거시적 사회 신호를 활용한 개인 행동 시뮬레이션 학습
예측 시장 데이터를 활용해 LLM이 인간의 행동 추론을 학습하도록 하는 'macro2mind' 프레임워크를 제안한다. 사회적 반응을 예측하는 AI 기술의 발전 방향을 제시하며, 여론 형성 및 사회적 행동 분석에 활용될 수 있다.
미디어 산업과 AI 기술·정책의 최근 동향을, 국내외 학회·연구기관·공공기관·시민단체가 내놓은 관련 연구와 함께 짧은 해설로 소개합니다.
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예측 시장 데이터를 활용해 LLM이 인간의 행동 추론을 학습하도록 하는 'macro2mind' 프레임워크를 제안한다. 사회적 반응을 예측하는 AI 기술의 발전 방향을 제시하며, 여론 형성 및 사회적 행동 분석에 활용될 수 있다.
인간이 쓴 글과 AI가 생성하거나 재작성한 텍스트를 구분하는 분류 모델을 제안한다. 학술적 진실성과 저널리즘 신뢰성을 위협하는 AI 생성 콘텐츠를 탐지하는 기술적 방안을 다룬다.
LLM을 활용해 소셜 미디어상의 정치적 주장을 추출하고 패턴화하는 파이프라인을 제시한다. 이를 통해 에코 체임버나 양극화와 같은 정치적 현상을 분석할 수 있어, 데이터 저널리즘 및 정치 커뮤니케이션 연구에 유용하다.
AI 인프라의 핵심인 데이터 센터가 지역 사회에 미치는 영향과 이에 대한 저항 사례를 다룬다. AI 기술의 물리적 기반이 지역 사회와 환경에 미치는 영향을 분석한다는 점에서 기술 윤리적 관점을 제공한다.
AI 모델 학습 시 인간의 선호도 중 명시하기 어려운 '암묵적 요소'를 연구했다. 뉴스 기사의 가치나 이야기의 재미와 같은 주관적 영역을 AI가 어떻게 학습할 수 있는지 다루며, AI 기반 콘텐츠 큐레이션의 질적 향상과 관련이 있다.
포털 다음이 AI 인용에 따른 수익 배분 등 상생안을 발표했으나, 언론계에서는 실효성에 대한 의문과 자생력 약화 우려가 제기되고 있다. AI 기반 뉴스 플랫폼으로의 전환 과정에서 플랫폼과 언론사 간의 이해관계가 복잡하게 얽혀 있음을 보여준다.
23세 청년들이 AI를 활용해 제작한 일일 오디오 뉴스 브리핑 서비스가 아르헨티나에서 뉴스 앱 1위를 차지했다. AI 기술이 개인화된 뉴스 소비 경험을 제공하며 저널리즘의 새로운 배포 모델로 자리 잡을 수 있음을 보여준다.
시각적 스토리텔링 시스템의 캐릭터 일관성 부족과 환각 문제를 해결하기 위해 엔티티 접지(entity grounding) 기반의 StoryReasoning 데이터셋을 제안한다. 이는 미디어 콘텐츠 생성 시 캐릭터와 객체의 일관성을 유지하는 기술적...
포털 다음이 언론사와의 상생을 위해 고정 전재료 도입과 AI 인용량에 따른 수익 배분 정책을 공개했다. AI 기술 도입으로 변화하는 뉴스 생태계에서 플랫폼과 언론사 간의 새로운 수익 모델과 협력 방안을 모색하고 있다.
AI가 노동 환경과 고용, 사회적 규범에 미치는 실질적인 영향을 노동자 관점에서 분석한다. AI 기술 도입이 미디어 산업을 포함한 전반적인 노동 구조를 어떻게 재편하는지 파악하는 것이 필수적임을 강조한다.
변화하는 미디어 환경에서 광고 및 PR 조직의 운영 방식과 저널리스트에게 요구되는 새로운 전문 역량을 분석한다. 미디어 산업의 구조 변화에 따른 직업적 정체성과 기술적 요구사항을 다룬다.
생성형 AI를 이용한 패러프레이징 공격에 대응하기 위해 텍스트와 사용자 관계를 결합한 새로운 소셜 봇 탐지 프레임워크를 제안한다. 플랫폼 내 허위 정보 확산을 막고 신뢰할 수 있는 미디어 생태계를 구축하는 데 필수적인 기술이다.