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구글 딥페이크 탐지 시스템이 맥콘넬 의원 가짜 사진을 찾아냈어요

미치 맥콘넬 상원의원이 병상에 누워 고통스러워하는 듯한 사진이 퍼졌는데, 알고 보니 AI로 만든 가짜였어요. 구글의 딥페이크 탐지 시스템이 이 이미지의 허위 사실을 밝혀냈죠.

AI가 만든 정교한 가짜 이미지를 잡아내는 기술이 실제로 쓰인 사례예요.

🇺🇸TechCrunch117일 전#마테크#AI원문 ↗
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로봇 공학의 'ChatGPT 모먼트'를 꿈꾸는 스타트업

스타트업 General Intuition은 비디오 게임 데이터 수백만 시간을 활용해 물리적 AI를 위한 파운데이션 모델을 학습시키고 있습니다. 이를 통해 실제 환경의 데이터가 적어도 더 스마트한 로봇을 구축할 수 있는 기술을 개발 중입니다.

로봇 학습에 게임 데이터를 쓴다는 게 정말 재밌는 아이디어예요.

🇺🇸TechCrunch117일 전#마테크#AI원문 ↗
프롬프트 기술보다 중요한 건 결국 비즈니스 전략이에요 미리보기팟캐스트

프롬프트 기술보다 중요한 건 결국 비즈니스 전략이에요

데이터 전략가 크리스 알라드 그리스만은 AI 활용에서 프롬프트 엔지니어링의 비중이 줄어들 것이라고 말해요. 대신 비디지털 요소의 가치가 더 커질 거라고 강조하죠.

프롬프트 기술 같은 테크니컬한 스킬보다 비디지털적인 요소가 더 귀해진다는 점이 인상적이에요.

🇨🇭Werbewoche117일 전#AI원문 ↗
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메타 AI 안경의 촬영 방지 기능 도입과 데이터 수집 확대

메타가 AI 안경으로 몰래 촬영하는 것을 막는 안전 장치를 추가해요. 그런데 AI 제품이 개인 데이터를 수집하고 사용하는 범위는 오히려 넓어지고 있어요.

보안을 강화하면서도 데이터 수집은 늘리려는 메타의 상충하는 전략이 눈에 들어와요.

🇺🇸TechCrunch117일 전#마테크#AI원문 ↗
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독창적 데이터가 인용되지 않는 이유

1차 조사 자료는 찾기 어렵지만, 페이지당 AI 인용 횟수는 3.3배나 더 높아요. 다른 독창적 데이터보다 벤치마크 연구가 왜 성과가 좋은지 알려주는 글이에요.

데이터 양이 많은 것보다 인용될 수 있는 구조를 만드는 게 핵심인 것 같아요.

🇺🇸Search Engine Land117일 전#데이터#AI원문 ↗
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독일 철도청의 5천만 유로 규모 AI 투자: 고객 안내 오류 잡기

독일 철도청(Deutsche Bahn)이 열차 지연이나 플랫폼 변경 같은 정보 불일치 문제를 해결하려고 5천만 유로를 들여 AI 프로그램을 시작해요.

앱에 반영 안 된 열차 취소나 갑작스러운 승강장 변경 때문에 불편한 경우가 많았잖아요. 이걸 AI로 해결하겠다고 나섰어요.

🇩🇪Horizont117일 전#마테크#AI원문 ↗
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구글 애즈 'AI Max' FAQ가 새로 올라왔어요

구글이 Google Ads AI Max 도움말 문서에 새로운 자주 묻건 질문(FAQ)을 추가했어요. AI Max의 정의와 사용 이유, PMax와의 차이점 및 업그레이드 시 변화 등을 다루고 있어요.

PMax랑은 또 다른 개념이라 정확한 차이를 파악하는 게 중요할 것 같아요.

🇺🇸Search Engine Roundtable118일 전#광고#AI원문 ↗