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[번역] EU의 '디지털 서비스법'(Digital Service Act.) 개요
미디어정책
[번역] EU의 '디지털 서비스법'(Digital Service Act.) 개요
2020년 제안된 유럽연합 집행위원회의 디지털서비스법이 유럽 의회와 각 회원국들 간 합의에 마침내 이끌어냈네요. 거의 2년 정도의 시간이 걸릴 듯합니다. 디지털 서비스법은 쉽게 말해 대형 플랫폼에 대한 EU의 규제법입니다. '새로운 경쟁법 툴'(NCT)과 함께 대형 플랫폼 기업을 통제하게 되는 유럽의 새로운 접근법이라고 할 수 있을 겁니다. 디지털 서비스법은 여러 학자들이
2022년 04월 27일
[번역] EU의 '디지털 서비스법'(Digital Service Act.) 개요
'발견된' 네이버 뉴스 3대 알고리즘의 취약점들
알고리즘
'발견된' 네이버 뉴스 3대 알고리즘의 취약점들
제2차 네이버뉴스 알고리즘 검토위의 결과가 발표됐습니다. 많은 분들의 관심사이기도 해서 짤막하게 분석한 내용과 의견, 대안 등을 써내려가 보도록 하겠습니다. 우선 네이버 뉴스 서비스에 적용되고 있는 알고리즘은 크게 3가지로 구성돼 있다는 점부터 이해해야 합니다. 1) 뉴스 검색 랭킹 알고리즘 2) 마이뉴스의 AiRS 추천 알고리즘 3) 뉴스 검색의 클러스터링 알고리즘. 따지면 클러스터링
2022년 01월 26일
'발견된' 네이버 뉴스 3대 알고리즘의 취약점들
'알고리즘 불신'의 시대
알고리즘
'알고리즘 불신'의 시대
인스타그램이 알고리즘을 걷어내겠다고 발표했습니다. 알고리즘의 폐해를 지적한 페이스북 페이퍼를 염두에 둔 결정입니다. 알려졌다시피 인스타그램의 알고리즘은 10대들의 정신건강에 위험하다는 것이 내부 논문 등을 통해 밝혀졌습니다. 인스타그램을 일약 비즈니스와 마케팅의 최우선 후보로 만들어줬던 알고리즘의 시대는 이렇게 1세대를 마감하게 됐습니다. 국내에선 카카오가 뉴스 배열 알고리즘을 포기하겠다고 했습니다. 내년 1월이면 알고리즘 기반으로 운영되던 다음앱의
2021년 12월 09일
'알고리즘 불신'의 시대
중국이 '알고리즘 책임성' 접근하는 방식
미디어기술
중국이 '알고리즘 책임성' 접근하는 방식
국내 알고리즘 투명성 논의와 관련해 주목할 점
2021년 09월 30일
중국이 '알고리즘 책임성' 접근하는 방식
노컷뉴스의 기사 ‘핵심요약', AI의 대체 가능성은?
미디어기술
노컷뉴스의 기사 ‘핵심요약', AI의 대체 가능성은?
추출 요약 중심이라면 AI 요약 모델 도입을 검토하는 것도 대안이 될 수 있을 듯
2021년 08월 03일
노컷뉴스의 기사 ‘핵심요약', AI의 대체 가능성은?
