AI와 미디어의 임박한 내부崩壊

요즘 기자들은 AI가 인류에 치명적인 영향을 미칠 수 있다고 경고하는 것이 유행이다. 이러한 우려는 인류 전체에 대해 과장된 것이지만, 기자들 자신에 대해선 khá 적중한다.

이유를 이해하기 위해, 우리는 AI의 하위 분야를 더 자세히 살펴보자. AI는 가장 широк은 상위 용어이지만, 일반적으로 규칙 기반 시스템과 기계 학습 시스템으로 나눌 수 있다. 기계 학습 시스템은 응용 프로그램(비디오, 이미지, 자연어 등)에 따라 나눌 수 있다. 이들 중에서, 우리는 최근 자연어 처리에서 가장 큰 발전을 보았다. 구체적으로, 2017년에 트랜스포머 모델이 발명되었고, 트랜스포머의 크기가 빠르게 증가했다. 모델의 크기가 7억 매개변수를 초과하면 일반적으로 대형 언어 모델(LLM)이라고 한다.

LLM의 핵심 “기술”(그렇게 부를 수 있다면)은 불완전한 텍스트 블록에서 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하는 능력이다. 우리는 이 예측 메커니즘을 사용하여 스크래치에서 큰 텍스트 블록을 생성할 수 있다. LLM에게 한 단어씩 예측하도록 요청하면 된다.

만약 LLM을 품질이 가변적인 대규모 데이터셋으로 훈련시키면, 이 예측 메커니즘은 종종 나쁨을 생성한다. 이것이 현재 ChatGPT의 경우이다. 이것이 내가 기자들과 이 주제에 대해 논의할 때 회의를 마주하는 이유이다. 기자들은 ChatGPT가 얼마나 나쁨으로 작성하는지 보고, AI가 무능력하므로 자신들에게 위협이 되지 않는다고 가정한다.

하지만 ChatGPT는 유일한 LLM이 아니다. LLM이 최고의 기자들에 의해 작성된 텍스트만으로 구성된 데이터셋으로 훈련된다면, 그것은 최고의 기자들처럼 작성하는 능력을 개발할 것이다.

그러나 기자들과는 달리, 이 LLM은 급여를 필요로 하지 않는다.

쓰기 대신 무엇을 쓸지 아는 것

계속하기 전에, 우리는 쓰기의 메커니즘과 무엇을 쓸지 아는 창의성을 구별해야 한다. AI는 내부자 정보를 인터뷰하거나 정치가를 충분히 오래 괴롭혀서 정치가가 실수로 진실을 말하도록 할 수 없다.

AI는 정보를 수집할 수 없다. 그러나 인간이 수집한 정보를 우아한 방식으로 설명할 수 있다. 이것은 기자와 작가가 독점적으로 가지고 있던 기술이다. 이제는 더 이상 그렇지 않다.

현재의 진행 속도에 따르면, 1년 내에 AI는 99%의 기자와 전문 작가보다 더 잘 쓸 수 있을 것이다. 그것은 무료로, 요청에 따라, 그리고 무한한 처리량으로 그렇게 할 것이다.

무료 쓰기의 경제학

사실을 전달할 목록이 있는 누구든지 이러한 사실들을 잘 작성된 기사로 변환할 수 있다. 어떤 주제에 대한 기사를 찾는 누구든지 동일한 주제에 대한 또 다른 기사를 생성할 수 있다. 이 파생 기사는 첫 번째 기사와同じ 정도로 좋을 것이며, 그것을 표절하거나 저작권을 침해하지 않을 것이다.

작성된 콘텐츠의 주변 비용은 제로가 될 것이다.

현재, 작성된 미디어의 경제는 인간 노동에 기반한다. 잘 작성된 콘텐츠는 희귀하므로 가치가 있다. 전체 산업은 이 가치를 포착하기 위해 구축되었다.

AI가 무료로 고급 콘텐츠를 생성할 수 있을 때, 이러한 산업의 재정적 기초는 붕괴될 것이다.

출판물의 폐지

전통적인 출판물을 고려해 보자. 몇십 년 동안, 뉴욕 타임즈와 같은 회사들은 하루에 제한된 수의 기사(일반적으로 300개)를 생성하기 위해 숙련된 작가를 고용했다. 이 모델은 작가의 수와 관련된 비용으로 인해 본질적으로 제한된다.

