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AI 때문에 위키피디아 트래픽 감소, 미래를 위협

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작성자 JeromePark
작성일 09:26
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Wikipedia Traffic Plummets 8% as AI Siphons Visitors, Threatening Its Future

 

위키미디어 재단은 위키피디아에 대한 트래픽이 8% 감소했다고 밝히고, 생성 AI와 검색 엔진이 방문자를 빨아들이고 지속 가능성을 위협한다고 문제를 제기.

위키미디어 재단은 위키피디아에 대한 인간 방문자의 현저한 감소에 대해 경보를 울렸다. 10월 17일 성명에서 비영리 단체는 2024년 같은 기간에 비해 지난 몇 달 동안 페이지 뷰가 8% 감소했다고 밝혔다.

재단은 호황을 누리고 있는 생성형 AI 산업을 직접 겨누고 있다. 검색 엔진과 AI 챗봇은 위키피디아의 방대한 지식 저장소를 점점 더 긁어모으고 요약하여 사용자에게 직접적인 답변을 제공합니다. 이러한 편리함은 소스로부터 트래픽을 빼내는 대가를 치르게 된다.

이러한 경향은 크라우드소싱 백과사전의 기초를 위협한다. 재단은 이러한 감소가 단순한 허영심 지표가 아니라 플랫폼의 장기적인 지속 가능성에 대한 중대한 위험을 나타낸다고 경고합니다.

