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Numbers Protocol
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Numbers Protocol
03-27
매일 미디어 플랫폼은 수천 장의 이미지를 게시합니다. 하지만 그중 검증 가능한 출처 정보를 담고 있는 이미지는 거의 없습니다. 문제는 기술이 아닙니다. C2PA도 있고, Capture SDK도 있습니다. 진짜 문제는 파이프라인 통합입니다. 이미지 크기 조정, 자르기, 형식 변환 과정에서 출처 정보가 손실될 수 있습니다. 저희는 한 미디어 파트너와 협력하여 이 문제를 처음부터 끝까지 해결하고 있습니다. 이제 그들의 파이프라인은 캡처부터 게시까지 C2PA 출처 정보를 보존합니다. 하지만 이 문제가 시급한 이유는 AI 에이전트가 미디어 공급망에 진입하고 있기 때문입니다. 자동화된 이미지 생성, 큐레이션, 배포가 이루어지고 있습니다. 파이프라인에서 이미 사람의 출처 정보가 손실된다면, 에이전트의 신원 정보까지 손실될 것입니다. 따라서 인프라 수준에서 해결책을 마련해야 합니다. 모든 변환 과정을 거치더라도 출처 정보가 유지되고, 모든 전달 과정에서 신원이 보존되어야 합니다. 이것이 바로 에이전트 시대의 "대규모 출처 정보"입니다. 어떤 미디어 플랫폼이 이 기술을 도입하기를 가장 바라십니까? twitter.com/numbersprotocol/st...
CRE
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03-23
세계경제포럼(WEF)은 허위 정보를 2026년까지 가장 큰 글로벌 위험 요소 중 하나로 꼽았습니다. 단기적인 문제만이 아니라, 향후 10년 동안에도 마찬가지일 것입니다. 허위 정보 자체도 문제지만, 다른 모든 문제를 악화시키는 요인이기도 합니다. 경제 불안정, 양극화, 기후변화 대응 등 모든 것이 더욱 어려워집니다. 무엇이 진실인지에 대한 합의가 이루어지지 않으면 모든 것이 더욱 힘들어지기 때문입니다. 인공지능(AI)이 생성한 콘텐츠는 매달 더욱 저렴해지고 더욱 설득력을 더해가고 있습니다. 가짜 정보는 진짜처럼 섞여 들어가고, 진짜 정보는 의심을 받게 됩니다. 모든 것이 똑같아 보입니다. 우리는 가짜 정보를 잡아내는 것에 대해 계속 이야기하지만, 어쩌면 더 중요한 질문은 "무엇이 진짜인지 증명할 수 있을까?"일지도 모릅니다. 출처는 기본 전제가 되어야 합니다. twitter.com/numbersprotocol/st...
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03-16
상원 공화당이 후보자의 딥페이크 광고를 공개했습니다. 1분 동안 가짜 남자가 실제가 아닌 말을 하는 내용인데, 완전히 진짜처럼 보입니다. 그리고 기술적으로는 합법입니다. 인턴이 두 번이나 봤는데도 구별 못 했다고 합니다. 바로 그게 문제죠. 어쨌든, 즐거운 월요일입니다. 월요일 신상정보는 다음과 같습니다! 새로운 커뮤니티 빌더 프로젝트가 출시되었습니다. 커뮤니티와 함께 ​​무언가를 만들어보자는 이야기를 해왔는데, 이제 실제로 만들어볼 수 있는 무언가가 생겼습니다. 자세한 내용은 곧 공개될 예정이니 기대해 주세요. AI가 다시 돌아오겠네요! 새로운 캠페인. 타임라인에서 망신당할 새로운 기회들. 뭐가 진짜인지 구별할 수 있다고 생각하세요? 증명해 보세요. 그리고 이번 주에는 Capture SDK에 대해 자세히 알아보겠습니다. 콘텐츠가 생성될 때 어떻게 기록을 남기는지, 나중에 또는 패치를 통해서가 아니라 소스 코드 생성 시점에 기록이 남는지 살펴보겠습니다. 기본적으로 기록이 남는다는 것, 이게 전부입니다. 이번 주 내내 뵙겠습니다. 인턴이 여기 있을 겁니다. (인턴은 항상 여기 있습니다.)
