위키톡: 공허한 아이디어로 반쯤 구워진 제품인 '셰이크올로지'의 외피를 쓴 위키피디아가 AI에 의존해 운명을 바꿀 수 있을까요?

정보 폭발의 시대에 짧은 동영상 플랫폼은 마치 거대한 '시간 블랙홀'처럼 많은 사람들의 파편화된 시간을 집어삼키고 있습니다. 이러한 디지털 중독을 막기 위해 다양한 화면 건강 관리 도구와 디지털 미니멀 라이프가 등장했지만, 그 결과는 만족스럽지 못한 경우가 많습니다. 최근에는 WikiTok(웹사이트) 이 방법의 적용은 다소 "마법적인"방법을 사용하려고하는 다른 방법입니다. "마법"에 대한 "마법". -- 이 문제를 해결하기 위해: 다음 항목을 무한 반복 학습하는 데 중독되어 있으니, 지식의 바다에서 '반복 학습'을 해보도록 하죠.

이 앱은 창의적인 외국 네티즌이 AI 기술의 도움을 받아 만든 앱으로, 진지한 위키백과 콘텐츠를 지터비트 동영상과 유사한 정보 흐름 형태로 변환하여 사용자가 무한한 하향 스크롤을 통해 지식을 흡수할 수 있도록 하는 것이 핵심 콘셉트입니다. 따라서 이 애플리케이션은 비유적으로 다음과 같이 명명되었습니다. "WikiTok." .

무작위 위키백과 페이지 | 사진 출처: WikiTok나는 많은 사람들이 비슷한 경험을했다고 생각합니다. 원래 Wikipedia에서 간단한 지식 포인트를 확인하고 싶었지만 그 결과는 실수로 방대한 지식 링크의 바다로 뛰어 들어 수많은 항목 사이를 뛰어 넘고 구출 할 수 없습니다. 위키피디아 커뮤니티는 심지어 약간 놀리는 어휘를 만들었습니다. 위키홀릭(위키 중독자) 이런 유형의 사용자를 어떻게 설명해야 할지 잘 모르겠지만 저는 위키홀릭입니다. 저는 '위키홀릭'의 일원이었기 때문에 위키톡을 보자마자 '에듀테인먼트' 개념에 매료되었고, '정보 중독'을 긍정적인 학습 경험으로 바꿀 수 있는지 빨리 체험해보고 싶었습니다. '정보 중독'을 긍정적인 학습 경험으로 바꿀 수 있는지 직접 체험해보고 싶었습니다.

 

"가짜 틱톡": 위키톡이 정말 "틱톡"이 될 수 있나요?

위키톡은 기본적으로 매우 단순한 디자인의 웹 애플리케이션으로, 무작위로 푸시된 위키백과 항목이 페이지를 가득 채우고 사용자는 화면을 아래로 무한히 스와이프하여 새로고침하고 새 항목을 찾아보기만 하면 됩니다. 페이지 상단의 빨간 하트 ❤️ 버튼은 관심 있는 콘텐츠를 북마크에 추가하는 데 사용되며, '자세히 보기' 링크를 클릭하면 공식 위키백과 페이지로 이동하여 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. WikiTok은 '콘텐츠 무작위 추출' 원칙을 따르며 항목 간에 알고리즘 추천 메커니즘이 없다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

WikiTok 개발자들은 사용자가 무작위 탐색 과정에서 예기치 않게 흥미로운 정보를 발견하여 미묘한 방식으로 지식을 쌓고, 짧은 동영상을 스와이프하는 데 소요되던 단편적인 시간을 의미 있는 지식 습득 과정으로 전환할 수 있기를 바랍니다. 아르스테크니카 웹사이트 보고서는 "다음 점프가 어디로 이어질지 예측할 수 없고, 그 미지의 감각 자체가 놀라움으로 가득 차 있다"는 것이 WikiTok의 매력이라고 설명했습니다.

직접 테스트해 본 결과, 흥미로운 콘텐츠 1개를 발견하는 데 평균 30번의 스와이프가 필요했습니다 | 사진: WikTok하지만 큰 기대를 가지고 한동안 WikiTok을 경험한 후 약간 실망했습니다. 이 앱은 상상만큼 "중독성"이 있는 것이 아니라 오히려 시간이 조금 아깝거나 실제 Shake Shack의 짧은 동영상을 잠시 보는 것이 더 낫다는 느낌을 받았습니다 (물론 이것은 가족 의견일 뿐입니다). 그 이유는 다음과 같습니다. WikiTok의 핵심 디자인 철학인 '0 알고리즘'과 그로 인한 '지나치게 무작위적인 콘텐츠'라는 문제가 열악한 경험의 핵심입니다. .