[번역] 모질라의 YouTube Regrets 보고서 : YouTube의 추천 알고리즘에 대한 크라우드 소싱 조사
추천 알고리즘
[번역] 모질라의 YouTube Regrets 보고서 : YouTube의 추천 알고리즘에 대한 크라우드 소싱 조사
'권장 사항'(Recommendations) 섹션에는 YouTube, 기타 인터넷 플랫폼, 정책 입안자 및 대중을 위한 명확한 지침이 나와 있습니다
2021년 07월 08일
[번역] 모질라의 YouTube Regrets 보고서 : YouTube의 추천 알고리즘에 대한 크라우드 소싱 조사
[번역] 기자가 알고리즘을 체계적으로 비판할 수 있는 방법
탐사저널리즘
[번역] 기자가 알고리즘을 체계적으로 비판할 수 있는 방법
알고리즘 비판을 염두에 두고 있는 기자들에게 저는 이 논문이 그 힌트를 제공할 뿐 아니라 구체적인 방법론을 제시
2021년 04월 14일
[번역] 기자가 알고리즘을 체계적으로 비판할 수 있는 방법
알고리즘
더마크업의 시민 브라우저 프로젝트와 기술 감시
더마크업의 시민 브라우저 프로젝트. 페이스북과 유튜브의 알고리즘을 역공학함으로써, 정치 기사의 증폭/억제 기제를 추정한다는 목표. 비밀에 부쳐진 알고리즘의 일단을 역공학을 통해 추적해냄으로써, 어떤 콘텐츠가 과도하게 증폭되거나 전달되는지를 알아내고자 하는 작업. 정확이 어떤 커스텀 브라우저가 1200명 패널들에게 깔리게 되는지는 알 수가 없습니다. 특정 브라우저를 사용해야만 1st Party 데이터가 돼 정당하게 수집할
2020년 10월 27일
네이버 뉴스 알고리즘 AiRS와 개발자의 개입 방식
추천 알고리즘
네이버 뉴스 알고리즘 AiRS와 개발자의 개입 방식
들어가기에 앞서 전제할 내용이 있습니다. 이 글은 네이버 알고리즘 개발자들이 2017년에 발표한 논문 ‘Deep Neural Networks for News Recommendations’를 바탕으로 분석한 것입니다. 이 당시 소개된 AiRS의 버전이 그 상태이진 않을 겁니다. 이미 여러 업데이트를 거쳤을 것으로 추정됩니다. 이 점 이해하시고 읽어주시기 부탁드립니다. AiRS 모델이 해결하고자 한 문제들 너무나도 많은
2020년 09월 10일
네이버 뉴스 알고리즘 AiRS와 개발자의 개입 방식
알고리즘의 종류와 작동 원리
알고리즘
알고리즘의 종류와 작동 원리
https://www.academia.edu/42907575/The_Nooscope_Manifested_Artificial_Intelligence_as_Instrument_of_Knowledge_Extractivism 2018년 어딘가에서 발표했던 자료인데, 기억이 잘 나질 않네요. 일단 미디어고토사에도 올려둡니다. 알고리즘의 정의 로렌스 레식 하버드 로스쿨 교수는 “코드는 사이버 공간의 법”이라고 했다. 인터넷이 코드에 의해 건축되고 코드의 통제를 받으며 코드에 의해 인터넷의 일상이
2020년 06월 02일
알고리즘의 종류와 작동 원리
기사 잘쓰는 GPT-3, '가짜뉴스 만드는' GPT-2와 무엇이 달라졌을까
GPT-3
기사 잘쓰는 GPT-3, '가짜뉴스 만드는' GPT-2와 무엇이 달라졌을까
언어모델의 경쟁구도가 BERT와 GPT-3의 대결로 압축이 되는 흐름입니다. BERT의 우위로 굳어지던 분위기가 GPT-3의 등장으로 다시 역전이 됐습니다. 제가 표지 포함 72페이지나 되는 공학계 영어 논문을 모두 이해했다는 건 거짓말일 겁니다. 이해하기 위해 애썼다는 말을 넘어서면 과장일 겁니다. 제가 이해한 만큼만 썼으니 정확한 내용은 저보다 더 훌륭한 분께 재확인하시길 부탁드립니다. 이
2020년 06월 02일
기사 잘쓰는 GPT-3, '가짜뉴스 만드는' GPT-2와 무엇이 달라졌을까
애자일
애자일 연구 윤리의 검토와 논의
알고리즘 윤리와 미디어 연구방법론의 새로운 과제 토론문이성규(메디아티 미디어테크랩장) 연구윤리에 대한 상징적인 두 가지 사건소셜네트워크서비스 연구와 관련한 두 가지의 상징적 사건을 든다면 2014년 페이스북의 심리 조작 실험과 캠브리지 애널리티카의 데이터 유출이 있을 수 있습니다. 두 사건 모두 SNS 연구 윤리에 대한 사회적 관심과 우려를 불렀다는 점에서 공통점을 갖습니다. 하지만 한
2020년 01월 10일