INTERN
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03-15
인터넷은 진짜 CEO가 진짜 햄버거를 먹는 영상을 보고도 믿지 않았습니다. 맥도날드 CEO가 맥도날드 햄버거를 아주 조금 베어 물고 "제품"이라고 부르자, 인터넷은 "이 사람은 자기가 만든 음식을 먹어본 적도 없겠지"라는 반응을 보였습니다. 버거킹은 몇 시간 만에 반격에 나섰고, 웬디스도 가세했으며, A&W는 아예 패러디 영상을 만들었습니다. 단 하루 만에 58억 건의 조회수를 기록했습니다. 진짜 영상 하나, 진짜 사람 하나. 아무도 믿지 않았습니다. 그것도 그냥 햄버거 홍보 영상일 뿐입니다. 이제 매일 스크롤하면서 접하는 수많은 이미지, 영상, 오디오를 생각해 보세요. 누가 만들었는지, 어떻게 만들었는지, 심지어 사람이 만든 건지조차 모르는 경우가 많습니다. 인터넷의 진위 판별 레이더가 진짜 영상에도 이렇게 예민하게 반응한다면, 출처를 증명할 증거가 전혀 없을 때는 어떤 일이 벌어질지 상상해 보세요. twitter.com/numbersprotocol/st...
EAT
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03-14
보안 전문가의 거의 90%가 업무에서 승인되지 않은 AI 도구를 사용합니다. 위험을 가장 잘 알고 있는 사람들이 바로 그 위험을 감수하는 사람들입니다. 그들이 무모해서가 아닙니다. 승인된 시스템이 따라가지 못하기 때문입니다. 쿼리는 타사 모델로 전송되고, 응답은 문서에 붙여넣어지지만, 회사 인프라는 이를 전혀 볼 수 없습니다. 로그도 없고, 접근 기록도 없고, 추적할 방법도 없습니다. 규정 준수 담당자가 "직원들이 이 모델에 무엇을 입력했습니까?"라고 물으면 답할 수 없습니다. 누군가 숨겼기 때문이 아닙니다. 아무도 이를 기록할 시스템을 구축하지 않았기 때문입니다. 정책만으로는 인프라의 허점을 해결할 수 없습니다. @sofia_numbers는 오랫동안 이 점을 강조해 왔습니다. 거버넌스에는 출처 추적 계층이 필요합니다. 감사 질문이 나오기 전에 어떤 도구가 사용되고 있고, 어떤 데이터에 접근하는지에 대한 기록이 필요합니다. 더 나은 정책이 해결책이 될 수는 없습니다. 더 나은 인프라가 해결책입니다. twitter.com/numbersprotocol/st...
LANDS
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03-14
딥페이크 사기로 인해 2025년 미국 기업 계좌에서 11억 달러가 유출되었습니다. 이는 전년 대비 세 배 증가한 수치입니다. 복제된 목소리로 송금이 승인되고, CFO를 사칭하는 합성 화상 통화가 이루어지고 있습니다. 한 회사는 화면의 모든 사람이 AI로 생성된 가짜 화상 통화 한 건으로 2,500만 달러의 손실을 입었습니다. 탐지 기술만으로는 이러한 사기 행위를 따라잡을 수 없습니다. 가짜 영상은 탐지 도구보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 정부와 기업만의 문제가 아닙니다. 대부분의 기관과 단체는 여전히 사기 행위에 대응하기 위해 고군분투하고 있습니다. 필요한 것은 추측하기 전에 출처를 증명할 수 있는 확실한 증거입니다. 기계가 읽을 수 있는 메타데이터, 출처 검증, 자체 영수증을 포함하는 콘텐츠가 필요합니다. 무조건적인 신뢰는 이제 더 이상 통하지 않습니다.
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