As OpenAI, Microsoft, and others enter the traditional search market with AI search engines, negotiations between news organizations and these AI companies are heating up.  This is because they need news content to answer real-time queries.

AI search companies are exploring deals to pay news media to use their content. In particular, AI search engine startups such as Perplexity are making efforts to coexist with news media by introducing new 'revenue sharing models' or 'advertising models'.

Negotiations between the tech industry and news media around generative AI have traditionally focused on providing data for training large-scale language models (LLMs).

But now, the conversation is shifting to addressing specific use cases. It's more detailed.  LLMs study massive texts of almost any kind. But to accurately answer questions about current events, they need access to a smaller pool of information that is verified in real time.  This gives news organizations a greater say in the negotiations.

오픈AI, 마이크로소프트들이 AI검색 엔진을 내놓고 전통적인 검색 시장에 뛰어들자  뉴스미디어와 이들 AI기업 간 협상도 활발해지고 있다.  

실시간 질의에 답변하기 위해선  뉴스 콘텐츠가 필요하기 때문이다.  AI검색 기업들은 뉴스 미디어의 콘텐츠를 쓰는 댓가를 지급하는 계약을 검토하고 있다.

특히, 퍼플렉서티 등 AI검색 엔진 스타트업들은 뉴 ‘수익 공유 모델’이나 ‘광고 모델’을 도입하는 등 뉴스미디어와의 상생 노력에 나서고 있다.

[AI검색 엔진의 등장, 언론의 주도권 시작]

기존 생성AI를 둘러싼 테크 업계와 뉴스 미디어 간 협상은 주로 대규모 언어 모델(LLM) 학습을 위한 데이터 제공에만 초점을 맞춰 왔다. 하지만 지금은 세부적인 사용 사례를 다루는 방향으로 논의가 전환되고 있다. 보다 디테일해진 것이다. LLM은 거의 모든 종류 방대한 텍스트에 대해 학습한다.

하지만 최신 시사에 대한 질문에 정확하게 답변하려면 실시간으로 검증된 소규모 정보 풀에 액세스할 수 있어야 한다.  이 경우 뉴스 언론들이 협상에 보다 더 큰 주도권을 가질 수  있다.

대량언어모델이 특정 데이터를 기준으로 답을 제공하는 프로세스는 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)이라고 부른다. RAG는 LLM의 정확도를 높이고 환각이나 지어낸 오답을 줄이는 데 도움이 된다. 하지만 이런 부작용을 완전히 제거할 수는 없다.

오픈AI의 서치GPT(SearchGPT)와 마이크로소프트의 빙 생성 검색(Bing generative search)의 출시는 LLM 업체들이 RAG 기반 접근 방식을 제품에 더 많이 통합하면서 빅 테크 기업과 뉴스 언론사 간 협업이 더 긴밀하게 진행될 수 밖에 없다는 것을 보여줬다.

서치GPT와 빙생성검색은 생성AI기반 검색엔진이다. 구글이나 마이크로소프트 등은 이미 검색 엔진에 생성AI를 도입하고 있다.

[오픈AI, 서치GPT언론사와 테스트]

오픈AI는 현재 서치GPT를 몇몇 언론사와 테스트하고 있다. 현재 애틀랜틱(The Atlantic), 뉴스코퍼레이션(News Corp), 복스미디어(VOX) 등의 여러 뉴스 언론사와 서치GPT(SearchGPT)를 테스트하고 있다.  애틀랜틱은 지난 1857년 부터 발간된 기사 데이터를 보유하고 있다.

또 복스 미디어는 복스, 버지(The Verge), 이터(Eater), 컷(The Cut), 벌처(Vulture), SB네이션 등 다양한 미디어 콘텐츠를 제공한다. 아울러 복스 산하 뉴욕매거진은 지난 1968년 이후 잡지를 발행하고 있다.

