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인스타그램 대표 "이제 눈으로 보는 것을 믿을 수 없는 시대"

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작성자 symbolika
작성일 01.02 19:42
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AI Deepfake


• AI 생성 콘텐츠가 현실과 구별 불가능해지면서 시각 미디어에 대한 신뢰가 근본적으로 변화하고 있다
• 아담 모세리는 인스타그램이 AI 콘텐츠 라벨링, 진본 콘텐츠 인증, 게시자 신뢰도 표시 등으로 진화해야 한다고 강조
• 카메라 제조사들이 이미지 촬영 시점에 암호화 서명을 적용하는 '진본 인증 체인' 구축이 필요할 것으로 전망
• 완벽하게 보정된 이미지보다 오히려 '불완전한' 로우 이미지가 진짜임을 증명하는 신호가 되고 있다
• 궁극적으로 '무엇이' 공유되는지보다 '누가' 공유하는지에 초점을 맞춰야 할 것


인스타그램 대표 아담 모세리가 2025년을 마무리하며 '무한한 합성 콘텐츠' 시대가 의미하는 바에 대해 20장의 슬라이드로 심층 분석을 내놓았다. 그는 AI가 생성한 콘텐츠와 현실을 구분하기가 점점 어려워지고 있으며, 과거의 개인적인 인스타그램 피드는 이미 수년 전에 "사라졌다"고 진단했다.

모세리는 디지털 카메라 업계가 잘못된 방향으로 가고 있다고 주장한다.

더버지의 사라 정 기자는 지난해 "사진의 기본 전제가 곧 '조작되었다'로 바뀔 것"이라고 예측한 바 있으며, 모세리도 이에 동의하면서 다음과 같이 밝혔다:

"평생 동안 사진이나 영상은 실제로 일어난 순간을 대체로 정확하게 담아낸다고 믿어왔습니다. 이제 분명히 그렇지 않으며, 우리가 적응하는 데 수년이 걸릴 것입니다."

"우리는 보이는 것이 진짜라고 기본적으로 믿는 것에서, 회의적인 시각으로 시작하는 방향으로 전환하게 될 것입니다. 누가 왜 무언가를 공유하는지에 주목하게 될 것입니다. 이것은 불편할 수밖에 없습니다 - 우리는 유전적으로 눈으로 보는 것을 믿도록 되어 있기 때문입니다."

모세리에 따르면 인스타그램과 다른 플랫폼에 필요한 진화는 다음과 같다: "최고의 창작 도구를 만들어야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이고 진본 콘텐츠를 인증해야 합니다. 게시자가 누구인지에 대한 신뢰도 신호를 표시해야 합니다. 독창성에 대한 알고리즘 순위를 계속 개선해야 합니다."

지난 몇 년간 AI 이미지 편집과 생성이 가져온 '사진이란 무엇인가'라는 종말론적 논쟁을 다뤄온 우리에게, 2026년을 향해 달려가는 지금 이 정도의 제안 목록은 다소 늦은 감이 있다.

모세리의 인스타그램 중심적 시각은 "'AI 슬롭'(저품질 AI 콘텐츠)에 대해 불평하기 좋아하지만, 훌륭한 AI 콘텐츠도 많다"고 주장하면서도, 구체적으로 어떤 것인지는 밝히지 않았고 메타의 AI 도구 추진에 대해서도 구체적으로 언급하지 않았다. 그는 카메라 업체들이 "모든 사람을 2015년의 프로 사진작가처럼 보이게 만들려고" 잘못된 방향으로 경쟁하고 있다고 주장했다.

대신 그는 가공되지 않은 불완전한 이미지가 일시적으로 현실성의 신호가 되고 있지만, AI가 불완전함까지 복제할 수 있게 되면 "무엇이 말해지는지보다 누가 말하는지에 초점을 맞춰야 할 것"이라고 말했다. 촬영한 카메라의 지문과 암호화 서명으로 진짜 미디어를 식별하는 방식이 AI에 추가되는 태그나 워터마크에 의존하는 것보다 나을 것이라는 설명이다.