위키미디어의 제품 수석 이사인 마샬 밀러는 "위키피디아에 대한 방문이 줄어들면 자원 봉사자가 더 적고 콘텐츠를 성장시키고 풍부하게 할 수 있으며, 이 작업을 지원하는 개인 기부자가 줄어듭니다."라고 지적했다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 CEO 순다르 피차이는 세일즈포스의 드림포스 컨퍼런스에서, 회사가 오랫동안 기다려온 젬니 3.0 AI 모델을 2025년 말 이전에 출시할 것이라고 공식 확인했습니다. 그는 "한층 더 강력한 AI 에이전트 기능"을 약속하며, 이 기술 대기업이 오픈AI 및 앤트로픽과의 경쟁을 더욱 강화하고 있음을 강조했습니다. 이번 발표는 젬니 3.0 프로가 이미 일부 사용자에게 조용히 출시되고 있는 것으로 알려지고 있으며, 몇몇 사용자들은 구글의 "가장 똑똑한 모델"임을 설명하는 업그레이드 알림을 받고 있습니다.초기 테스트에서 획기적인 성능 입증Google AI Studio를 통한 비하인드 신 테스트에서 특히 코딩과 크리에이티브 작업에서 상당한 성능 향상이 확인되었습니다. 초기 사용자에 따르면 Gemini 3.0 Pro는 몇 초 만에 2,000줄이 넘는 기능적인 프런트엔드 코드를 생성할 수 있으며, 이전 모델에 비해 뛰어난 SVG 생성 능력을 보여줍니다. 이 모델의 향상된 추론 능력에는 수동 활성화 없이도 다단계 문제 해결이 가능한 "딥 씽크(Deep Think)" 아키텍처가 포함되어 있습니다.​A/B 테스트를 통해 접근 권한을 얻은 머신러닝 엔지니어 Rick Lammers는 특히 Xbox 컨트롤러와 같은 상세 그래픽을 만들 때 이 모델이 SVG 생성 작업에서 경쟁사보다 현저히 뛰어남을 발견했습니다. 사용자들은 이 모델이 복잡한 복셀 아트부터 작동하는 PlayStation 2 시뮬레이터에 이르기까지 다양한 창작물을 만드는 과정을 시연하였습니다.경쟁 환경이 더욱 치열해지고 있습니다Gemini 3.0의 출시는 AI 시장이 점점 더 경쟁적으로 변하고 있는 가운데 이루어졌습니다. 최근 데이터에 따르면 ChatGPT가 81%의 시장 점유율을 유지하고 있는 반면, Google Gemini는 2.8%의 시장을 차지하고 있으며, 9월에 바이럴을 일으킨 "Nano Banana" 이미지 편집 기능 이후 성장 속도가 빨라졌습니다. 2025년 8월에 출시된 OpenAI의 GPT-5가 현재 업계 기준을 설정하고 있으며, Anthropic의 Claude 4.5 Sonnet은 최고의 코딩 모델로 인정받고 있습니다.​유출된 내부 문서에 따르면, Google은 10월 22일 Gemini 3.0을 공식 발표할 것으로 보이지만, 피차이의 보다 넓은 "올해 안" 일정으로 인해 일정 지연 가능성도 남아 있습니다. 이 모델은 고성능 Pro와 효율성에 최적화된 Flash 두 버전으로 출시될 것으로 예상되며, 이는 Google이 고성능과 효율적 버전을 함께 제공하는 기존 방식을 따른 것입니다. 실시간 동영상 처리 및 확장된 컨텍스트 윈도우를 포함한 향상된 멀티모달 기능을 갖춘 Gemini 3.0은 Google이 Google Brain과 DeepMind 팀을 결합한 이후 최대의 AI 혁신을 보여줍니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글는 이번 주 구글 시트에서 강화된 Gemini AI 기능을 출시하여 사용자가 간단한 대화형 프롬프트로 복잡한 다단계 작업을 자동화할 수 있게 했습니다. 이는 회사가 생산성 소프트웨어 분야에서 마이크로소프트와의 경쟁을 크게 끌어올린 조치입니다.이 새로운 기능은 10월 15일 구글의 Workspace Updates 블로그를 통해 발표되었으며, 사용자가 포맷 지정, 데이터 정리, 구조적 편집과 같은 복잡한 스프레드시트 작업을 단일 명령으로 실행할 수 있게 합니다. 이제 사용자는 "모든 보관된 행 삭제, 드롭다운 옵션이 포함된 새로운 팀 열 삽입, 업데이트된 마감일 열 추가"와 같은 작업을 요청할 수 있으며, Gemini가 전체 워크플로우를 자동으로 처리합니다.마이크로소프트를 겨냥한 AI 무기 확장구글의 혁신은 회사가 마이크로소프트의 Copilot 제품과의 워크플레이스 AI 경쟁을 더욱 강화하고 있는 가운데 등장했습니다. 이 검색 거인은 최근 Gemini Enterprise를 사용자당 월 30달러에 출시하여 Microsoft 365 Copilot보다 월 10~20달러 저렴하게 제공하고 있습니다. 이러한 공격적인 가격 전략은 AI 기반 생산성 솔루션을 점점 더 찾고 있는 엔터프라이즈 고객을 겨냥한 것입니다.​"우리는 사람들이 AI를 더 쉽게 접근할 수 있도록 민주화하고 있습니다,"라고 구글 클라우드 CEO 토마스 쿠리안은 Gemini Enterprise 발표 자리에서 말했습니다. 이 플랫폼은 쿠리안이 "모든 엔터프라이즈 데이터를 통해 한 번에 대화할 수 있는 단일 관문"이라고 설명한 방식으로 마이크로소프트의 워크플레이스 AI 시장 지배력에 정면 도전합니다.​강화된 Sheets 기능은 산업 관계자들이 처음에는 신뢰성이 없다고 일축했던 구글의 초기 AI 통합에서 크게 업그레이드된 것입니다. 최근 개선을 통해 기존 버전에서 문제가 되었던 수식 생성 오류 및 콘텐츠 업데이트 문제들이 해결되었습니다.제한된 접근성이 비즈니스 전략을 이끈다고급 다단계 편집 기능은 여전히 Business Standard/Plus, Enterprise Standard/Plus, 그리고 Google AI Pro for Education 구독자에게만 제한되어 있습니다. 개인 무료 이용자는 해당 기능을 사용하려면 요금제를 업그레이드해야 하며, 이는 프리미엄 구독을 통해 AI 기능을 수익화하려는 Google의 전략을 반영합니다.​비즈니스 사용자는 이제 Gemini 사이드바를 통해 이전에는 시간이 많이 소요되던 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들면, 비활성 영업 담당자 삭제, 120% 이상 실적의 상위 수행자를 초록색으로 강조 표시, 후속 조치 메모 열 추가 등 분석 및 구조적 변경을 결합할 수 있습니다. AI는 이러한 복잡하고 다양한 변경 사항을 단일 프롬프트로 실행하여 프로젝트 관리자, 재무 분석가, 교육자의 시트 관리를 간소화합니다.