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AI 뉴스 앱, 미디어사를 돕다: Particle의 혁신적인 접근 방안

AI 기술이 뉴스 산업에 미치는 영향을 두고 논란이 계속되고 있습니다. AI 기술의 발달로 인해 일부 언론사들은 기자를 대신하여 AI가 작성한 기사를 사용하는 사례가 늘고 있으며, 이로 인해 AI가 기자의 역할을 대체할 것이라는 우려가 큽니다. 그러나 최근 등장한 AI 뉴스 앱, Particle은 기존의 관행과 다른 방향으로 미디어사들과 상생하는 방법을 찾아내고 있습니다. 이번 글에서는 Particle의 혁신적인 AI 뉴스 앱이 어떻게 미디어사들을 돕고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

AI 뉴스 앱 Particle의 탄생 배경

Particle는 전 트위터 엔지니어 출신의 창업자들이 설립한 스타트업으로, AI 기술을 활용해 독자들이 뉴스를 더 쉽게 이해하고 깊게 탐구할 수 있도록 돕고자 개발되었습니다. Particle의 창업자인 Sara Beykpour는 트위터에서 제품 관리 수석 디렉터로 활동하며 Twitter Blue, Twitter Video 등의 프로젝트를 주도했던 경험을 바탕으로 이 앱의 개발을 이끌고 있습니다. 이들은 $4.4 백만의 초기 자금 조달과 $10.9 백만 규모의 시리즈 A 펀딩을 통해 앱을 상용화했습니다.

AI 뉴스 앱 Particle의 차별화된 기능

Particle의 주된 기능은 AI 기술을 통해 독자들이 뉴스의 핵심을 빠르게 파악할 수 있도록 돕는 것입니다. 일반적인 뉴스 요약에서 나아가, Particle은 다양한 기능을 제공하여 독자들이 뉴스를 여러 관점에서 접할 수 있도록 합니다. 예를 들어, “Explain Like I’m 5″와 같은 모드를 통해 복잡한 이슈를 쉽게 설명하거나, 5W(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜) 방식으로 사실만 요약해 제공합니다. 또한 여러 언어로 뉴스 요약을 제공하며, 오디오 요약으로 이동 중에도 뉴스를 청취할 수 있습니다.

미디어사와의 협력 강화

기존의 AI 뉴스 서비스와 달리 Particle은 미디어사의 콘텐츠를 직접 가져다 사용하지 않고, 미디어사들에 대한 보상을 제공하거나 그들의 웹사이트로 직접 트래픽을 유입시킵니다. Particle은 AP, Reuters, Fortune과 같은 미디어사와의 파트너십을 통해 이들 콘텐츠를 앱 내에 호스팅하고 있으며, 이러한 파트너들은 앱 내에서 더 중심적인 위치에 배치되고 링크가 강조 표시됩니다. Particle은 추후 더 많은 미디어사와 협력하여 유료 콘텐츠에도 접근할 수 있는 방법을 마련할 계획입니다.

특히, Particle의 AI 유틸리티 중 “상반된 관점”이라는 도구는 독자들이 뉴스의 다양한 시각을 접할 수 있도록 돕습니다. 이러한 기능은 사용자가 동일한 뉴스에 대해 다른 관점에서 작성된 기사를 탐색하고, 좌우의 이념적 경향을 그래프로 표시하여 뉴스가 어디에서 어떻게 보도되고 있는지를 보여줍니다. 이러한 접근은 뉴스 소비자들이 보다 객관적인 시각을 가질 수 있도록 돕습니다.

인터랙티브한 뉴스 소비 경험 제공

AI 뉴스 앱 Particle의 핵심 기능 중 하나는 AI 기반 채팅봇으로, 사용자가 뉴스 관련 궁금한 점을 바로 물어보고 답변을 받을 수 있도록 합니다. 예를 들어, 트럼프 대통령의 이민 정책 계획에 관한 기사를 읽고 있다면, 사용자는 “트럼프의 추방 계획에 대한 법적 도전은 무엇인가요?”라고 질문할 수 있으며, Particle은 AI를 활용해 이에 대한 답을 제공합니다. 이러한 기능은 OpenAI, Google 등 다양한 AI 기술을 결합하여 사용자에게 정확한 정보를 제공합니다.

Particle의 미래와 전망

Particle은 현재 iOS용 무료 다운로드로 제공되며, 점차 인기를 얻고 있습니다. 이 앱은 인간 편집자와의 협업을 통해 지속적으로 성장하며, 사용자 경험을 개선하고 있습니다. Particle은 사용자들이 뉴스를 보다 심도 있게 이해하고 분석할 수 있도록 돕는 최첨단 AI 기술을 활용하여 뉴스 소비의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술은 미디어사들과 상생하는 모델을 제시하여 AI 기술이 미디어 산업에 긍정적인 변화를 불러일으킬 수 있음을 보여줍니다.

