고아침
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고아침

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몬스
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얼룩소에서 어떤 재미를 느끼고 계신가요?

최근 얼룩소 글값 논란 글들을 읽으며, '얼룩소' 그 자체에 대한 논의는 쏙 빠져있다는 느낌을 받았습니다. 글 생산자와, 소비자(주로 외부 소셜미디어), 얼룩소 플랫폼 사이의 이해관계에 대한 논의는 있었지만, 얼룩소 자체의 가치나 이곳에서 활동/구독 중인 보통 얼룩커의 시선은 쏙 빠져있는 느낌이었어요. 아무래도 외부에서 나온 논란이다 보니 그런걸까요. 그렇다고 보기엔 지금 얼룩소 내에서 이루어지고 있는 논의도 '외부' 의견에 대한 의견이 주를 이룹니다.   이 논란이 얼룩소와 얼룩커들을 대상으로 한 이야기임에도 왜 대부분의 얼룩커들은 침묵하고 있는 걸까요. 기여를 인정받는 '생산자'가 아니라서? 이미 이런 종류의 토론이 어렵다는 걸, 또는 무의미하단 걸 알아서? 얼룩커들 사이에서도 조금씩 헷갈리는 공간이라서? 이런 저런 생각이 듭니다. 얼룩소는 뭐하는 곳일까요. 이곳은 미디어인가요, 커뮤니티인가요, 공론장인가요, 보상이 떨어지길 바라며 적는 개인블로그 또는 일기장인가요. 분위...
프로젝트 alookso 이야기 · 언론/미디어
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윤신영
윤신영 인증된 계정

튀르키예 지진, 어떻게 발생했고 왜 피해가 컸나

6일 오전 4시 17분(현지시간. 한국시간 6일 오전 10시 17분) 튀르키예 동남부 시리아 접경 지역 부근에서 규모 7.8(미국지질조사국(USGS) 기준)의 강진이 발생했다. USGS에 따르면, 지진은 인구 100만 명의 튀르키예 남동부 최대 도시 가지안테프에서 북서쪽으로 불과 34km 떨어진 곳의 지하 17.9km 지점에서 발생했다.  이번 지진은 튀르키예에서 1930년대 이후 발생한 가장 큰 지진으로 튀르키예와 시리아에서 수천 채의 건물이 붕괴했고 5000명 이상이 사망했다. 발생 11분 뒤 규모 6.7의 여진이, 9시간 뒤에는 규모 7.5의 여진이 발생하는 등 큰 규모의 여진이 이어졌다. 7일 오후(한국시간) 4시까지 발생한 규모 약 4 이상의 여진 횟수는 110회 이상이며, 규모 4~5의 여진도 계속 발생하고 있다. 사망자 수 역시 늘어나고 있다.
기후/환경 · 국제정치/국제사회 · 생활/사건사고
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고아침
챗봇에게 토론글 작성시키기.gpt
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고아침
인공지능이 만드는 모두의 딥페이크
블레이드
블레이드

딥페이크 성착취물? 정말 무서워요!

딥페이크 관련 글을 잘 읽었어요. 글을 읽는 내내 무섭다는 생각이 들었어요. 딥페이크 관련 범죄가 늘어난다는 이야기가 계속해서 나왔는데 생각보다 많이 심각하다는 걸 느꼈어요. 저는 SNS나 블로그 같은데 얼굴 사진을 올린 적이 없지만 그래도 안심할 수 없다는 생각이 들어요. 자칫하면 나도 피해자가 될 것 같다는 생각이 들어요. 길거리를 지나가다가 누군가가 내 얼굴을 몰래 찍는 몰래카메라만 봐도 식겁해서 말도 못해요. 내 얼굴을 유튜브나 혹은 다른 사이트에 유포를 해버릴까봐 두렵다는 생각이 들어요. 내가 피해자가 될 것 같다는 기분을 여러번 느꼈을 정도에요. 딥페이크는 다른 사람의 얼굴을 합성하는 기술이라고 하는데 이걸 범죄로 악이용하는 사례가 많다고 하더라구요. 이건 진짜 무서워요.최근에는 딥페이크로 인하여 피해를 보는 사람들이 늘어나고 있다고 하더라구요. SNS에 올려진 사진을 임의로 가져가서 다른 성착취물 형상에 피해자 얼굴 사진을 합성하여 허위 성착취물을 만들어버리...
산업/기술/IT · 노동/인권/사회
고아침
나를 학습한 AI가 돈을 벌었다. 나의 몫은?
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고아침
나를 학습한 AI가 돈을 벌었다. 나의 몫은?
율무선생
율무선생

