜 미디어: 다음 도미노

소셜 미디어 플랫폼은 원래 사용자 간의 상호 작용을 용이하게 하기 위해 설계되었다. 나는 사람들이 Facebook에 로그인하여 친구의 벽에 글을 쓰거나, 찌르거나, 누군가에게 가상의 양을 던지던 시절을 기억할 만큼 나이가 많다.

 

오늘날의 소셜 미디어는 다르다. Instagram에서 사용자가 가진 가장 일반적인 팔로워 수는 0이다. 두 번째로 일반적인 팔로워 수는 1이다. 대부분의 조회수, 공유, 댓글 및 팔로워는 소수의 전문 크리에이터가 모은 것이다. 대부분의 사용자는 아무것도 게시하지 않고 아무도 팔로우 하지 않는다.

 

간단히 말해서 대부분의 사용자는 소셜 미디어를 방문하여 즐길 수 있는 콘텐츠를 찾는다. 소셜 미디어 회사는 검색 엔진처럼 배포자 역할을 한다. Facebook과 Google의 주요 차이점은 Google은 쿼리를 사용하여 콘텐츠를 선택하는 반면 Facebook은 쿼리 없이 콘텐츠를 선택한다는 것이다.

 

이 경우 다음 단계는 분명해진다. 소셜 미디어가 AI 기반 콘텐츠를 주문형으로 생성할 수 있는데 왜 사용자가 생성한 콘텐츠를 홍보할까? 처음에는 텍스트만 사용했지만 결국에는 이미지와 비디오도 사용하게 된다.

그리고 소셜 미디어가 더 이상 사용자를 크리에이터가 만든 콘텐츠로 이끌지 않는다면, "크리에이터 경제"는 어떻게 될까?

 

스타트렉 복제기 비유

우리는 AI가 콘텐츠를 위한 스타트렉 복제기로 기능하는 새로운 패러다임에 접어들고 있다.

스타트렉에서는 음식을 재배하는 농부, 음식을 판매하는 상점, 음식을 요리하는 요리사 또는 음식을 제공하는 웨이터가 필요 없다. 복제기는 원자재를 최종 제품으로 직접 변환하여 원하는 음식을 주문에 따라 만들 수 있다.

 

마찬가지로, 나는 서면 콘텐츠를 만들고, 서면 콘텐츠를 배포하고, 서면 콘텐츠를 특별한 방식으로 혼합하거나, 기존 서면 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 모든 회사가 미래에 존재할 자리가 없다고 본다. 유일하게 가치 있는 기능은 원자재를 확보하여 주문에 따라 최종 제품으로 변환하는 것이다.

 

우리는 여전히 이전에 존재하지 않았던 정보를 만들고 이전에 공개적으로 제공되지 않았던 정보를 수집할 방법이 필요하다. 다른 모든 것은 사용 가능한 정보를 개인화된 콘텐츠로 변환하는 AI 엔진이 달성할 것이다.

 

콘텐츠 제작자와 유통업체에 대한 의미

상인들은 종종 "긍정적 노출"과 "부정적 노출"에 대해 이야기한다. 이러한 개념을 이해하는 가장 쉬운 방법은 스스로에게 이렇게 묻는 것이다. 이 일이 증가하면 혜택을 볼까요, 아니면 피해를 볼까?

 

AI는 증가하고 있다. 특히 자연어 및 기타 인간이 생성한 콘텐츠와 같은 분야에서 빠르게 증가하고 있다. 모든 전문가가 스스로에게 물어봐야 할 질문은 지금 AI에 긍정적으로 노출되었는지, 부정적으로 노출되었는 지이다.

 

만약 여러분이 콘텐츠 제작자(예를 들어 뉴스 출판사)이고 비용 구조가 0이 아니라면, 여러분은 어려움에 처할 가능성이 크다. 여러분은 곧 비용이 0인 콘텐츠 제작자와 경쟁하게 될 것이고, 이는 여러분이 이길 수 있는 경쟁이 아니다. 아마도 여러분은 정확히 3가지 선택권이 있을 것이다. 시장에서 철수하거나, 비용을 0으로 줄이거나(AI 회사가 되어서), 파산하는 것이다.