WikiTok의 개발자인 Gemal은 알고리즘 추천에 대한 거부감이 있는 것 같습니다. 그는 위키톡에 어떤 종류의 알고리즘도 추가하지 않겠다고 공개적으로 밝혔습니다. 그는 "많은 사람들이 WikiTok에 알고리즘을 추가해 달라고 요청해 왔고, 심지어 깃허브에 제안을 남기기도 했습니다. 하지만 저는 항상 우리의 삶이 이미 모든 종류의 유비쿼터스하고 불투명한 알고리즘의 인질이 되어 있는데, 사용자가 알고리즘의 개입 없이 정보 탐색을 경험할 수 있는 작은 부분만이라도 자유롭게 남겨두면 안 될까요?"라고 생각했습니다.

Gemal의 의도는 이상적이지만 실제 사용자 경험은 그렇지 않습니다. 실제로 저는 관심 있는 단어를 찾기 위해 화면을 수십 번 기계적으로 아래로 스와이프해야 했습니다. 이러한 완전히 무작위적인 콘텐츠 전달 메커니즘은 사용자에게 블라인드 "오픈 블라인드 박스"에 있는 총 6,400만 개 이상의 위키백과 항목 저자는 원래 지식의 바다에서 자유롭게 헤엄치고 싶었습니다. 저자는 원래 지식의 바다에서 자유롭게 헤엄치기를 바랐지만 그 결과 마치 바다에서 바늘을 찾는 것처럼 매우 비효율적이며 경험도 약간 좌절감을 느꼈습니다.

30분 동안 스크러빙한 결과, 거의 흥미로운 항목이 4개밖에 나오지 않았습니다 | 사진 제공: 위키톡위키톡에 알고리즘 추천 메커니즘이 도입된다면 사용자 경험이 어떻게 개선될지 상상해 보세요. 예를 들어, 저는 최근 중세 역사와 문화에 관심이 많아져 중세 게임인 '킹덤 오브 헤븐: 구원 2'에 중독되어 있습니다. 이 게임에는 플레이어가 당시의 사회적 관습과 역사적 배경에 대해 깊이 있게 이해할 수 있도록 중세 관련 위키피디아 항목이 곳곳에 산재해 있습니다. 그래서 우연히 위키톡에서 '자물쇠', '성', '보헤미안 전쟁'이라는 항목을 발견했을 때 바로 관심을 갖고 읽어보기로 결심했습니다. ❤️ 을 북마크에 추가했습니다. 위키톡이 사용자의 독서 행태와 관심사에 따라 더 많은 중세 관련 용어를 지능적으로 추천할 수 있다면, 사용자는 지금처럼 의미 없는 콘텐츠를 끝없이 새로고침하며 많은 시간을 소비하지 않고도 단편적인 시간 속에서 자신의 관심사에 대한 지식을 효율적으로 습득할 수 있을 것입니다.

그러나 이상은 넘쳐나지만 현실은 매우 빈약합니다. 실제 경험으로, 저는 WikiTok에서 거의 50개의 항목을 훑어보다가 "체인메일" 항목 하나를 우연히 발견했고 그 이후에는 중세 주제와 관련된 항목이 더 이상 나오지 않았습니다. 빨간 하트(❤️)를 클릭해 항목을 북마크에 추가해도 즐겨찾기 항목에 저장되어 나중에 '축복'을 받기만 기다렸습니다. 현재로서는 TikTok을 성공으로 이끈 알고리즘 추천 기능이 없는 WikiTok은 그저 '틱톡'일 뿐입니다. TikTok은 큰 성공을 거두었습니다. 사용자의 관심사와 선호도를 정확하게 파악하고 관련 콘텐츠 간에 무수히 많은 수평적 추천을 제공하여 사용자가 더 깊고 다양한 콘텐츠를 탐색하도록 안내하는 강력한 알고리즘 추천 기능 덕분에 TikTok은 사용자들의 마음을 사로잡을 수 있었습니다.

반대로 전통적인 위키백과에는 알고리즘 추천이 지원되지는 않지만 강력한 지식 링크 네트워크가 있습니다. 사용자는 위키백과 항목을 읽을 때 항목 내의 링크를 클릭하여 다른 관련 항목으로 쉽게 이동할 수 있으므로 지식의 무궁무진한 확장과 확장을 실현할 수 있습니다. 사실, 고품질의 Wikipedia 항목은 그 자체로 일종의 '알고리즘 추천 시스템'과 같습니다. '중세' Wikipedia 항목을 예로 들면, 상세하고 유익할 뿐만 아니라 수백 개의 내부 링크는 물론 수많은 외부 참고 자료와 추천 읽기 자료가 포함되어 있습니다.