50%가 최고의 선택지라는 점이 많은걸 시사해주네요

원작자에게 50%의 수익이 최대 상한선인 것일까요?  창작을 하는 입장에서 보았을 때 AI가 수집한 방대 자료가 있기 이전에 그 자료를 제작하던 창작자들에게 적절한 외주비용을 치뤄온 사회였는지 살펴봐야 할 때인 것 같습니다. AI는 단순 '인공지능' 입니다. 인간이 창작해낸 자료들이 없었더라면 인공지능은 발전 가능성 자체도 마련되지 않았을 것입니다. 애초에 AI가 등장한 것은 '인건비 아끼기' 도 배경에 있다고 생각합니다. AI를 열광하는 사람들, 거기엔 '시간' 과 '비용' 이 있다창작자들이 컨펌을 받으면 소요되는 일정 기간과 비용을 적시하고 계약하게 됩니다. 거기서 외주비용은 주로 '개인의 역량대로' 유동적인 비용이 책정됩니다.  최저시급처럼 정해진 비용도 없으며, 되려 최저시급보다 낮은 금액으로 책정하여 외주를 받는 창작자들이 존재합니다. 창작물의 가치는 높지만 창작하는 사람에게 상응하는 비용을 투자하고 싶지 않은 구매자의 입장이 잘 헤아려지다보니 AI작가 같은 것들...
산업/기술/IT · 노동/인권/사회
고아침
나를 학습한 AI가 돈을 벌었다. 나의 몫은?
바냐(장지현)
바냐(장지현)

포스트휴머니즘적 관점에서 AI를 바라본다면?

댓글을 달까 하다가 이어쓰기로 와버렸네요. 저는 저번 토론소 때 'AI를 창작자로 바라볼 것인가'라는 글을 쓴 적이 있는데요. 실제로 일어나는 이런저런 현상들을 배제하고, (아주 짧게 축약하자면) 비인간과 인간의 존재성에 관해 고민하는 포스트휴머니즘적 관점에서 요 현상을 바라보면 어떨까 했었어요. 일단 원래 제 글도 넓은 의미의 포스트휴머니즘적 관점에 가깝다고 생각하고, 좁은 의미에서는 아닐 수도 있겠지만요. 참, 포스트휴머니즘에 대해서는 조금 길지만 아래 글을 참조해주시면 좋을 것 같아요.  본문에서 좀 더 자세히 설명하고 있지만, 조금씩 발췌해보자면요.  포스트휴먼적 관점은 인간을 다른 형태의 생명이나 존재와 분리하여 예외적인 것으로 간주하고, 인간이 그것들을 지배하거나 통제할 권리가 있다는 생각을 부정한다. 기술사회적 미래를 규범적으로 상상하는 일은, 변화된 기술적 조건 속에서 우리 인간이 지구에 거주하는 방식, 즉 우리가 다른 인간뿐 아니라 지금까지 온전하게 ...
산업/기술/IT · 노동/인권/사회
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고아침
나를 학습한 AI가 돈을 벌었다. 나의 몫은?
몬스
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범용 AI - 두 가지 시나리오