 

여러분이 유통 부문에 있다면, 아마도 전체적인 효과가 최종 이익에 도달하기까지 더 많은 시간이 있을 것이다. 네트워크 효과는 몇 년 동안 혼란을 막는 데 도움이 될 것이다. 하지만 결국 일어나야 할 일은 일어난다. 검색 엔진이 웹 디렉토리를 대체했다. 피드가 검색 엔진이 이전에 제공했던 기능의 상당 부분을 대체했다. 그리고 곧 주문형 콘텐츠 생성이 둘 다 대체할 것이다.

 

정부와 규제의 역할

소련에서 태어난 사람으로서 나는 정부가 언론을 규제하는 것을 크게 좋아하지 않는다. 도덕적 위험은 일반적으로 그러한 규제가 가져올 수 있는 일시적인 이점보다 더 크다. 그럼에도 불구하고 나는 정부가 이것이 어떻게 전개되는지 결정하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 생각한다.

 

정부 규제와 그것이 산업에 미친 영향에 대한 좋은 예와 나쁜 예가 있다. "인터넷을 만든 26가지 단어"는 신생 산업을 수조 달러의 가치로 키웠다. 그러나 90년대 ISP 규제로 인해 미국 ISP 수가 3,000개에서 6개로 줄었고, 그 결과 미국 소비자는 선진국 중 최악의 대역폭 접근을 갖게 되었다.

내 추천 사항을 요청받으면 나는 보통 정부 규제가 이 새로운 생태계의 개발을 방해하기보다는 도울 수 있는 세 가지 방법을 지적한다:

 

1. 상호 운용성을 의무화하고 소비자가 공급자를 쉽게 전환할 수 있도록 한다.

자본주의는 자연 선택처럼 작동한다. 일을 더 잘하거나 더 효율적으로 하는 회사는 그렇지 않은 회사보다 더 빨리 성장한다. 서비스에서 데이터를 내보내 경쟁업체로 이식할 수 없는 것과 같이 전환하기 어렵게 만드는 "고정" 메커니즘은 이러한 진화를 늦추고 더 낮은 성장을 초래한다.

정부가 기술 산업 전반에 걸쳐 상호 운용성을 의무화할 수 있다면 더 많은 좋은 기능과 좋은 행동이 보상받는 것을 볼 수 있을 것이다. 우리는 기업이 포로 청중에게서 더 많은 것을 짜내는 방식으로 혁신하는 대신 사람들이 원하는 것에 혁신하도록 인센티브를 만들 것이다.

 

2. 독점 위험보다는 독점 남용에 초점을 맞춰 반독점법을 시행한다.

두 회사가 합병하면 결과적으로 그 회사가 커지고 고객에 비해 과도한 권력을 가질 수 있다는 것을 우리 모두 알고 있다. 그러나 과도한 권력의 존재가 항상 나쁜 서비스나 약탈적 가격으로 이어지는 것은 아니다.

한편, 이미 엄청난 권력을 가진 회사들은 종종 우리 눈앞에서 반경쟁적 행위에 가담하고 있다. 그런데도 FTC는 합병과 인수를 차단하는 데 집중한다.

정부가 덤핑과 번들링과 같은 반경쟁적 관행을 금지하고 엄격하게 집행하는 데 집중한다면, 특히 대다수 국민이 사용하는 기술 제품과 관련하여 전체 시스템이 막히지 않을 것이다.

몇 가지 구체적인 예를 들어 설명하겠다.

수십억 달러의 개발 비용이 드는 매우 복잡한 소프트웨어인 브라우저를 무료로 제공하는 것은 분명한 덤핑 사례이다. Cliq나 Brave와 같은 새로운 브라우저 회사는 훨씬 더 큰 경쟁사가 이 값비싼 제품을 무료로 제공하기 때문에 이 분야에서 혁신하기 어렵다. 그 결과 요즘 모든 브라우저가 똑같아 보이고 2016년 이후로 이 분야에서는 큰 혁신이 없었다.

