반응형 블로그작성6 상업적 AI 학습은 공정 이용에 해당하지 않을 수 있다 공식 시사 AI 학습과 저작권의 충돌, 이제 법적 판단의 문턱을 넘다미국 저작권청(US Copyright Office)이 최근 발표한 공식 보고서를 통해“상업적 목적의 AI 모델 학습이 공정 이용(fair use)에 해당하지 않을 가능성이 있다”는 견해를 처음으로 명확히 시사했습니다.이는 AI 기업들이 방대한 저작물을 학습 데이터로 사용하는 관행에법적 제동이 걸릴 수 있는 중대한 방향 전환 신호로 해석되고 있습니다.‘공정 이용’ 적용 여부, AI 학습에 법적 경계선 생기다그간 미국에서는 ‘공정 이용’ 원칙을 바탕으로AI가 저작물을 학습하는 행위가 허용 범위 안에 있다고 해석되는 경우가 많았습니다.하지만 이번 보고서에서는, 특히 수익을 목적으로 한 AI 학습이 원 저작자의 권리를 침해할 수 있으며,공정 이용 범위에 .. 2025. 5. 15. RealtimeVoiceChat, 실시간 양방향 AI 음성 대화의 새 지평 열다 자연스러운 AI 목소리와 실시간 반응이 결합된 오픈소스 음성 어시스턴트의 등장최근 공개된 오픈소스 프로젝트 ‘RealtimeVoiceChat’은 사람과 AI 간의 실시간 음성 대화를자연스럽고 지연 없이 구현하는 대화형 어시스턴트 기술로, 대중의 큰 주목을 받고 있습니다.이 도구는 기존의 단방향 음성 응답 방식을 넘어서, 마치 사람과 사람 사이의 대화처럼 맥락을 주고받을 수 있는 양방향 인터페이스를 실현합니다.실시간 반응, 자연스러운 발성 – 진짜처럼 말하는 AIRealtimeVoiceChat은 기존 TTS(Text-to-Speech) 방식과 달리,문장 단위가 아닌 ‘프레이즈 단위의 스트리밍 출력’ 기술을 사용합니다.즉, AI가 문장 전체가 완성되기를 기다리지 않고, 중간중간 말문을 트면서 대화할 수 있습.. 2025. 5. 14. Luma AI, 이미지·영상 경계 무한 확장 ‘Reframe’ 기능 출시 Reframe은 어떻게 창작자에게 상상력의 무한 캔버스를 제공하는가?Luma AI가 새롭게 선보인 ‘Reframe’ 기능은 이미지와 영상의 프레임 경계를 자유롭게 확장하고 재구성할 수 있는 생성형 AI 도구입니다.사용자는 기존 콘텐츠의 비율이나 구성에 얽매이지 않고, 원본 스타일을 유지하면서 외연을 자유롭게 늘리거나 리사이즈할 수 있습니다.이는 영상 편집, 광고, 소셜 콘텐츠 제작에 획기적인 창작 자유도와 편집 효율성을 제공합니다.Reframe, 단순 확장이 아닌 ‘스타일 유지 기반 창조’Reframe의 핵심은 단순한 크기 조정이 아닌, **기존 이미지나 영상의 질감, 조명, 원근, 스타일 등을 정밀하게 분석하여경계를 넘어선 ‘자연스러운 확장’**을 구현한다는 점입니다.기존에는 이미지의 외곽을 확장하려면.. 2025. 5. 14. 바이트댄스, LangChain 기반 AI 연구 도우미 ‘DeerFlow’ 오픈소스로 공개 DeerFlow는 어떻게 연구 생산성을 근본부터 바꾸는가?바이트댄스가 자사 연구 조직에서 개발한 지능형 연구 도우미 ‘DeerFlow’를 오픈소스로 공개했습니다.이 도구는 LangChain 기반의 LLM 에이전트 시스템으로, 복잡한 리서치 업무를 자동화하고문헌 조사, 요약, 보고서 작성, 인용 추적까지 통합 수행할 수 있는 강력한 연구 자동화 도구입니다.이번 공개는 AI 기반 연구 환경 혁신에 대한 본격적인 신호탄으로 받아들여지고 있습니다.DeerFlow는 무엇인가? – AI 기반 리서치 에이전트DeerFlow는 단순한 GPT 인터페이스가 아닙니다.LangChain 프레임워크 위에 구축되어, 다양한 툴킷과 메모리 기능을 활용해장기 맥락 유지, 검색 기반 질의 응답, 다단계 작업 처리 등을 유연하게 수행할.. 2025. 5. 14. 브렛 와인스타인의 경고: 인간 학습과 LLM의 유사성, 그리고 의식 착각의 위험 인간 아동의 학습과 LLM이 닮아갈수록 기계 의식 착각이 더 쉬워진다?진화생물학자 브렛 와인스타인은 최근 인터뷰에서 **"인간 아동의 언어 학습 방식과 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 구조가 매우 유사하다"**며,우리가 기계에 의식을 부여해 착각할 위험이 점점 커지고 있다고 강력히 경고했습니다.이 발언은 AI 윤리와 철학, 의식 개념에 대해 다시금 근본적인 질문을 던지고 있습니다.인간 아동과 LLM의 공통점: ‘언어 패턴의 모방 기반 학습’와인스타인은 아동이 언어를 배우는 방식이, 통계적으로 언어 패턴을 추론하는 LLM의 원리와 매우 닮아 있다고 지적합니다.인간 아동은 주변의 말을 듣고 문맥을 반복적으로 접하며, 문법과 단어 의미를 익히고, 이를 바탕으로 새로운 문장을 구성합니다.LLM 역시 방대한 텍.. 2025. 5. 14. AI 글 판별의 열쇠는 ‘경험자’였다: AI 글쓰기에 익숙한 사람이 더 잘 구분 누가 AI가 쓴 글을 더 잘 알아보는가에 대한 새로운 통찰최근 흥미로운 연구 결과가 발표되었습니다.**AI 글을 가장 정확하게 구분한 집단은 다름 아닌 ‘AI 글쓰기를 자주 사용해본 이용자들’**이라는 것입니다.이는 단순한 기술 숙련도를 넘어, AI 문체에 대한 ‘체감 기반의 이해’가 판별 능력 향상에 영향을 미친다는 결정적 단서로 작용하고 있습니다.AI 글의 특징, 경험자들은 이미 체득하고 있다AI 글에 자주 노출된 사람들은 문장의 구성 방식, 주제 전개 방식, 표현의 반복성 등에서일반 독자들이 놓치기 쉬운 **‘기계적인 어색함’과 ‘문맥의 일정 패턴’**을 빠르게 감지합니다.이는 일종의 '패턴 학습' 결과로, 인간은 AI와의 상호작용을 통해비자각적으로도 AI의 언어 습관을 체득하게 되는 것으로 분석됩.. 2025. 5. 13. 이전 1 다음 반응형
