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펜스케미디어, 구글 AI에 첫 반독점 소송

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.15 04:23
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

롤링스톤과 빌보드를 소유한 미국의 대형 미디어기업 펜스케미디어가 구글의 AI 요약 서비스로 인한 트래픽 감소와 매출 손실을 이유로 반독점 소송을 제기했다. 이는 미국 주류 언론사가 구글의 AI 요약 기능을 직접 겨냥해 제기한 첫 소송으로 기록된다.


주류 매체 첫 법적 분쟁


월스트리트저널의 13일(현지시간) 보도에 따르면, 펜스케미디어는 12일 워싱턴DC 연방지방법원에 구글과 모회사 알파벳을 상대로 반독점 소송을 제기했다. 펜스케미디어는 롤링스톤, 할리우드리포터, 빌보드, 버라이어티 등 유명 매체를 거느린 가족 경영 미디어기업으로, 월간 온라인 방문자 수가 1억2000만 명에 달한다.


미국에서는 이전에도 교육기술업체 체그가 올해 2월 구글을 상대로 유사한 소송을 제기한 바 있지만, 펜스케미디어처럼 주류 대형 언론사가 AI 요약 기능을 문제 삼아 나선 것은 이번이 처음이다.


트래픽과 매출 급감 주장


펜스케미디어는 소장에서 구글의 ‘AI 오버뷰’ 기능이 자사 웹사이트로 유입되는 트래픽을 크게 감소시켰다고 주장했다. 현재 구글 검색을 통해 펜스케미디어 사이트로 연결되는 결과 중 약 20%에서 AI 오버뷰가 함께 노출되며, 이 비율은 계속 증가하고 있다.


펜스케미디어는 이로 인해 온라인 쇼핑 제휴 링크를 통한 수익이 2024년 말 기준 정점 대비 3분의 1 이상 줄어들었다고 밝혔다. 회사는 “구글이 자사 기사를 무단 활용해 AI 요약을 생성하면서 독자들이 언론사 웹사이트에 들어오지 않게 만들고 있다”고 주장했다.


딜레마에 빠진 언론사들


펜스케미디어는 “구글이 AI 요약에 기사를 포함시키는 조건으로만 검색 노출을 허용하고 있다”며 “검색 시장 점유율 90%라는 지위를 앞세워 사실상 불공정 계약을 강요하고 있다”고 지적했다. 콘텐츠 제공을 막으면 검색 노출이 어려워져 사업이 위태로워지고, 막지 않으면 AI 요약의 재료가 되는 딜레마에 처했다는 설명이다.


제이 펜스케 회장은 성명을 통해 “우리는 디지털 미디어의 미래를 위해 적극적으로 싸워야 할 책임이 있으며, 이 모든 것이 구글의 현재 행동으로 위협받고 있다”고 밝혔다.


구글의 반박과 확산되는 분쟁


구글은 이에 대해 “AI 오버뷰는 더 나은 검색 경험을 제공하며, 더 다양한 웹사이트로의 트래픽을 유도하고 있다”고 반박했다. 구글 대변인 호세 카스타네다는 “AI 오버뷰를 통해 유입된 트래픽은 단순한 클릭 수가 아니라, 사용자가 사이트에 더 오래 머물며 콘텐츠에 깊이 몰입하는 고품질 트래픽”이라고 강조했다.


AI 학습과 검색을 둘러싼 언론사와 빅테크 간 법적 분쟁은 갈수록 확산하고 있다. 뉴욕타임스는 지난해 12월 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 저작권 소송을 제기했고, 월스트리트저널과 뉴욕포스트는 지난해 10월 AI 검색업체 퍼플렉시티를 고소했다. 최근에는 AI 스타트업 앤스로픽이 저자들과 15억 달러 규모의 합의를 하기도 했다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
1225 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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