모세리가 같은 문제를 지적한 첫 번째 기술 임원은 아니다. 삼성의 임원 패트릭 쇼메는 지난해 갤럭시폰의 달 사진 촬영 방식 논란 이후 "실제로 진짜 사진이란 것은 없다"는 입장을 취했고, 애플의 크레이그 페더리기도 월스트리트저널에 AI 편집의 영향에 대해 "우려하고 있다"고 밝힌 바 있다. 하지만 어쩌면 인스타그램 슬라이드 한두 개만 더 보면 이 모든 것이 해결될지도 모른다.

아담 모세리 전문:

인스타그램이 직면한 핵심 위험은 세상이 더 빠르게 변화하는 가운데 플랫폼이 따라가지 못하는 것입니다. 2026년을 바라보며 하나의 큰 변화가 있습니다: 진정성이 무한히 복제 가능해지고 있습니다.

크리에이터를 중요하게 만들었던 모든 것 - 진짜가 될 수 있는 능력, 연결하는 능력, 조작될 수 없는 목소리를 가지는 것 - 이제 적절한 도구만 있으면 누구나 접근할 수 있게 되었습니다. 딥페이크는 점점 정교해지고 있습니다. AI가 촬영된 미디어와 구별할 수 없는 사진과 영상을 생성합니다.

인터넷이 설득력 있는 아이디어를 가진 누구나 청중을 찾을 수 있게 만들었기 때문에 권력은 기관에서 개인으로 이동했습니다. 정보 배포 비용은 제로입니다.

퍼블리셔나 브랜드가 아닌 개인이 사람들의 콘텐츠에 대한 상당한 시장이 있다는 것을 확립했습니다. 기관에 대한 신뢰는 사상 최저입니다. 우리는 신뢰하고 존경하는 크리에이터의 자체 촬영 콘텐츠로 눈을 돌렸습니다.

"AI 슬롭"에 대해 불평하기 좋아하지만, 훌륭한 AI 콘텐츠도 많습니다. 양질의 AI 콘텐츠도 특유의 외관이 있습니다: 너무 매끄럽고, 피부가 너무 부드럽습니다. 이것이 바뀔 것입니다 - 더 사실적인 AI 콘텐츠를 보게 될 것입니다.

진정성이 희소한 자원이 되면서 크리에이터 콘텐츠에 대한 수요가 줄어드는 것이 아니라 더 늘어나고 있습니다. 기준이 "만들 수 있는가?"에서 "오직 당신만이 만들 수 있는 것을 만들 수 있는가?"로 바뀌고 있습니다.

25세 미만이 아니라면 아마도 인스타그램을 정사각형 사진 피드로 기억할 것입니다: 정교한 메이크업, 피부 스무딩, 아름다운 풍경. 그 피드는 죽었습니다. 사람들은 수년 전에 개인적인 순간을 피드에 공유하는 것을 멈췄습니다.

이제 사람들이 공유하는 주요 방식은 DM입니다: 흐릿한 사진과 흔들리는 일상 경험 영상. 신발 사진과 보정되지 않은 캔디드.

이러한 로우 미학이 공개 콘텐츠와 다양한 예술 형식으로 번졌습니다.

카메라 회사들은 잘못된 미학에 베팅하고 있습니다. 모든 사람을 2015년의 프로 사진작가처럼 보이게 만들려고 경쟁하고 있습니다. 하지만 AI가 완벽한 이미지를 생성할 수 있는 세상에서 전문적인 외관은 오히려 가짜임을 드러내는 신호가 됩니다.

잘 나온 이미지는 만들기 쉽고 소비하기 지루합니다.

사람들은 진짜처럼 느껴지는 콘텐츠를 원합니다. 영리한 크리에이터들은 가공되지 않은, 보기 좋지 않은 이미지를 적극 활용하고 있습니다. 모든 것이 완벽해질 수 있는 세상에서 불완전함이 신호가 됩니다.

로우함은 더 이상 단순한 미학적 선호가 아닙니다 - 증거입니다. 방어적입니다. 불완전하기 때문에 진짜라고 말하는 방식입니다.