AI가 무료로 무제한의 기사를 생성할 수 있는 세계에서, 왜 생산을 고정된 수로 제한할까? 왜THEN 각 독자의 관심사에 맞게 개인화된 콘텐츠를 생성하지 않는가? 요청에 따라 생성된 것이다.

이 새로운 패러다임에서, 정기적인 문제와 고정된 기사 수의 전통적인 모델은 구식이 된다. 출판물은 콘텐츠를 연속적으로 생성하고 개인화하여, 개별 독자의 특정需求에 맞게 제공하는 모델로 전환할 수 있다.

한 독자는 하루에 하나의 기사가 필요할 수 있다. 또 다른 사람은 5000개가 필요할 수 있다.

주된 제품이 하루에 300개의 기사를 하나의 문제로 묶는 출판물은 멸종할 것이다.

검색 엔진이 답변 엔진으로 되는 것

검색 엔진은 분배자로서 작용하여, 사용자를 기존 콘텐츠와 연결한다. 이를 달성하기 위해, 네 단계를 수행한다.

첫째, 기존 콘텐츠를 색인한다. 둘째, 사용자로부터 쿼리를 받는다. 셋째, 기존 콘텐츠를 검색하여 사용자의 쿼리와 관련된 항목을 찾는다. 넷째, 검색된 콘텐츠를 정렬하여 사용자에게 결과를 표시한다.

이제 논리적인 다음 단계를 고려해 보자. 콘텐츠를 무료로 생성할 수 있다면, 왜 검색 엔진이 사용자에게 기존 콘텐츠를 반환할까? 사용자가 쿼리에 대한 단 하나의 답변을 원한다면, 검색 엔진은 단순히 답변을 생성할 수 있다.

이제 “콘텐츠” 경제가 무엇이 될지 생각해 보자. 대부분의 인터넷 콘텐츠는 수익을 창출하기 위해 작성되었다. 사람들은 기사를 작성하고, 구글에서 순위를 매기고, 트래픽을 받고, 이를 광고, 어필리트 링크 또는 제품 또는 서비스의 직접 판매를 통해 수익으로 전환한다.

이 생태계가 트래픽이 사라지면 어떻게 될까?

소셜 미디어: 다음 도미노

소셜 미디어 플랫폼은 초기에 사용자 간의 상호작용을 촉진하기 위해 설계되었다. 나는 페이스북에 로그인하여 친구의 벽에 글을 쓰거나, 페이스북의 가상 양을 던지거나, 누군가에게 포크를 하는 날들을 기억할 수 있다.

오늘날의 소셜 미디어는 다르다. 인스타그램에서 사용자가 가장 많이 가지고 있는 팔로워 수는 0이다. 두 번째로 많은 팔로워 수는 1이다. 대부분의 조회수, 공유, 댓글 및 팔로워는 소수의 전문 크리에이터에 의해 축적된다. 대부분의 사용자는 아무 것도 게시하지 않고, 아무도 팔로우하지 않는다.

간단히 말해서, 대부분의 사용자는 콘텐츠를 찾기 위해 소셜 미디어를 방문한다. 소셜 미디어 회사들은 검색 엔진과 마찬가지로 분배자로서 작용한다. 구글과 페이스북의 주요 차이점은 구글이 쿼리를 사용하여 콘텐츠를 선택하는 반면, 페이스북은 쿼리 없이 콘텐츠를 선택한다는 것이다.

이 경우, 다음 단계는 명백하다. 왜 소셜 미디어는 사용자 생성 콘텐츠를 홍보할까? 처음에는 텍스트만으로, 그러나 결국에는 이미지와 비디오도 생성할 수 있다.

소셜 미디어가 더 이상 사용자를 크리에이터가 만든 콘텐츠로 연결하지 않으면, “크리에이터 경제”가 어떻게 될까?

스타 트렉 복제기 아날로지

우리는 AI가 콘텐츠의 스타 트렉 복제기로서 작용하는 새로운 패러다임에 진입하고 있다.