간단히 말해, TikTok의 추천 로직은 다음과 같습니다. "단일 문서 콘텐츠 연결" 위키백과 지식은 다음과 같은 방식으로 정리되어 있습니다. "완전히 롤아웃되고 메시로 상호 연결됩니다." 위키톡은 위키피디아의 '포괄적인' 지식을 틱톡의 '단일 기사 콘텐츠' 형태로 제공하려고 하지만, 틱톡의 유명한 알고리즘 추천 메커니즘을 인위적으로 중성화하여 약간 '파편화된' 제품 형태와 훨씬 낮은 사용자 경험을 초래합니다. 최종 결과는 약간 "파편화된" 제품 형태이며, 사용자 경험도 크게 저하됩니다.

위키피디아의 '중세 시대' 항목에는 수많은 내부 링크가 포함되어 있습니다 | 이미지 출처: 위키피디아더 당황스러운 것은 위키백과 자체에 "랜덤 위키" 기능이 포함되어 있으며, 사용자가 "랜덤 위키"를 클릭할 때마다 알고리즘이나 데이터 상관관계 없이 무작위로 새 항목으로 리디렉션된다는 점입니다. 이러한 관점에서 볼 때, WikiTok의 현재 "랜덤 브라우징" 모델은 "랜덤 위키"를 기반으로 한 실질적인 혁신이나 획기적인 발전이 이루어지지 않았습니다.

물론 위키톡은 출시된 지 한 시간 반밖에 되지 않은 '초창기' 버전이기 때문에 기능이나 경험 면에서 부족한 점이 많을 수 있습니다. 위키톡은 AI 기술로 빠르게 구축된 MVP(최소기능제품)에 불과하다는 점을 고려하면 다음과 같습니다. 우리는 앞으로의 발전에 대해 더 많은 기대와 수용을 해야 할 것입니다.

 

AI가 위키톡에 '세상을 바꿀' 힘을 줄 수 있을까요?

위키톡의 아이디어는 개발자 타일러 앵거트가 소셜 미디어에 올린 "위키백과 전체를 무한히 스크롤할 수 있는 하나의 페이지에 넣는 미친 아이디어"라는 다소 '혀를 내두르는' 트윗에서 영감을 얻었습니다. " 이 트윗은 즉시 수많은 네티즌의 관심을 불러일으키며 토론을 불러일으켰습니다. 한 사용자는 "더 좋은 방법은 사용자의 관심사에 따라 개인화된 콘텐츠를 추천하는 무한 스크롤이 가능한 위키백과 페이지를 만드는 것입니다."라고 댓글을 달았습니다. 앵거트는 이 아이디어를 '위키톡'이라고 명명했습니다. 이 트윗은 무수히 리트윗되었고, 불과 몇 시간 후 개발자 Gemal이 이 트윗을 보게 되었습니다.

위키피디아 "지터버그 에디션" 초기 생각 출처 | 이미지 출처: XGemal은 AI 프로그래밍 도구를 사용하면 이 아이디어를 단기간에 현실화하여 최소기능제품(MVP)을 빠르게 만들 수 있다는 사실을 깨달았습니다. 그래서 그는 즉시 조치를 취하고 개발을 지원하기 위해 Claude 및 Cursor와 같은 AI 모델을 실험하기 시작했습니다. 놀랍게도 Gemal은 WikiTok에 대한 초기 아이디어에서 최종 제품까지 2시간도 채 걸리지 않았습니다. 새벽 12시 30분부터 새벽 2시까지 Gemal은 AI의 힘으로 거의 '단숨에' WikiTok의 초기 버전을 완성할 수 있었습니다.

24시간 이내에 아이디어를 현실로 바꾸는 AI 프로그래밍 | 사진: X다음 날 Gemal은 소셜 미디어에 WikiTok에 대한 트윗을 올렸는데, 리트윗 수가 순식간에 1,000건을 돌파하고 그날의 해커 뉴스 목록에서 WikiTok이 1위를 차지하면서 기술 업계에서 "경이로운" 애플리케이션으로 떠올랐습니다. Gemal은 WikiTok의 초기 코드는 수백 줄에 불과했으며, 대부분의 코드는 다음과 같은 사람들이 작성했다고 밝혔습니다. Claude AI 모델에 의해 자동으로 생성됩니다. 또한 그는 프로젝트를 아낌없이 오픈소스화하여 모든 사람들이 학습하고 개선할 수 있도록 GitHub에 게시했습니다. AI 기술이 적용된 WikiTok의 급부상에도 불구하고 Gemal은 여전히 WikiTok이 "반알고리즘적"이어야 한다고 주장합니다.