​초기 기업 도입 사례는 생산성에 큰 영향을 미칠 것으로 나타났으며, 한 분석에 따르면 Google Sheets에서 Gemini 자동화가 비즈니스 계정의 수동 데이터 입력을 36% 감소시켰다고 합니다. 이 기능은 구글이 반복적인 스프레드시트 작업에 많은 시간을 소비하는 사용자의 시장 점유율을 확보할 수 있게 해주는데, 데이터 준비가 실제 분석보다 대부분의 분석가의 시간을 차지하는 경우가 많기 때문입니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 목요일, 마틴 루터 킹 주니어의 유족이 인종차별적이고 모욕적인 콘텐츠를 포함한 "무례한 묘사"에 대해 항의한 후, Sora 플랫폼에서 마틴 루터 킹 주니어를 묘사하는 AI 비디오 생성 기능을 일시적으로 중단했다고 발표했습니다. 이 결정은 MLK의 막내딸인 버니스 킹 박사가 사람들에게 아버지의 AI 생성 비디오 제작을 중단할 것을 공개적으로 촉구한 직접적인 개입에 따른 것입니다.유족 재단 개입이 정책 변화를 촉구하다소셜 미디어에 게시된 공동 성명에서 OpenAI와 킹 재단은 "일부 사용자들이 킹 박사의 이미지를 무례하게 묘사한 콘텐츠를 생성했다"고 인정했다. 회사는 "역사적 인물에 대한 보호 장치를 강화하는 동안 킹 박사를 묘사하는 생성을 일시 중단한다"고 밝혔다. 보도에 따르면 특히 충격적인 콘텐츠로는 킹 박사가 유명한 "나에게는 꿈이 있습니다" 연설 중 인종차별적 발언을 하는 가짜 영상과 그를 저속하고 고정관념적인 상황에 묘사한 콘텐츠 등이 있었다.​9월 30일 출시된 Sora 2가 5일도 채 안 되어 100만 건 이상의 다운로드를 기록하며 무료 iPhone 앱 1위에 오른 후 논란이 확대되었다. 자신의 초상권 사용에 동의해야 하는 생존한 공인들에 대한 보호 장치와 달리, OpenAI는 초기에 사망한 역사적 인물들에 대해서는 그러한 보호 장치를 제공하지 않았다.가족 반대의 광범위한 패턴킹 유족의 고소는 고인이 된 유명인사 가족들의 반발이 커지고 있음을 반영합니다. 로빈 윌리엄스의 딸 젤다 윌리엄스는 이달 초 사람들에게 아버지의 AI 영상을 보내지 말라고 요청하는 강력한 인스타그램 호소로 헤드라인을 장식했으며, 이를 "멍청한" 것이며 "그가 원했을 것이 아니다"라고 말했습니다. 그녀는 그러한 콘텐츠를 "실제 사람들의 유산"을 축소시키는 "틱톡 쓰레기 인형극"이라고 묘사했습니다.​​OpenAI는 이제 "공인과 그 가족들이 궁극적으로 자신의 초상이 어떻게 사용되는지에 대한 통제권을 가져야 한다"고 밝혔으며, "승인된 대리인 또는 유산 소유자"가 Sora의 영상 생성 기능에서 제외를 요청할 수 있도록 허용할 것입니다. 이 정책 변경은 역사적 인물 묘사를 기본적으로 허용했던 회사의 초기 접근 방식에서 상당한 전환을 의미합니다.​
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 이론물리학자 Alex Lupsasca를 영입하며 야심찬 "OpenAI for Science" 이니셔티브를 공식 출범했으며, 이는 Google DeepMind와의 경쟁이 심화되는 가운데 AI 기반 과학적 발견 분야로의 대담한 진출을 의미합니다.수상 경력이 있는 블랙홀 연구자이자 Vanderbilt University 교수인 Lupsasca는 10월 16일 Kevin Weil 부사장이 이끄는 새로운 과학 부문의 첫 번째 학술 연구원으로 OpenAI에 합류했습니다. 이 물리학자의 영입은 AI를 여러 분야에 걸쳐 발견을 가속화할 수 있는 "차세대 위대한 과학 도구"로 자리매김하려는 OpenAI의 결연한 의지를 보여줍니다.AI가 몇 분 만에 복잡한 물리학 문제를 해결하다이번 채용은 Lupsasca가 AI의 과학적 잠재력에 대한 관점에서 극적인 변화를 경험한 후에 이루어졌습니다. 이 연구원은 GPT-5 Pro가 AI의 연구 능력에 대한 "그의 생각을 완전히 바꿔놓았다"고 밝혔으며, 일반적으로 재능 있는 대학원생들이 며칠이 걸릴 복잡한 천체물리학 문제를 약 30분 만에 해결했다고 전했습니다.​한 가지 놀라운 사례로, GPT-5 Pro는 Lupsasca의 블랙홀 연구에서 중심 대칭성을 성공적으로 재발견했는데, 이는 그가 원래 개발하는 데 상당히 더 오랜 시간이 걸렸던 작업이었습니다. "저는 AI가 연구 최전선에서 의미 있게 기여하기까지 오랜 시간이 걸릴 것이라고 믿었습니다"라고 Lupsasca는 말했습니다.​Weil은 GPT-5가 이미 수학, 양자 이론, 생물학 전반에 걸쳐 "제한적인 새로운 과학 연구"를 수행할 수 있다고 강조하면서, "오늘 당신이 사용하고 있는 AI 모델은 당신이 남은 인생 동안 사용하게 될 AI 모델 중 최악의 모델"이라고 언급했습니다.딥마인드 경쟁에 대한 전략적 대응OpenAI의 과학 이니셔티브는 AI 기반 과학적 돌파구에서 Google DeepMind의 확고한 리더십에 대한 직접적인 도전을 나타냅니다. DeepMind의 AlphaFold는 단백질 구조 예측에 혁명을 일으켰으며, 이 회사는 최근 핵융합 과학 연구를 가속화하기 위한 파트너십을 발표했습니다.​이러한 시기는 전략적으로 보이는데, 두 회사 모두 2025년 내내 수학 경진대회에서 놀라운 성과를 달성해 왔기 때문입니다. OpenAI는 AtCoder 코딩 대회에서 2위를, 국제수학올림피아드에서 금메달을 확보했으며, 두 조직 모두 주요 프로그래밍 대회에서 우승을 차지했습니다.​이러한 경쟁은 개별 성과를 넘어 과학적 발견에서 AI의 역할에 대한 근본적인 질문으로 확장됩니다. DeepMind가 단백질 접힘 및 핵융합 연구와 같은 특정 과학 응용 분야에 집중하는 반면, OpenAI의 보다 광범위한 플랫폼 접근 방식은 여러 분야의 연구자들이 가속화된 발견을 위해 활용할 수 있는 도구를 만드는 것을 목표로 합니다.
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