미디어 속 인공지능 | 비즈니스에서의 AI #77

기술 발전은 미디어 부문의 변화에 ​​엄청난 영향을 미쳤습니다. 미디어의 인공지능은 콘텐츠의 생성, 배포, 소비 방식을 재정의하고 있습니다. 미디어의 AI는 어떤 방식으로 더 좋고 더 개인화된 콘텐츠를 만드는 데 기여합니까? 미디어에서 인공 지능에 대해 자세히 알아보십시오.

미디어 속 인공지능은 어떻게 활용되나요?

미디어의 인공지능은 편집팀, 제작 스튜디오, 스트리밍 플랫폼의 구조에 점점 더 깊숙이 침투하고 있습니다. AI는 콘텐츠가 생성, 배포, 개인화되는 방식을 변화시키고 있으며 자료와 프레젠테이션을 개별 청중 선호도에 맞게 조정하고 있습니다. 이 기술은 편집 작업을 용이하게 하고 시청자 및 청취자와의 상호 작용을 혁신하여 독특한 경험을 제공합니다. 콘텐츠 생성부터 데이터 분석까지 미디어의 인공 지능은 풍부하고 매력적이며 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 제공하는 데 있어 크고 작은 미디어 기업을 지원하는 도구로서 중요성이 높아지고 있습니다. 업계 거대 기업들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

미디어 속 인공지능: Spotify

2023년 스포티파이는 인공지능을 기반으로 한 다양한 솔루션을 선보였습니다. 그 중 하나가 사용자에게 개인화된 음악 추천을 제공하는 DJ AI입니다. DJ AI는 다음을 활용합니다:

• GPT – ChatGPT 제작자인 OpenAI가 제공하는 텍스트 생성을 위한 대규모 언어 모델입니다.
• 스포티파이의 개인화 기술,
• 소난틱(SONANTIC)의 AI 음성 플랫폼.

DJ AI는 사용자가 좋아할 만한 아티스트 및 트랙에 대한 댓글과 함께 개인화된 노래 목록을 제공할 수 있습니다. DJ AI는 사용자 피드백을 기반으로 지속적으로 권장 사항을 학습하고 업데이트합니다.

또 다른 AI 기반 솔루션은 사용자의 음악 선호도에 따라 오디오 콘텐츠를 추천하는 초개인화된 추천입니다. Spotify는 AI 모델을 사용하여 음악과 팟캐스트를 추천하여 사용자 만족도를 높입니다.

출처: Spotify(https://engineering.atspotify.com/2023/06/experimenting-with-machine-learning-to-target-in-app-messaging/)

Spotify는 또한 모바일 앱에서 어떤 사용자에게 메시지를 표시할지 결정하기 위해 기계 학습 모델을 테스트하고 있습니다. Spotify 엔지니어링 블로그에 설명된 A/B 실험 결과에 따르면 이러한 개인화된 타겟팅은 유지율, 즉 사용자가 스트리밍 서비스에 머무르는 기간을 크게 향상시켰습니다.

그러나 Spotify는 좋아하는 음악의 청취 경험을 방해하지 않도록 그러한 메시지의 수신자를 선택하는 데 매우 신중하고 선별적이어야 하며, 청취자의 의도와 선호도를 가장 잘 이해하기 위해 기계 학습 알고리즘이 지속적으로 개선되고 있음을 강조합니다. .

Netflix가 AI를 사용하는 방법

Netflix는 서비스를 개인화하고 스트리밍 품질을 향상시키는 데 사용되는 고급 인공 지능 시스템과 불가분의 관계로 얽혀 있습니다. 특수 알고리즘은 과거 활동을 기반으로 사용자의 취향에 가장 잘 맞는 영화와 쇼를 추천합니다.

Netflix는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 비디오 품질을 최적화합니다. 이러한 알고리즘은 사용자의 인터넷 연결, 장치 및 비디오 설정을 분석한 다음 비디오 품질을 조정하여 최상의 시청 경험을 제공합니다. Netflix는 또한 기계 학습 모델을 사용하여 향후 트래픽 수요를 예측합니다. 이를 통해 회사는 피크 시간대에도 서버 성능을 최적화할 수 있습니다. AI는 또한 개인화된 예고편과 그래픽을 렌더링하여 특정 작품의 시청을 장려합니다.

출처: 넷플릭스(https://about.netflix.com/en/news/netflix-2023-upfront-building-a-forever-business)

미디어의 인공 지능은 Netflix에서도 다음과 같은 목적으로 활용됩니다.