"데이터는 디지털 경제 시대의 원유"라는 표현이 무척 흥미롭습니다. 사람들의 활동이 만들어 내는 데이터와 창작물이 그저 하나의 아웃풋이 아닌, 새로운 아웃풋의 재료가 된다니... 뭐랄까요. 인공지능에게서 메타 인류(?)의 느낌이 풀풀 납니다. 상상력을 쥐어짜 두 가지 시나리오를 생각해 봤습니다. 시나리오 1 공동체의 활동이 수익으로 이어진다면, 수익의 배분이 다시 공동체로 이어져야 하는 건 당연한 이야기인 것 같습니다. 이 순환 고리가 완성되지 않는다면 공동체는 수익으로 이어지는 어떠한 활동에도 기여하지 않겠죠. 심지어는 이익에 반대하는 활동을 할 수도 있겠습니다. 비록 속임수였지만, 원글에서 첨부하신 트윗 내용 처럼 말이죠.  AI가 점점 더 많은 자원들을 활용하여 범용적이 되어갈 수록, 그래서 자원의 출처를 특정하기 힘들어질 수록, 점점 AI를 활용한 수익을 공평히 분배하라는 요구(예를 들면 기본소득)가 커지지 않을까 싶습니다. 마치 다세포 생물이 모든 세포에게 영양...
산업/기술/IT · 노동/인권/사회
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고아침
나를 학습한 AI가 돈을 벌었다. 나의 몫은?
홈은
홈은

AI의 개방성, 인간의 폐쇄성

고아침 님이 글을 올린 오후 4시 53분에 저는 잡지를 읽고 있었는데요! (시간을 텍스트로 표현한 데이터 생성 시킴…) AI의 창작성에 관한 이야기가 실려있었어요.  "생성 AI 기술이 가져온 충격과 경외심은 놀라울 정도였고 재미있기도 했다. 이 기술은 새로운 기술이 가져야 할 바람직한 모습을 보여준다. 하지만 기술이 너무 빠르게 발전하면서 생성모델이라는 개념에 익숙해지기도 전에 이 기술에 대한 사람들의 첫인상이 계속해서 바뀌고 있다. 이제 사회 전체에서 생성모델이라는 개념을 소화하기 위한 약간의 시간을 가질 것이라고 생각한다."  (마이크 쿡 / 컴퓨터 창작 연구자 / 킹스칼리지 런던) 이런 상황에서 예술가들은 가장 큰 격변의 한 가운데에 놓이게 되었다. AI로 인해 일부 예술가들은 작업 기회를 잃게 되겠지만, 새로운 기회를 포착하는 이들도 있을 것이다. 소수의 예술가들은 자신들을 대체할 수 있는 생성 모델 학습에 부적절한 이미지 남용이 있었다면 이에 대한 법적 다툼을 ...
산업/기술/IT · 노동/인권/사회
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최은창(崔恩彰)
최은창(崔恩彰) 인증된 계정

ChatGPT를 이용한 학교 과제를 찾아내는 GPTZero

GPT-3에서 ChatGPT-3로 ...눈부신 오픈 AI의 개발 속도  GPT3라는 이름은 사전 학습을 거친 생성적 전환기(Generative Pre-trained Transformer )3번째 버전을 의미한다. GPT-3는 딥러닝을 이용하여 사람이 쓴 것 같은 문장을 만들어 내는 자연어 생성에 적합하다. 언어  문제풀이, 글짓기, 사칙연산, 번역, 주어진 문장을 분석하여  코딩까지 가능하다.  1,750억개의 패러미터로 대량의 텍스트 데이터를 학습하여  다음 단어를 예측하는 모델이다. 물론 GPT-3는 완벽하지 않았다. 공학 및 자연과학 분야에 약하다. 그런데 2년 후에는 ChatGPT가 등장했다. 오픈AI에 따르면 "대화에 최적화된 언어 모델"로서 대화 방식으로 상호 작용한다. ChatGPT는 대화 형식을 통해서 후속 질문에 답하고, 실수를 인정하는 기능도 있고, 잘못된 전제에 이의를 제기하고, 사용자의 부적절한 요청은 거부한다.사람과의 채팅을 자연스럽게 척척 해내면...
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