결론

Particle은 AI 기술을 통해 뉴스 소비자와 미디어사 모두에게 가치를 제공하는 혁신적인 앱입니다. 이 앱은 사용자 경험을 개선하면서도 미디어사에 트래픽을 되돌려 주는 기능을 통해 상호 유익한 생태계를 구축하고 있으며, AI 기술이 미디어 산업에 가져올 수 있는 긍정적인 가능성을 제시하고 있습니다. 향후 Particle의 발전을 기대하며, 이 앱이 어떻게 미디어 산업의 패러다임을 더욱 역동적으로 바꿀지 주목해 볼 만합니다.

참고

ChatGPT 코딩: ChatGPT와 Mac이 만나다

오늘은 개발자 분들께 반가운 소식을 전해드리려 합니다. 바로 OpenAI의 ChatGPT가 이제 Mac의 일부 데스크톱 앱과 함께 작동하기 시작하면서 개발자의 코딩 환경이 한층 더 효율적으로 변화할 수 있을 것 같습니다. 이번 글에서는 ChatGPT 코딩 기능이 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 어떤 앱에서 도움이 되는지 자세히 알아보겠습니다.

ChatGPT와 Mac의 새로운 협업

OpenAI는 최근 자사의 ChatGPT 데스크톱 앱을 macOS와 통합시키면서 VS Code, Xcode, TextEdit, Terminal, iTerm2 등 코딩에 특화된 몇몇 앱과 직접 연동되는 기능을 공개했습니다. 이전까지 개발자들은 코드를 ChatGPT에 사용하려면 직접 복사하고 붙여넣는 작업을 해야 했습니다. 그러나 이제 ChatGPT가 코드 섹션을 자동으로 인식(ChatGPT 코딩)하고 관련 맥락과 함께 처리해줄 수 있어, 이를 개발에 활용할 때 그 시간을 줄일 수 있습니다.

ChatGPT 코딩 기능의 장점은 무엇인가?

가장 큰 장점은 코드 작성을 위한 반복 작업을 줄여줄 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 여러분이 VS Code에서 프로젝트를 작업하고 있다고 생각해보세요. ChatGPT가 여러분의 코드를 읽고 나면, 코드 작업의 맥락을 이해해 더 좋은 코드를 제안하거나 문제를 발견해 제안할 수 있는 것이죠. 이를 통해 개발자는 더욱 창의적이고 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

설치 및 사용방법

현재 이 기능은 ChatGPT Plus 및 Teams 사용자에게 먼저 제공되고 있으며, 곧 Enterprise 및 Edu 사용자를 대상으로도 롤아웃될 예정입니다. 기능을 사용하려면 Mac의 접근성 API를 활용해 텍스트 정보를 ChatGPT로 보내게 됩니다. 이는 Apple의 VoiceOver가 오랫동안 사용한 기술로, 대부분의 텍스트 기반 앱에서 신뢰성 있게 작동합니다.

주의할 점

하지만 모든 앱에서 완벽히 작동하는 것은 아닙니다. 예를 들어, Microsoft의 VS Code를 사용하려면 별도의 확장 기능을 설치해야 합니다. 또 화면 읽기가 텍스트에 국한되기 때문에 이미지나 객체의 방향, 비디오 등은 처리할 수 없습니다.

ChatGPT가 코딩을 도와주는 사례

TechCrunch의 데모에서 OpenAI 직원이 Xcode 환경에서 태양계를 모델링한 프로젝트를 작업하는 사례를 볼 수 있었습니다. 여기서 지구가 누락된 상태였는데, ChatGPT가 이를 발견하고 소스 코드에 적절히 라인을 추가했습니다. 물론, 최종 코드 삽입은 여전히 개발자가 수동으로 해야 하지만, 제안된 코드가 올바르다는 점을 확인해주는 과정이 유용해 보였습니다.

AI 코딩 도구로서의 ChatGPT 코딩의 비전

OpenAI는 이 기능을 AI 에이전트 시스템의 주요 빌딩 블록으로 보고 있습니다. ChatGPT가 다른 앱과 연동되어 더 많은 일을 처리할 수 있게 되면, AI 에이전트가 사용자의 컴퓨터 화면을 더욱 이해하고 활용할 수 있는 길을 열어줍니다. 이는 ChatGPT가 단순한 AI 도우미에서 벗어나 다양한 작업을 자동화할 수 있는 AI 에이전트로 진화하는 첫걸음이 될 수 있습니다.

앞으로의 전망

OpenAI는 이 기능을 MacOS에서 먼저 출시되었으며, 향후 Windows 및 다른 운영 체제에서도 같은 기능을 제공할 계획입니다. 향후 업데이트에서는 코드 관리 외에도 텍스트 기반 작업과 관련된 다양한 앱에 대한 지원이 추가될 예정이라고 합니다. 이는 특히 문서 작성, 메모 작성 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으리라 기대됩니다.

