칼럼

일뽕과 반일 사이 ① 우리는 일본을 얼마나 아는가

일본을 찾는 한국인은 늘고, 한 번 다녀온 사람은 다시 찾는다. 깨끗한 거리와 친절한 서비스는 일본의 얼굴이다. 그러나 여행 몇 번과 책 몇 권, 통계 몇 줄로 일본을 안다고 할 수 있을까. ‘일뽕’과 ‘반일’의 렌즈를 내려놓고 우리가 안다고 믿어온 일본을 다시 본다.

[역사 한 토막] 일본 육군 중장 홍사익, 그는 어떤 사람이었나

강정호 기자 ㅣ 미디어원  홍사익이라는 이름은 이미 꽤 알려져 있다. 조선 출신으로 일본 육군 중장까지 오른 유일한 인물이자, 해방 이듬해 전범으로 처형된 인물이라는 사실만으로도 여러...

[칼럼] 전작권·드론사·사관학교, 국방을 정권 임기에 맞추지 마라

이만재 기자 ㅣ 미디어원 이재명 정부가 들어선 뒤 국방의 뼈대를 이루는 세 축이 한꺼번에 흔들리고 있다.전시작전통제권 전환이 임기 내 완료를 목표로 속도를 내고 있다. 드론작전사령부는...

[파워골프 레슨 제1화] 힘 빼고 천천히 스윙하라, 골프공은 도망가지 않는다

힘을 빼라는 말은 흐느적거리라는 뜻이 아니다…견고한 그립과 유연한 스윙의 균형 글·사진 이정찬 ㅣ 티칭프로·여행레저신문 발행인   골프 칼럼을 다시 쓰기로 하면서 한 가지 원칙을 세웠다.책상 앞에서만 쓰지...

[파워골프 칼럼 프롤로그] 파워골프 리부트, 다시 티잉 그라운드에 서다

1997년 국내 최초 골프 전문 사이트에서 시작된 이름, 다시 골프 이야기를 열다 이정찬 ㅣ 티칭프로·여행레저신문 발행인 “하루를 연습하지 않으면 내가 안다.이틀을 연습하지 않으면 갤러리가 안다.사흘을 연습하지...

포털뉴스 트래픽 붕괴, 받아쓰기 기사와 무너진 수익모델의 경고음

포털뉴스 트래픽 붕괴는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 네이버 블로그 유입 감소는 그 징표 중 하나다. 블로그 운영자들이 체감하는 방문자 하락은 개인 콘텐츠의...

[비평] 외신의 권위를 빌린 확증편향, 그것은 저널리즘이 아니다

미디어오늘은 왜 ‘외신 반응’을 내세워 특정한 해석만 부각했나 김미래 기자 ㅣ 미디어원 언론 비평의 출발점은 무엇을 썼느냐보다, 무엇을 쓰지 않았느냐를 먼저 살피는 데 있다. 최근 《미디어오늘》의...

[데스크 칼럼] 텔아비브의 법정, 여의도의 도피처: 누가 법치를 방패로 쓰는가

이정찬 기자 ㅣ 미디어원 법은 권력의 사정을 봐주지 않는다. 그것이 국가를 지탱하는 유일한 상식이다. 지난 4월 9일, 이스라엘 법원은 국가 비상사태가 해제된 지 몇 시간 지나지...

Latest news

외국인 386만명 찾았다…베이징 여행, 명소에서 일상 체험으로

중국 베이징을 찾는 외국인 관광객이 올해 들어 30% 넘게 늘었다. 자금성과 만리장성 같은 대표 명소를 둘러보는 데서 벗어나 음식과...
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“말 많은 챗GPT 지쳤다”… 한마디도 안 하고 ‘O·X’만 찍는 AI가 뜬다

생성형 AI는 질문 하나에도 설명과 조언을 길게 붙인다. 그런데 오픈AI InstructGPT 연구에 참여했던 디오고 알메이다가 이번에는 정반대의 AI를 내놨다. 문장을 쓰지 않고 정해진 선택지와 확률만 빠르게 내놓는 판단 전문 모델 ‘제브(Jev)’다. 자체 벤치마크에서는 특정 업무에서 기존 LLM보다 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴했다. AI가 왜 ‘말하기’보다 ‘고르기’에 집중하는지 풀어본다.

괌정부관광청, 대한항공 스타링크 기내광고 도입과 함께 괌 알린다

괌정부관광청은 대한항공의 스타링크 기반 기내 와이파이 서비스에 새롭게 도입된 기내광고를 통해 괌 공식 홍보 영상을 선보인다.대한항공의 신규 기내 와이파이...

호주관광청, 실용적인 호주 여행 정보 제공하는 신규 인스타그램 채널 오픈

호주관광청이 호주 여행을 계획하는 데 필요한 다양한 정보를 제공하는 ‘신규 공식 인스타그램 채널(@australia.guides)’을 오픈했다.이번 채널은 최근 SNS가 여행 영감을...

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생성형 AI는 질문 하나에도 설명과 조언을 길게 붙인다. 그런데 오픈AI InstructGPT 연구에 참여했던 디오고 알메이다가 이번에는 정반대의 AI를 내놨다. 문장을 쓰지 않고 정해진 선택지와 확률만 빠르게 내놓는 판단 전문 모델 ‘제브(Jev)’다. 자체 벤치마크에서는 특정 업무에서 기존 LLM보다 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴했다. AI가 왜 ‘말하기’보다 ‘고르기’에 집중하는지 풀어본다.

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