그러나 알고리즘의 부족만이 WikiTok의 평범한 경험의 유일한 이유는 아닙니다. 콘텐츠의 표현에도 일정한 "거칠기"가 있습니다. 현재 WikiTok의 항목 표현은 매우 단순하며, 항목에서 무작위로 가져온 확대된 이미지와 함께 텍스트 요약만 있으며, 전체적인 시각 효과는 약간 "조잡"하고 심지어 사람들에게 ADSL 전화 접속 인터넷 시대로 돌아가는 듯한 착각을 불러일으키기도 합니다. 전체적인 시각적 효과는 약간 "단순"하고 심지어 사람들에게 "ADSL 전화 접속 시대로 돌아가는" 착각을 불러일으킵니다.

이 이미지의 선명도는 ADSL 시절의 "후퇴"와 같습니다 | 사진: WikiTokAI의 도움으로 1시간 30분 만에 WikiTok의 초기 프레임워크를 구축할 수 있었다면, AI가 콘텐츠 표현의 '질적 도약'을 달성하는 데 도움이 될 수 있을까요? 예를 들어, 언어 지원의 경우, WikiTok은 14개 언어를 지원한다고 주장하지만 사용자가 언어를 선택하면 앱은 실제로 해당 언어의 위키백과 데이터베이스로 검색 범위를 제한합니다. 우리 모두 알다시피, 영어 위키백과에는 거의 700만 개의 항목이 있지만 중국어 버전은 150만 개 미만의 항목으로 12위에 불과합니다. 위키톡이 AI의 기계 번역 기능을 통합할 수 있게 되면 위키백과 항목 간의 언어 장벽을 허물고 사용자에게 다양한 언어로 상호 연결된 고품질의 항목을 제공함으로써 사용자가 접근할 수 있는 지식의 양을 간접적으로 확장할 수 있을 것으로 기대됩니다. .

콘텐츠 표현 측면에서도 AI는 WikiTok에 큰 상상력을 불어넣을 수 있습니다. 예를 들어, WikiTok은 소라, 런웨이, 켈링과 같은 AI 동영상 생성 플랫폼과 긴밀하게 통합될 수 있습니다. Wikipedia 텍스트 요약을 추출하여 15초 분량의 짧은 동영상 또는 보다 생생한 동적 그래픽 콘텐츠를 자동으로 생성하고, AI 음성 내레이션을 추가하여 콘텐츠의 가시성과 흥미를 더욱 높일 수 있습니다. AI는 지식과 정보의 시각화에서도 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 대화형 3D 모델, 타임라인 애니메이션, 인포그래픽 및 기타 시각화 도구를 생성하여 사용자가 추상적인 지식 개념을 보다 직관적이고 시각적으로 이해할 수 있도록 돕는 등 지식과 정보를 시각화하는 데에도 AI가 더 큰 역할을 할 수 있습니다.

향후 WikiTok이 개인화된 추천 알고리즘과 연결되고 AI 기술을 최대한 활용하여 콘텐츠 표현을 개선할 수 있다면 경이로운 '지식 버전의 틱톡'으로 변신하여 사용자가 무한히 아래로 스크롤하는 과정에서 자신도 모르게 지식의 바다에 빠져들고 무의식적으로 위키홀릭(위키 중독자)이 될 수 있을 것입니다. 위키홀릭(위키 중독자). 또한 알고리즘 추천과 AI가 입력한 짧은 동영상을 사용자에게 옵션으로 제공하여 '근본주의' 위키백과 사용자가 무작위 탐색의 '놀라움'을 계속 즐길 수 있도록 하는 동시에 더 많은 일반 사용자에게 몰입형 지식 탐색의 문을 열어줄 수 있습니다. 위키백과

위키피디아 자체는 엄청난 양의 정보, 엄청난 지식 밀도, 무한한 지식 분야를 담고 있는 인터넷의 거대한 지식 보고입니다. 또한 파편화된 시간을 이용해 "틱톡 3시간 후, 내 인생은 아무것도 아닌 것 같아"를 "위키톡 3시간 후, 새로운 분야까지 시작했어."로 바꿀 수 있다면 더 가치 있는 정보를 얻을 수 있고 "정보 과부하!"를 줄일 수 있습니다. ", 더 가치있는 정보를 얻으면서도 "정보 과부하"로 인한 죄책감도 줄일 수 있습니다.

개인적으로 저는 검색 엔진, 대규모 언어 모델, 알고리즘 푸시, 전통적인 백과사전 사이에서 독특하고 새로운 지식 전파 경로를 찾아 대중에게 다가갈 수 있는 정말 성숙하고 유용한 위키톡의 출현을 기대하고 있으며, '모두를 위한 지식'이라는 높은 비전을 진정으로 실현할 수 있기를 바랍니다. "모두를 위한 지식"이라는 비전이 진정으로 실현됩니다.