AI는 비디오 및 오디오 콘텐츠 제작에도 사용되어 편집 및 후반 작업을 지원합니다. Netflix는 AI를 사용하여 소위 Mega Asset에 대한 클립을 선택한 다음 개인화된 Dynamic Sizzles를 만드는 데 사용됩니다. 이를 통해 여러 개인화된 비디오 조합을 효율적으로 생성하여 시간과 비용을 최대 70% 절약할 수 있습니다(Netflix TechBlog에 따르면).

흥미롭게도 제임스 얼 존스(James Earl Jones)는 Netflix에 자신의 음성 녹음에 대한 권리를 부여하여 AI가 다스 베이더로서 자신의 목소리를 복제할 수 있도록 했습니다.

미디어의 인공 지능은 Netflix에서도 다음과 같은 목적으로 활용됩니다.

• 자동 자막 번역 – Netflix는 자막을 여러 언어로 자동 번역하기 위해 ML 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 자막을 분석하고 신경망을 활용하여 자막을 다른 언어로 번역합니다.
• 사용자 인터페이스 개인화 - 인공지능이 시청한 영화, TV 프로그램 선택 등 사용자 행동을 분석한 후 사용자 인터페이스를 조정하여 최상의 시청 경험을 제공합니다.
• 자동 설명 생성 – 미디어의 인공 지능이 영화와 TV 프로그램의 내용을 읽은 다음 사용자가 보고 싶은 것을 결정하는 데 도움이 되는 설명을 생성합니다.

New York Times — AI에 찬성할 것인가, 반대할 것인가?

영향력 있는 일간지인 The New York Times는 콘텐츠를 개인화하기 위해 머신러닝 알고리즘을 사용하는 방법을 테스트하고 있습니다. 예를 들어, NYT Cooking 플랫폼은 사용자의 과거 선택과 사이트 활동을 기반으로 맞춤형 레시피 추천을 제공합니다.

그러나 조사에 따르면 미국 성인 중 22%만이 인공지능이 자동으로 생성한 기사의 품질과 신뢰성을 좋다고 평가했습니다. 따라서 New York Times는 모호한 비즈니스 이익을 희생하면서 독자의 신뢰를 잃지 않도록 그러한 솔루션을 매우 신중하고 윤리적으로 구현해야 합니다.

최근 뉴욕 타임즈는 ChatGPT의 창시자인 Open AI와 기업 후원자인 Microsoft를 상대로 소송을 제기하기도 했습니다. 이들은 적절한 라이선스 계약 없이 AI 모델을 훈련하기 위해 신문의 콘텐츠를 불법적으로 사용했다고 비난했습니다.

소송에 따르면 두 회사는 이런 방식으로 부당한 금전적 이익을 얻은 것으로 알려졌다. New York Times는 웹사이트에서 게시자의 허가나 보상 없이 ChatGPT를 교육하는 데 최대 6,600만 개의 기사가 사용된 것으로 추정합니다. 이에 인공지능의 상업적 응용 개발에 있어 타인의 콘텐츠를 활용하는 규정을 두고 법적 분쟁이 진행 중이다.

출처: 로이터(https://www.reuters.com/legal/transactional/ny-times-sues-openai-microsoft-infringing-copyrighted-work-2023-12-27/)

미디어에서 인공지능을 활용한 편집 프로세스 자동화

인공지능은 거대 미디어 기업만의 영역이 아닙니다. 소규모 회사와 편집실에서도 AI는 시간이 많이 걸리지만 단순하고 반복적인 미디어 직원의 다양한 일상 업무를 대신할 수 있습니다.

• 이메일 보내기,
• 자료를 받고,
• 콘텐츠를 게시하거나
• 간단한 뉴스 작성은 인공 지능을 사용하여 완전히 자동화될 수 있습니다.

예를 들어 Forbes 매거진이 만든 CMS인 Bertie는 회사 재무 보고서의 데이터를 독립적으로 처리하고 데이터를 기반으로 주요 사실과 수치가 포함된 기사를 작성할 수 있습니다.