비교적 빠르게 AI가 당신이 좋아하는 어떤 미학이든 만들어낼 것입니다. 진짜처럼 보이는 불완전한 것도 포함해서요. 그 시점에서 우리는 무엇이 말해지는지보다 누가 말하는지에 초점을 맞춰야 할 것입니다.

평생 동안 사진이나 영상은 실제로 일어난 순간을 대체로 정확하게 담아낸다고 믿어왔습니다. 이제 분명히 그렇지 않으며, 우리가 적응하는 데 수년이 걸릴 것입니다.

우리는 보이는 것이 진짜라고 기본적으로 믿는 것에서, 회의적인 시각으로 시작하는 방향으로 전환하게 될 것입니다. 누가 왜 무언가를 공유하는지에 주목하게 될 것입니다. 이것은 불편할 수밖에 없습니다 - 우리는 유전적으로 눈으로 보는 것을 믿도록 되어 있기 때문입니다.

인스타그램 같은 플랫폼들이 AI 콘텐츠를 식별하는 좋은 작업을 할 것이지만, AI가 발전함에 따라 시간이 지나면서 점점 더 어려워질 것입니다. 가짜 미디어보다 진짜 미디어에 지문을 찍는 것이 더 실용적일 것입니다.

카메라 제조사들이 촬영 시점에 이미지에 암호화 서명을 하여 관리 체인을 만들 것입니다.

라벨링은 해결책의 일부일 뿐입니다. 사람들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 콘텐츠를 공유하는 계정에 대한 훨씬 더 많은 맥락을 표시해야 합니다. 계정 뒤에 누가 있는가?

무한한 풍요와 무한한 의심의 세계에서 신뢰를 유지하고 진정성을 신호할 수 있는 크리에이터 - 진실하고, 투명하고, 일관된 - 가 돋보일 것입니다.

최고의 창작 도구를 만들어야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이고 진본 콘텐츠를 인증해야 합니다. 게시자가 누구인지에 대한 신뢰도 신호를 표시해야 합니다. 독창성에 대한 알고리즘 순위를 계속 개선해야 합니다.

인스타그램은 여러 면에서 빠르게 진화해야 할 것입니다.