뉴스 언론 테스트 파트너는 서치GPT(SearchGPT)에서 콘텐츠가 표시되는 방식을 관리하는  도구에 접근할 수 있다. 복스 미디어는 보도자료를 통해 구독자 대상 제품을 구축하는 데 오픈AI 기술을 활용할 것이라고 밝혔다. 이와 관련 복스는 자사 1차 데이터 플랫폼인 포르테(Forte)에 오픈AI기술을 적용해 광고 최적화 및 오디언스 타겟팅 기능을 강화할 계획이다.

[퍼플렉서티, 6개 언론사와 수익 공유 모델 런칭]

AI검색 엔진 퍼플렉서티(Perplexity)는 더 슈피겔(Der Spiegel), 포춘, 엔터프리너, 텍사스 트리뷴(The Texas Tribune), 오토매틱(Automattic) 등 6개 뉴스 미디어와  콘텐츠 사용과 관련한 새로운 계약(Perplexity Publishers’ Program)을 체결한다고 발표했다.

그러나 아직 AI 검색 엔진 개발에 언론사 콘텐츠를 사용하는 것에 대해 반대 의견도 많다. 포브스는 퍼플렉서티와 저작 침해에 대한 법적 분쟁에 나섰다. 퍼플렉서티가 포브스의 유료 기사를 게재한 다른 블로그를 검색에 포함시켰기 때문이다.

John Paczkowski on X: "Perplexity’s knock off of our reporting feels like a crystallization of the "Can journalism survive AI?" convo. The company took our paywalled work, without our permission, and competitively broadcast it across web, video, mobile — as though it were itself a media outlet." / X

콘데 나스트(Condé Nast)는 데이터 폐기를 요구하는 서한을 회사에 보내기도 했다. 그럼에도 불구하고 퍼플렉서티의 기업 가치는 높아지고 있다. 지난 4월 이 회사는 30억 달러의 기업 가치를 달성했다. 아마존 창업주 제프 베조스(Jeff Bezos)와 엔비디아도 투자했다.

[AI검색 수익성은 아직 검증되지 않아]

생성AI 검색 엔진이 뉴스 미디어들에게 전통적인 검색 서비스(구글)가 가져다주는 매출 만큼을 올려줄지는 아직은 미지수다. 이에 퍼플렉서티 처럼 수익 공유 모델 도입을 검토하는 테크 기업이 많다. 시장이 커지면 커질 수록 가지고 가는 금액이 많을 수 있기 때문이다.

오픈AI는 현재 GPT 스토어에 활동하고 있는 크리에이터들과 수익 공유 모델(revenue-sharing model)을 실험하고 있는 것으로 전해졌다. 동시에 오픈AI는 RAG 관련 뉴스 미디어와 계약은 수익 공유 계약이 아닌 라이선스 비용에 기반 도입을 검토하고 있는 것으로 알려졌다.

퍼플렉서티(Perplexit)는 크리에이터들과 수익 배분형 계약을 하고 있지만 조건은 공개되지 않았다. 이와 함께 퍼플렉서티는 새로운 광고 모델(new advertising feature) 출시를 검토 중이다. 이를 통해  이를 통해 광고주는 브랜드가 후원하는 추천 후속 질문을 각 퍼플렉서티(Perplexity) 검색 답변 하단에 표시하도록 비용을 지불할 수 있다.

[메타는 뉴스 미디어와의 협업 부정적]

오픈AI와 퍼플렉서티는 적극적으로 뉴스 미디어들과 계약을 맺고 있지만 다른 AI회사들은 다른 AI 테크 기업들이 주저하고 있다.

엔트로픽(Anthropic)의 경우 어떤 언론사와 계약을 맺었는 지 혹은 향후 어떤 계획을 가지고 있는지 정확히 공개되지 않았다. 메타는 다양한 방법에 대해 논의 중이다. 특히, 마크 저커버그 CEO를 비롯한 일부 경영진은 미디어 거래에 회의적인 입장인 것으로 전해졌다.  그러나 전문가들은 메타가 추진하는 고객 맞춤형 AI챗봇, 메타AI의 정확도를 높이기 위해서는 뉴스 미디어의 데이터를 학습하는 것이 필수라고 지적하고 있다. 결국 메타 역시 뉴스 미디어와 협업에 나설 수 밖에 없다는 이야기다.