그러나 포브스(Forbes)가 발표한 조사에 따르면 미국 성인 중 최대 76%가 미디어에서 인공지능을 사용함으로써 발생할 수 있는 잘못된 정보에 대해 우려하고 있다고 합니다. 사람들은 지능형 기계가 언론의 기준을 무너뜨릴 것이라고 우려합니다. 자동으로 생성된 콘텐츠에는 오류가 있을 수도 있고, 확인되지 않은 사실이 유포될 수도 있고, 조작될 수도 있습니다. 그렇기 때문에 많은 사람들은 편집자들이 AI에 지나치게 의존하는 것에 대해 회의적입니다.

AI를 활용한 미디어 콘텐츠 개인화

미디어에 인공지능을 적용한 또 다른 사례는 개인의 취향과 관심 분야에 맞춰 콘텐츠를 개인화하는 것입니다. 여기에는 미디어 사이트에서 청중의 활동을 분석한 다음 각 청중에 대한 개인화된 추천을 선택하는 것이 포함됩니다.

예를 들어 Spotify는 청취 기록과 노래 선호도를 추적하고 특정 사용자에게 더욱 맞춤화된 재생 목록과 새로운 음악 검색 기능을 제공합니다. 마찬가지로 Netflix는 가입자의 영화 선택을 분석하고 개인화된 추천, 예고편 및 인앱 그래픽을 제공합니다.

맞춤 추천은 새로운 영화, 시리즈, 프로그램을 찾는 가장 효과적인 방법입니다. 이러한 방식으로 AI를 사용함으로써 미디어 회사는 청중의 참여와 충성도를 크게 높일 수 있습니다.

미디어에서 인공지능을 적용한 또 다른 방법은 지능형 광고 타겟팅입니다. 알고리즘은 사용자 행동을 분석하여 특정 대상에게 맞는 광고 메시지를 맞춤화합니다. 이를 통해 캠페인의 효율성이 향상되고 결과적으로 수익성도 높아집니다. 예를 들어, Netflix의 추천 시스템은 스릴러에 관심이 있는 시청자를 대상으로 한 제작물인 "La Casa de Papel"과 같은 예상치 못한 히트작을 탄생시켰습니다.

미디어에서 인공 지능 사용 – 비디오 및 오디오 제작

멀티미디어 콘텐츠 제작에도 인공지능이 적용되고 있다. 생성적 AI 모델로 알려진 새로운 AI 모델은 자연어 설명을 기반으로 이미지, 텍스트, 심지어 오디오 트랙까지 독립적으로 생성할 수 있습니다. 이러한 시스템은 자동으로 그래픽 프로토타입을 만들고, 영화 대본을 제안하고, 줄거리 요약을 작성하고, 캐릭터 대화를 생성할 수 있습니다.

전문화된 AI 모델은 유명 배우의 특정 목소리를 모방하여 완전히 합성된 사운드트랙을 생성할 수도 있습니다. 이는 값비싼 배우 없이도 비디오 게임이나 애니메이션 영화를 더빙할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 인공 지능은 비디오 및 오디오 콘텐츠 제작을 개선하고 완전히 새로운 엔터테인먼트 형식을 만들고 있습니다.

가짜뉴스에 맞서 싸우는 언론의 인공지능

인공지능은 콘텐츠를 분석하여 가짜 뉴스와 허위 정보를 식별할 수 있습니다. 알고리즘은 출처 부족, 감정적 언어, 조작 등 가짜 뉴스의 일반적인 특성을 탐지합니다. AI 도구는 사실을 확인하고 텍스트에서 의심스러운 부분을 지적합니다. 이러한 유형의 모니터링은 미디어 조직이 메시지의 신뢰성을 높이고 청중의 신뢰를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

미디어 속 인공지능 - 요약

간단히 말해서, 인공지능은 미디어와 엔터테인먼트 산업을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 언론인의 작업을 자동화하고, 콘텐츠를 개인화하고, 미디어 제작을 간소화하고, 광고를 정확하게 타겟팅하는 데 도움을 줍니다. AI 모델은 사용자 활동을 분석하여 미디어 소비의 미래 동향을 예측하고 통제된 방식으로 이를 형성합니다.

Netflix, Spotify, The New York Times와 같은 회사에서는 인공 지능의 다양한 응용 프로그램을 실험하고 있습니다. 그러나 알고리즘 연산의 투명성과 AI 모델 훈련에 사용되는 콘텐츠 제작자의 권리 존중에 대한 논란은 여전히 ​​제기되고 있습니다. 따라서 미디어 산업에서 이 기술을 더욱 발전시키려면 현명하고 윤리적이며 책임감 있는 접근 방식이 필요합니다.

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