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• 칭화대·BIGAI 연구진, 스스로 문제를 만들고 푸는 AI 시스템 'Absolute Zero Reasoner' 개발 • 인간 데이터 없이도 학습 가능한 '셀프플레이' 방식으로 추론 능력 크게 향상 • Salesforce·Meta 등 주요 AI 기업들도 유사한 접근법 연구 착수 • 연구진 "초지능(superintelligence) 달성의 첫걸음 될 수 있어" 가장 똑똑한 AI 모델조차도 본질적으로는 모방자에 불과하다. 이들은 인간이 만든 예시를 학습하거나 인간 강사가 설정한 문제를 풀면서 배운다. 하지만 AI도 보다 인간적인 방식으로 학습할 수 있다. 스스로 흥미로운 질문을 찾아내고 정답을 찾아가는 방식이다. 칭화대학교, 베이징일반인공지능연구소(BIGAI), 펜실베이니아주립대 공동 연구 프로젝트가 AI가 컴퓨터 코드를 다루며 이런 방식으로 추론을 학습할 수 있음을 보여줬다. 연구진이 개발한 'Absolute Zero Reasoner(AZR)' 시스템은 먼저 대형언어모델(LLM)을 사용해 도전적이지만 풀 수 있는 파이썬 코딩 문제를 생성한다. 그런 다음 같은 모델이 해당 문제를 풀고, 코드를 실행해 결과를 검증한다. 마지막으로 AZR 시스템은 성공과 실패를 신호로 삼아 원래 모델을 개선하며, 더 나은 문제를 제시하고 해결하는 능력을 함께 향상시킨다. 연구팀은 이 접근법이 오픈소스 언어모델 Qwen의 70억 및 140억 파라미터 버전의 코딩과 추론 능력을 크게 향상시켰음을 발견했다. 인상적인 점은, 일부 경우 인간이 선별한 데이터를 받은 모델보다 더 나은 성능을 보였다는 것이다. 이 아이디어의 원안을 제시한 칭화대학교 박사과정 연구원 Andrew Zhao와 함께 프로젝트를 진행한 BIGAI 연구원 Zilong Zheng은 화상 인터뷰에서 이 접근법이 암기나 모방을 넘어서는 인간의 학습 방식과 유사하다고 설명했다. Zhao는 "처음에는 부모님을 따라하고 선생님처럼 행동하지만, 결국에는 스스로 질문을 던져야 합니다. 그래야 학교에서 가르쳐준 사람들을 넘어설 수 있습니다"라고 말했다. Zhao와 Zheng은 '셀프플레이'라고도 불리는 이런 방식의 AI 학습 아이디어가 수년 전부터 있었으며, 저명한 AI 선구자 Jürgen Schmidhuber와 프랑스 Inria의 컴퓨터 과학자 Pierre-Yves Oudeyer 등이 이전에 탐구했다고 언급했다. Zheng에 따르면 이 프로젝트의 가장 흥미로운 요소 중 하나는 모델의 문제 제시 능력과 문제 해결 능력이 함께 성장한다는 점이다. "모델이 더 강력해질수록 난이도도 높아집니다"라고 그는 말했다. 핵심 과제는 현재 이 시스템이 수학이나 코딩처럼 쉽게 검증할 수 있는 문제에서만 작동한다는 점이다. 프로젝트가 진행됨에 따라 웹 브라우징이나 사무 작업 같은 에이전트형 AI 업무에도 적용할 수 있게 될 것이다. 여기에는 AI 모델이 에이전트의 행동이 올바른지 판단하도록 하는 방식이 포함될 수 있다. Absolute Zero 같은 접근법의 매력적인 가능성 중 하나는 이론적으로 모델이 인간의 가르침을 넘어설 수 있다는 점이다. Zheng은 "일단 그것을 달성하면 초지능에 도달하는 방법이 됩니다"라고 말했다. Absolute Zero 접근법이 일부 대형 AI 연구소에서 주목받고 있다는 초기 징후가 나타나고 있다. Salesforce, 스탠포드, 노스캐롤라이나대학교 채플힐 캠퍼스의 'Agent0' 프로젝트는 셀프플레이를 통해 스스로를 개선하는 소프트웨어 도구 사용 에이전트를 포함한다. Absolute Zero처럼 이 모델도 실험적 문제 해결을 통해 일반적인 추론 능력을 향상시킨다. Meta, 일리노이대학교, 카네기멜론대학교 연구자들이 작성한 최근 논문은 소프트웨어 엔지니어링에 유사한 종류의 셀프플레이를 사용하는 시스템을 제시한다. 이 연구의 저자들은 이것이 "초지능 소프트웨어 에이전트를 위한 훈련 패러다임의 첫걸음"이라고 제안했다. AI 학습의 새로운 방법을 찾는 것은 올해 기술 업계의 주요 테마가 될 전망이다. 기존 데이터 소스가 희소해지고 비용이 증가하며, 연구소들이 모델을 더 유능하게 만들 새로운 방법을 모색하는 가운데, Absolute Zero 같은 프로젝트가 모방자에서 인간에 더 가까운 AI 시스템으로 이어질 수 있다.
