미디어 업계에서 콘텐츠와 서비스가 넘쳐나는 상황에서, 엔터테인먼트 제공업체들은 사용자의 검색 및 콘텐츠 탐색 경험을 개인화하기 위해 AI를 도입하기 시작했습니다. 그러나 대부분의 제공업체는 인기 있는 챗봇만큼 원활한 서비스를 제공할 수 있는 역량을 갖추지 못해, 이는 사용자 경험에 악영향을 미칠 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 대중적인 챗봇에 사용되는 모델들과 달리, 기업에 라이선스가 부여된 대규모 언어 모델(LLM)은 외부 현실 세계의 지식 소스(즉, “그라운딩”)와 연결되어 있지 않습니다. 오히려 이들은 훈련 데이터에 포함되지 않은 정보에는 접근할 수 없는, 그저 강력한 AI 두뇌에 불과합니다.
소비자의 66%는 AI가 훌륭한 엔터테인먼트 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있다
– 2026년 Gracenote AI 활용도 조사
이 연구는 동영상 검색 및 탐색 분야에서 ‘그라운드드(grounded)’ 대규모 언어 모델(LLM)과 ‘언그라운드드(ungrounded)’ 대규모 언어 모델의 활용을 비교한다. 13개국에서 수집된 2,600편의 TV 프로그램과 영화를 대상으로 한 이 연구 결과는, 포괄적이고 사실에 입각하며 최신 정보를 제공하는 콘텐츠 탐색 경험을 선사하기 위해 신뢰할 수 있고 권위 있는 데이터를 활용하는 것이 얼마나 중요한지를 보여준다.
글로벌 SVOD 서비스의 스포츠 콘텐츠가 머지않아 영화 라이브러리에 필적할 것으로 보인다
전 세계 SVOD 서비스 제공업체를 통해 제공되는 스포츠 콘텐츠는 현재 3만 8,500편을 넘어섰다.
차세대 엔터테인먼트 경험을 위해, 대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 접근할 수 있는 데이터의 질에 달려 있다
기업용 대규모 언어 모델(LLM)이 그 잠재력을 최대한 발휘해 차세대 콘텐츠 경험을 제공하려면, 신뢰할 수 있는 산업별 데이터에 대한 접근이 무엇보다 중요합니다.