스타 트렉에서, 음식을 생산하는 농부, 음식을 판매하는 상점, 음식을 조리하는 요리사 또는 음식을 제공하는 웨이터가 필요 없다. 복제기는 원하는 음식을 직접 원료를 변환하여 생성할 수 있다.

마찬가지로, 콘텐츠를 생성하거나, 콘텐츠를 분배하거나, 기존 콘텐츠를 혼합하거나, 사용자에게 기존 콘텐츠를 제공하는 회사가 필요하지 않다. 유일한 가치 있는 기능은 원료를 얻고, 그것을 요청에 따라 최종 제품으로 변환하는 것이다.

우리는 아직 새로운 정보를 생성하고, 공개되지 않은 정보를 수집하는 방법이 필요하다. 모든 것은 AI 엔진에 의해 उपलब한 정보를 개인화된 콘텐츠로 변환될 것이다.

콘텐츠 생성자 및 분배자에 대한 영향

트레이더들은 종종 “양의 노출“과 “음의 노출”에 대해 이야기한다. 가장 쉬운 방법은 이것을 이해하는 것이며, 만약 이것이 증가하면, 당신은 이익을 얻거나 손실을 볼 것인가?

AI는 증가하고 있다. 그리고 자연어와 같은 인간이 생성한 콘텐츠와 같은 분야에서 특히 빠르게 증가하고 있다. 모든 전문가가 자신에게 물어야 할 질문은 – 당신은 현재 AI에 대해 양의 노출이나 음의 노출을 가지고 있는가?

만약 당신이 콘텐츠 생성자라면 – 예를 들어, 뉴스 출판물이면 – 그리고 ваш 비용 구조가 제로가 아니면, 당신은 아마도 문제가 있다. 곧 비용이 제로인 콘텐츠 생성자와 경쟁할 것이다. 그것은 당신이 이길 수 없는 경쟁이다. 당신은 아마도 3つの 선택만이 있다: 시장에서退出; 비용을 제로로 줄이기(AI 회사로 변身); 또는 파산하기.

만약 당신이 분배 측면에 있다면, 아마도 영향을 받기 전에 더 많은 시간이 있을 것이다. 네트워크 효과는 몇 년 동안 혼란을 막아줄 것이다. 그러나 결국, 일어나야 할 일은 일어난다. 검색 엔진은 웹 디렉토리를 대체했다. 피드는 검색 엔진이 이전에 제공한 기능의 대부분을 대체했다. 그리고 곧, 요청에 따라 콘텐츠를 생성하는 것이 둘 다를 대체할 것이다.

정부와 규제의 역할

나는 소련에서 태어났기 때문에, 나는 정부가 언어를 규제하는 것을 좋아하지 않는다. 도덕적 위험은 일반적으로 일시적인 이익보다 더 크다.

그러나 나는 정부가 이것이 어떻게 진행되는지 결정하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 생각한다.

우리는 정부 규제와 산업에 미친 영향에 대한 좋은 예와 나쁨 예를 가지고 있다. “인터넷을 만든 26개의 단어”는 초기 산업을 수조 달러의 가치로 성장시켰다. 90년대의 ISP 규제는 미국의 ISP 수를 3000개 이상에서 6개로 줄였고, 미국 소비자가 개발도상국에서 가장 나쁨의 대역폭 접근성을 갖게 되었다.

내가 제안을 요청할 때, 나는 일반적으로 정부 규제가 어떻게 하면 이 새로운 생태계의 발전에 도움이 되고, 방해가 되지 않는지에 대해 세 가지 방법을 지적한다:

1. 상호 운용성을 강제하고, 소비자가 제공업체를 전환하기 쉽게 하라.

자본주의는 자연 선택과 같다 – 더 잘하거나 더 효율적으로 하는 회사는 더 느리게 성장하는 회사보다 더 빠르게 성장할 것이다. “잠금” 메커니즘은 전환을 더 어렵게 만드는 것이며, 예를 들어, 서비스에서 데이터를 내보내고 競爭對手에게 가져가는 것이 더 어렵게 만든다. 이러한 진화는 더 느리게 진행되고, 성장은 더 낮아진다.

정부가 기술 산업 전체에서 상호 운용성을 강제할 수 있다면, 우리는 더 많은 좋은 기능과 좋은 행동을 보상받을 것이다. 우리는 사람들이 원하는 것에 혁신하기 위한 인센티브를 만들 것이다.

