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에픽 CEO, 스팀은 AI 표시 레이블을 없애야 한다고 발언

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.27 15:52
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에픽 게임즈의 CEO 팀 스위니는 11월 26일, 스팀과 같은 게임 스토어들이 AI 생성 콘텐츠 공개 레이블을 제거해야 한다고 공개적으로 주장했다. 그는 "인공지능이 거의 모든 미래 제작 과정에 관여할 것이기 때문에" 해당 레이블이 "아무런 의미가 없다"고 말했다. 그의 이 발언은 시네마틱 디자이너 맷 워크맨의 질문에 트위터(X)에서 답변하는 과정에서 나왔으며, 빠르게 확산되는 AI 활용을 앞두고 게임 개발의 투명성 논란을 다시 불러일으켰다.​

스위니는 AI 태그가 "저작권 공개를 위한 예술 전시와, 구매자가 권리 상황을 이해해야 하는 디지털 콘텐츠 라이선스 마켓플레이스"에만 관련 있다고 언급했다. 워크맨은 당초 11월 13일 "스팀과 모든 디지털 마켓플레이스는 'AI로 제작됨' 레이블을 없애야 한다"며, 지금은 더 이상 그런 구분이 중요하지 않다고 주장했다.​


확대되는 산업 격차

이 댓글들은 Steam의 접근 방식과 Epic Games Store의 접근 방식 사이의 뚜렷한 대조를 강조합니다. Steam은 2024년 1월에 의무적인 AI 공개 요구사항을 도입하여, 개발자들이 사전 생성 또는 실시간 생성 AI 콘텐츠를 사용했는지 명시하도록 요구했습니다. 이러한 공개 정보는 이제 Arc Raiders와 같은 스토어 페이지에 눈에 띄게 표시되며, 개발자들이 "콘텐츠 제작을 돕기 위해 절차적 및 AI 기반 도구를 사용했다"고 명시하고 있습니다.​

Epic Games Store에는 이러한 라벨링 시스템이 없습니다. 최근 데이터에 따르면 Steam의 약 7,818개 게임—플랫폼 카탈로그의 약 7%—이 현재 AI 사용을 공개하고 있으며, 2025년에 출시된 게임 5개 중 1개가 이 기술을 통합하고 있습니다. 이는 2024년 대비 8배 증가한 수치입니다.​


개발자 반발과 소비자 우려

Sweeney의 입장은 AI 공개를 정보에 입각한 구매 결정에 필수적이라고 보는 개발자들과 플레이어들로부터 비판을 받았습니다. 주요 퍼블리셔들이 개발에 AI를 점점 더 통합함에 따라, 인디 스튜디오들은 자신들을 "AI 프리"로 마케팅하기 시작했으며, 자신들의 작업을 차별화하기 위해 배지와 인증 마크를 만들고 있습니다. Polygon Treehouse는 생성형 AI 도구를 사용하지 않는 개발자들을 위해 "No Gen AI Seal"을 출시했습니다.​

AI 생성 음성 사용으로 반발에 직면한 Arc Raiders의 반응 이후 논쟁은 더욱 격화되었습니다. 플레이어들과 비평가들은 특히 성우 작업과 시각 자산에 대해 게임이 이 기술을 사용할 때 투명성을 반복적으로 요구해 왔으며, 일자리 대체와 예술적 진정성에 대한 우려를 제기하고 있습니다.

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OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
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