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01.08 등록
OpenAI, 오디오 AI에 전사적 베팅… 실리콘밸리 '스크린 전쟁' 본격화 Executive Summary OpenAI가 2026년 초 오디오 전용 개인 디바이스 출시 준비, 지난 2개월간 엔지니어링·제품·연구팀 통합 재편 실리콘밸리 전반이 '오디오 우선(audio-first)' 인터페이스로 전환, 메타·구글·테슬라 등 빅테크 모두 음성 AI 강화 전 애플 디자인 총괄 조니 아이브가 OpenAI 하드웨어 사업 합류, "기기 중독 해소"를 핵심 철학으로 제시 Background 미국 가정의 1/3 이상이 스마트 스피커를 보유한 가운데, 빅테크들이 스크린 의존도를 낮추는 '오디오 우선' 전략으로 일제히 선회하고 있다. 메타의 Ray-Ban 스마트 안경, 구글의 Audio Overviews, 테슬라의 Grok 음성 통합 등이 대표적이며, Humane AI Pin의 실패에도 불구하고 AI 반지 등 새로운 폼팩터 시도가 이어지고 있다. Impact & Implications 기술적 의미 오디오 AI의 핵심 과제는 '자연스러운 대화'의 구현이다. 기존 음성 비서들은 턴테이킹(turn-taking) 방식으로 사용자가 말을 마칠 때까지 대기해야 했지만, OpenAI의 새 모델은 실시간 인터럽션 처리와 동시 발화가 가능하다. 이는 음성 인식(ASR)과 자연어 생성(NLG)을 통합한 엔드투엔드 모델 구조의 진화를 의미한다. 산업/시장 영향 오디오 우선 전략은 스마트폰 이후 차세대 컴퓨팅 플랫폼 경쟁의 핵심 축으로 부상했다. 조니 아이브가 2025년 5월 자신의 회사 io를 OpenAI에 65억 달러에 매각하며 합류한 것은 상징적이다. 아이브는 "과거 소비자 기기의 잘못을 바로잡는다"는 철학으로 기기 중독 문제 해결을 오디오 디자인의 핵심 목표로 삼고 있다. 향후 전망 2026년은 오디오 AI의 분기점이 될 것이다. OpenAI의 디바이스, AI 반지들, 그리고 빅테크들의 음성 기능 강화가 동시에 시장에 출시되면서 사용자들이 실제로 '스크린 없는 삶'을 선택할지 검증받게 된다. 다만 Humane AI Pin의 실패가 보여준 기술적 미성숙과 Friend AI 펜던트가 촉발한 '상시 녹음' 프라이버시 논란은 여전히 해결 과제로 남아 있다. Key Data & Facts 항목수치/내용 OpenAI 신규 오디오 모델 출시2026년 초 예정 조니 아이브 회사 인수65억 달러 (2025년 5월) 미국 스마트 스피커 보급률가정의 1/3 이상 핵심 기능실시간 인터럽션 처리, 동시 발화 지원 경쟁 제품메타 Ray-Ban 안경, 구글 Audio Overviews, 테슬라 Grok, AI 반지 Key Quote "Audio is the interface of the future. Every space — your home, your car, even your face — is becoming a control surface." - TechCrunch "Jony Ive has made reducing device addiction a priority, seeing audio-first design as a chance to 'right the wrongs' of past consumer gadgets." - The Information
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01.08 등록
한눈에 보기 메타가 AI 어시스턴트 플랫폼 Manus를 20억 달러에 인수, 미·중 양국의 상반된 반응 직면 중국 규제 당국이 기술 수출 통제 위반 여부 검토, 베이징→싱가포르 이전 과정 조사 미국은 중국 AI 인재가 미국 생태계로 이탈하는 것으로 해석, 투자 제한 정책의 승리로 평가 'Singapore washing' 현상: 중국 AI 스타트업들의 싱가포르 이전이 새로운 트렌드로 부상 기사 요약 메타의 AI 어시스턴트 플랫폼 Manus 인수 건이 예상치 못한 규제 공방에 휘말렸다. 올해 초 벤치마크가 Manus에 투자했을 때 미국 측이 우려를 표명했고, 이는 Manus의 베이징에서 싱가포르로의 본사 이전을 촉발했다. 그러나 이제 중국 규제 당국이 Manus가 핵심 팀을 중국에서 싱가포르로 이전할 때 수출 허가를 받았어야 했는지 검토하고 있다. Financial Times에 따르면, 베이징은 이 거래가 중국 AI 스타트업들이 국내 감독을 피해 물리적으로 이전하는 선례가 될 것을 우려하고 있다. 