이처럼 다양한 기능을 제공하는 ChatGPT는 AI 기술의 발전을 손쉽게 체감할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 단순 챗봇을 활용하는 차원을 넘어 개발자들에게 유용한 도구와 함께 변화를 이끌어내기 위해 분주한 모습입니다. 개발자들에게도 AI의 사용은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가는 분위기입니다. 잘 준비해서 이 변화를 넘어가 보시지요.

참고

AI 중고거래, Encore로 즐기는 중고 쇼핑

해외뿐만이 아니라 우리나라에서도 중고거래는 점점 더 인기가 높아지는 것 같습니다. 이런 환경을 반영하듯 다양한 서비스가 등장하고 있는데요, 그렇다보니 다양한 플랫폼에서 원하는 제품을 찾는 것은 쉬운 일이 아닌 것 같습니다. 만일 AI 중고거래가 있다면 어떨까요? AI 검색을 활용하여 한 번의 검색으로 모든 중고 플랫폼을 탐색할 수 있다면 어떨까요? Encore는 AI 중고거래 서비스로 흥미로운 서비스가 나온 것 같습니다.

AI 중고거래, Encore란 무엇인가?

Encore는 Apple과 Twitter에서 근무한 경험이 있는 개발자들이 만든 AI 기반 검색 엔진으로, 다양한 중고 쇼핑 플랫폼의 내용을 한 곳에서 사용할 수 있게 해줍니다. 이 AI 엔진은 Poshmark, eBay, Grailed 등 다양한 중고 쇼핑 사이트에서 상품을 검색하는데 어려움을 덜어주고, 결과적으로 시간을 절약해줍니다.

미국의 중고 시장은 Depop, Mercari, ThredUp 등 수많은 플랫폼으로 분산되어 있어 원하는 제품을 찾는 것이 어렵습니다. Encore는 이러한 복잡성을 AI 기술로 해결하기 위해 출시된 서비스입니다. 사용자가 어떤 키워드를 사용하든, Encore는 AI를 통해 해당 키워드에 맞는 가장 최적의 제품을 찾도록 도와줍니다.

AI 중고거래, AI 기반의 중고 쇼핑 혁신

Encore가 제공하는 가장 큰 강점은 바로 AI를 활용한 검색 기능입니다. 이러한 AI 기반 검색은 사용자에게 다양한 검색 경험을 제공하며, 특히 다음과 같은 기능을 활용할 수 있습니다:

검색 문장의 유연성

Encore는 간단한 검색어나 복잡한 검색 문장까지 다양한 입력을 지원합니다. 예를 들어, “Show me jeans”와 같은 간단한 요청부터 “6’2″인 신장이며 로고가 없는 스키 바지를 찾아주세요”와 같은 구체적인 요청까지 처리할 수 있습니다.

경쟁력 있는 키워드 제안

Encore는 사용자들에게 다양한 검색 옵션을 제공하며, 검색 중 어떻게 검색어를 개선할 수 있는지에 대한 제안을 자동으로 제공합니다. 이는 사용자가 원하는 것을 명확히 찾을 수 있도록 도와줍니다.

AI 중고거래 Encore의 검색 향상: 실질적인 경험

Ruber와 Chopra가 처음 만나 Encore를 개발하게 된 배경은 Thrift Store에서 구체적으로 찾고자 하는 물건을 찾기 어려운 경험에서 비롯되었습니다. 예를 들어, Ruber가 인기 TV 쇼 ‘The Bear’에서 본 특정 자켓을 찾으면서 생긴 어려움을 해결하려 했던 것입니다. 이러한 사용자 경험을 개선하고자 하는 노력이 현재의 Encore로 이어졌습니다.

Encore 실질적인 추천과 피드백

Encore의 가장 큰 장점은 수많은 중고 쇼핑 플랫폼의 복잡성을 줄이고, 한 번의 검색으로 원하는 결과를 빠르게 얻을 수 있다는 점입니다. 여기에 사용자의 피드백에 기반한 추천 시스템을 갖추고 있어, 매사용이 더 맞춤형으로 발전하고 있습니다.

Encore의 성장과 지속 가능성

Encore는 현재 월 50,000건 이상의 검색 결과를 처리하고 있으며, 검색 건수는 매월 26%씩 증가하고 있습니다. 사용자는 원하는 결과를 쉽게 검색하고, 클릭 수 또한 월 15% 증가하고 있습니다. 지금까지와는 차원이 다른 AI 중고거래 경험을 해보고 싶다면 Encore를 사용해 보세요. Encore는 단순히 검색하는 것을 넘어서, 중고 시장에서의 탐색을 더욱 효율적이고 즐겁게 만들어 줄 것입니다.

퍼플렉시티와 같은 일반적 AI 검색 서비스도 있지만 Encore처럼 AI 중고거래라는 한 분야에 AI 검색 기술이 접목되었을 때도 새로운 경험을 제공할 수 있다는 힌트를 얻을 수 있는 서비스였습니다. 앞으로도 다양한 이와 유사한 AI 기술이 접목된 서비스가 출시될 것으로 기대되네요.

참고