 

모든 기업이 구매해야 하는 문서 편집 제품군의 일부로 기업용 메시징 앱을 제공하는 것은 분명한 번들링 사례이다. Slack과 같은 매우 성공적인 스타트업 조차도 주요 경쟁자가 어차피 고객이 반드시 가져야 할 무언가와 함께 제공되는 공간에서 유료 제품으로 경쟁하기 위해 본질적으로 더 큰 회사에 매각해야 했다.

AI가 인터넷보다 더 큰 새로운 생태계로 발전함에 따라 정부가 개입하여 덤핑과 번들링이 수익성이 없도록 보장하지 않는 한, 이 신생 공간에서 훨씬 더 큰 남용이 발생할 수밖에 없다.

 

3. 독창적인 콘텐츠 생성에 보조금을 지급하거나 보호하는 방법을 고려해야 한다.

정부는 보조금과 기타 보조금을 통해 기초 연구와 과학에 자금을 지원한다. 또한 특허를 통해 사람들이 연구에서 발견한 새로운 아이디어를 보호한다. 이 두 가지 메커니즘이 필요한 이유는 작동하는 아이디어를 복사하는 것이 작동하는 새로운 아이디어를 생각해내는 것보다 훨씬 저렴하기 때문이다. 개입 없이는 모든 사람이 이웃에게서 복사하고 아무도 새로운 것을 만들지 않는 공유지의 비극으로 이어질 수 있다.

 

저널리즘과 일반적인 콘텐츠 생성에서 이러한 메커니즘은 저작권을 침해하지 않고 복사하는 것이 어려운 과정이기 때문에 불필요했다. 하지만 AI의 등장으로 더 이상 그렇지 않다. 다른 사람의 글을 의역하는 데 드는 비용이 0에 가까워지면서 의역 외에도 다른 것을 장려하는 메커니즘이 필요할 것이다. 그리고 가장 좋은 답변은 오늘날 기초 연구에서 제시하는 답변과 매우 유사할 것이다.

 

이 과제를 최대한 활용하기

AI가 가져온 변화는 오늘날 인류가 직면한 가장 큰 과제 중 하나이다. 저널리스트와 다른 콘텐츠 제작자가 가장 먼저 영향을 받게 된다. 그 후 콘텐츠 배포자가 뒤따를 것이다. 결국 우리는 완전히 새로운 패러다임에 진입하게 된다. 나는 이를 콘텐츠 제작 및 배포를 위한 "스타트렉 복제기" 모델이라고 불렀다.

 

우리는 오늘날 존재하는 것보다 훨씬 더 나은 것을 만들 기회가 있다. 인쇄기의 발명이 계몽주의로 이어진 것처럼 AI의 발명은 두 번째 계몽주의로 이어질 수 있다. 하지만 불행히도 모든 가능한 미래가 양성인 것은 아니다.

이 진화를 올바른 방향으로 이끄는 것은 우리에게 달려 있다.

 

글쓴이: Alex Fink, Otherweb 설립자 겸 CEO

Alex Fink는 기술 임원이자 Otherweb의 설립자 겸 CEO이다. Otherweb은 AI를 사용하여 사람들이 뉴스와 논평을 읽고, 팟캐스트를 듣고, 페이월, 클릭베이트, 광고, 자동 재생 비디오, 제휴 링크 또는 기타 '정크' 콘텐츠 없이 웹을 검색하도록 돕는 공익 기업이다. Otherweb은 앱(iOS 및 Android), 웹사이트, 뉴스레터 또는 독립 실행형 브라우저 확장 프로그램으로 제공된다. Alex는 Otherweb 이전에 Panopteo의 설립자 겸 CEO였으며 Swarmer의 공동 설립자 겸 회장이었다.