왜 중요한가 이 사건은 미·중 기술 패권 경쟁의 새로운 전선을 보여준다. 과거 중국은 트럼프 1기 행정부의 틱톡 금지 시도 때도 유사한 수출 통제 메커니즘을 활용한 바 있다. 중국의 한 교수는 WeChat에서 Manus 창업자들이 승인 없이 제한 기술을 수출했다면 형사 책임을 질 수 있다고 경고했다. 한편 미국 측 분석가들은 이번 인수를 미국 투자 제한 정책의 성과로 해석하며, 중국 AI 인재가 미국 생태계로 이탈하고 있다는 증거로 제시하고 있다. 뉴욕대 로스쿨의 Winston Ma 교수는 "이 거래가 순조롭게 마무리되면 중국의 젊은 AI 스타트업들에게 새로운 길을 만들어준다"고 말했다. '싱가포르 세탁(Singapore washing)'이라는 신조어까지 등장한 상황에서, 이번 20억 달러 규모의 거래는 양국 모두에게 중요한 시험대가 될 전망이다. 메타가 Manus의 AI 에이전트 소프트웨어를 자사 제품에 통합하려는 계획에 이번 규제 논란이 어떤 영향을 미칠지는 아직 불투명하다. 핵심 인용 "It creates a new path for the young AI startups in China." - Winston Ma, NYU 로스쿨 교수 겸 Dragon Capital 파트너 "The US AI ecosystem is currently more attractive." - 미국 전문가, Financial Times 인터뷰 중
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01.07 등록
• 엔비디아의 차세대 AI 칩 플랫폼 '베라 루빈'이 양산 단계에 진입했다고 젠슨 황 CEO가 CES 2026에서 발표• 루빈 칩은 현행 블랙웰 대비 AI 모델 운영 비용을 10분의 1로 절감하고, 대형 모델 학습에 필요한 칩 수를 4분의 1로 줄일 전망• 마이크로소프트와 CoreWeave가 올해 안에 루빈 기반 서비스를 최초로 제공할 예정• 미국 천문학자 베라 루빈의 이름을 딴 이 시스템은 TSMC 3나노 공정으로 제작된 GPU와 CPU를 포함한 6개 칩으로 구성기사 요약엔비디아 젠슨 황 CEO가 라스베이거스 CES 2026 행사에서 차세대 AI 슈퍼칩 플랫폼 '베라 루빈'이 양산에 돌입했다고 발표했다. 2024년 처음 공개된 루빈 플랫폼은 현행 블랙웰 칩 대비 AI 모델 운영 비용을 90% 절감하고, 대규모 모델 학습에 필요한 칩 수량도 대폭 줄일 수 있어 AI 시스템의 경제성을 크게 개선할 것으로 기대된다.마이크로소프트와 CoreWeave가 올해 안에 루빈 칩 기반 서비스를 최초로 제공할 예정이며, 마이크로소프트가 조지아주와 위스콘신주에 건설 중인 대형 AI 데이터센터에도 수천 개의 루빈 칩이 탑재될 계획이다. 엔비디아는 레드햇과 협력해 은행, 자동차 제조사, 항공사, 정부 기관 등을 대상으로 루빈 시스템에서 구동되는 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군도 확대할 방침이다.왜 중요한가이번 발표는 AI 칩 시장의 절대 강자 엔비디아가 경쟁사들의 추격과 고객사들의 자체 칩 개발 움직임에도 불구하고 기술적 우위를 공고히 하고 있음을 보여준다. OpenAI가 브로드컴과 손잡고 자체 AI 칩 개발에 나서는 등 대형 고객사들이 엔비디아 의존도를 낮추려는 시도를 하고 있지만, 업계 전문가들은 엔비디아의 통합 플랫폼 전략이 단순 GPU 공급을 넘어 컴퓨팅, 네트워킹, 메모리, 스토리지, 소프트웨어 오케스트레이션까지 아우르는 '풀스택 AI 시스템 아키텍트'로 진화하고 있어 대체하기가 점점 어려워지고 있다고 분석한다.2024년 블랙웰 칩이 발열 문제로 출하가 지연됐던 전례가 있어 루빈의 일정 준수 여부에 업계 관심이 집중됐는데, 이번 양산 선언은 "루빈이 예정대로 진행되고 있다"는 신호를 시장에 보내려는 의도로 해석된다. 루빈 시스템은 2026년 하반기부터 본격 출하될 예정이다.핵심 인용"베라 루빈이 양산에 돌입했습니다. 이 칩 시스템의 모든 구성요소는 완전히 혁신적이며 각 분야 최고의 성능을 자랑합니다." — 젠슨 황, 엔비디아 CEO
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01.07 등록
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