2. 독점을 막기 위해 독점 남용에 집중하라.

우리는 모두 두 회사가 합병하여 결과물이 더 큰 회사로 합병되어 고객에 비해 과도한 권력을 가질 수 있다는 것을 알고 있다. 그러나 과도한 권력의 존재는 항상 나쁜 서비스나 기만적인 가격으로 이어지지 않는다.

한편, 이미 과도한 권력을 가진 회사들은 우리 눈앞에서 반경쟁적 행동을 하고 있다. 그러나 FTC는 합병과 인수를 차단하는 데 집중한다.

정부가 반경쟁적 관행을 금지하고, 특히 대중이 사용하는 기술 제품에 대해 엄격하게 시행한다면, 전체 시스템은 더 잘 작동할 것이다.

일부 구체적인 예가 이 점을 설명하는 데 도움이 될 수 있다.

브라우저와 같은 매우 복잡한 소프트웨어를 무료로 제공하는 것은 명백한 덤프의 경우이다. 새로운 브라우저 회사들은 이 공간에서 혁신하기 어렵다. 왜냐하면 훨씬 더 큰 경쟁사들이 이 비싼 제품을 무료로 제공하기 때문이다. 결과는 모든 브라우저가 요즘 같은 모습을 하고 있으며, 2016년 이후에는 이 분야에서重大한 혁신이 없었다는 것이다.

기업용 문서 편집套件의 일부로 기업용 메신저 앱을 제공하는 것은 명백한 번들의 경우이다. 심지어 성공적인 스타트업인 슬랙도 결국 더 큰 회사에 매각되어야만, 유료 제품으로서 경쟁할 수 있었다. 왜냐하면 그들의 주요 경쟁자는 고객이 이미 가지고 있는 무언가와 번들로 제공되기 때문이다.

AI가 새로운 생태계로 발전함에 따라, 우리는 이 새로운 공간에서 훨씬 더 큰 남용을 볼 것이다. 정부가 개입하지 않으면, 덤프와 번들이 보상되지 않는다.

3. 원본 콘텐츠 생성을 보조하거나 보호하는 방법을 고려하라.

정부는 기초 연구와 과학을 보조금과 기타 보조금을 통해 지원한다. 또한 사람들은 그들의 연구에서 발견한 새로운 아이디어를 특허를 통해 보호한다. 이러한 두 가지 메커니즘이 필요한 이유는 작동하는 아이디어를 복사하는 것이 작동하는 새로운 아이디어를 생각해 내는 것보다 훨씬 더 저렴하기 때문이다. 이러한 개입 없이, 이것은 공유지의 비극으로 이어질 수 있다. 여기서 모두가 이웃을 복사하고, 아무도 새로운 것을 생성하지 않는다.

저널리즘과 일반적인 콘텐츠 생성에서, 이러한 메커니즘은 필요하지 않았다. 왜냐하면 저작권을 침해하지 않고 다른 사람의 것을 복사하는 것이 어려운 과정이었기 때문이다. 그러나 AI의 출현으로, 이것은 더 이상 사실이 아니다. 다른 사람의 글을 다시 작성하는 비용이 거의 없게 되면, 우리는 다른 것을鼓励하는 메커니즘을 필요로 할 것이다. 그리고 가장好的答案은 오늘날 기초 연구에서와 같은 것일 수 있다.

이 도전을 최대한 활용하기

AI에 의한 변환은 오늘날 인류가 직면한 가장 큰 도전 중 하나이다. 기자와 다른 콘텐츠 생성자는 먼저 영향을 받을 것이다. 콘텐츠 분배자는 곧 뒤를 따를 것이다. 우리는 결국 완전히 새로운 패러다임에 진입할 것이다. 나는 이것을 “스타 트렉 복제기” 모델이라고 부른다.

우리는 여기서 더 좋은 것을 구축할 기회가 있다. 인쇄기의 발명이 계몽주의로 이어진 것처럼, AI의 발명은 두 번째 계몽주의로 이어질 수 있다. 그러나, 모든 가능한 미래는 良好的 것이 아니다.

우리는 이 진화를 올바른 방향으로 밀어붙일 기회가 있다.