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틱톡, 사용자가 피드의 AI 콘텐츠를 제어할 수 있도록 허용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:58
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tiktok_ai_topics.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


TikTok은 11월 18일 사용자들이 피드에 표시되는 AI 생성 콘텐츠의 양을 조절할 수 있도록 허용할 것이라고 발표했으며, 이는 인공적으로 생성된 콘텐츠의 유입에 대한 사용자 불만에 대응하는 소셜 플랫폼의 증가 추세에 동참하는 것이다. 이 동영상 공유 앱은 또한 기존 탐지 방법을 우회하는 AI 콘텐츠를 더 잘 식별하기 위해 고급 "비가시 워터마킹" 기술을 테스트하고 있다.​


새로운 제어 및 탐지 기술

앞으로 몇 주 안에 출시될 이 기능은 TikTok의 기존 "주제 관리" 도구 내의 콘텐츠 환경설정(Content Preferences)에서 확인할 수 있습니다. 사용자는 슬라이더를 이동하여 스포츠나 음식 등 카테고리 피드를 사용자 정의하듯 AI 생성 콘텐츠를 더 많이 또는 더 적게 볼 수 있습니다. 플랫폼 측은 이 컨트롤이 "피드 내의 콘텐츠를 완전히 제거하거나 교체하는 것이 아니라, 피드 내의 다양한 콘텐츠 범위를 사용자가 조정할 수 있도록 설계된 것"이라고 밝혔습니다.​

TikTok은 이제 AI 생성으로 라벨링된 동영상이 13억 개 이상에 달한다고 공개했습니다. 이미 회사는 AI 콘텐츠를 태그하기 위해 C2PA Content Credentials(산업 전반의 메타데이터 시스템)을 사용하고 있지만, 이러한 라벨은 다른 플랫폼에서 동영상이 다시 편집되거나 업로드될 때 제거될 수 있습니다. 이번에 도입되는 새로운 보이지 않는 워터마크는 TikTok만 읽을 수 있으며, 플랫폼의 AI Editor Pro 도구로 생성된 콘텐츠와 Content Credentials를 포함하는 업로드에 추가됩니다.​

이런 조치는 핀터레스트(Pinterest)가 'AI 슬롭'이 피드를 도배한다는 비판을 받은 뒤, 10월에 특정 카테고리에서 AI 생성 이미지를 제한할 수 있는 컨트롤을 도입한 것과 유사합니다. 두 이니셔티브 모두 Meta Platforms, Inc.(메타)와 OpenAI가 AI로만 생성된 영상 콘텐츠만 제공하는 전용 플랫폼(Vibes와 Sora)을 론칭하며 반대 방향으로 나아가는 시점에 등장했습니다.​


AI 확산에 대한 산업계의 대응

TikTok은 "AI가 개인이 창의성을 표현하는 방식을 혁신할 수 있다고 믿는다"고 강조하면서도 투명성의 중요성을 강조했다. 이 회사는 책임 있는 AI 관행에 초점을 맞춘 비영리 단체인 Partnership on AI, 그리고 Girls Who Code와 같은 단체들과 파트너십을 맺어 교육 콘텐츠를 제작하기 위한 200만 달러 규모의 AI 리터러시 기금을 발표했다.​

11월 18일 더블린에서 열린 TikTok 신뢰 및 안전 포럼에서 전문가들은 폭력적 극단주의자들이 플랫폼 가이드라인 위반을 피하는 메시지를 생성하여 콘텐츠 조정을 회피하기 위해 생성형 AI를 사용하고 있다고 경고했다. 이 회사는 AI 라벨링 발표와 함께 독일에서 극단주의 관련 용어를 검색하는 사용자를 위한 새로운 교육 프롬프트를 도입했다.

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테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
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2025.11.24 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
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