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2021년, 페이스북이 아동에게 해를 끼쳤다는 내부 고발이 나오자 마크 저커버그 CEO는 페이스북에 반박 글을 올리며 안전과 정신 건강에 대한 깊은 관심을 표명했습니다. 그는 회사의 업무와 동기를 왜곡하는 보도를 보기에 어렵다고 언급하며, 대부분의 사람들이 회사의 잘못된 모습을 인식하지 못한다고 지적했습니다. 이 과정에서 저커버그는 아동 안전 문제를 메시지의 중심에 두어야 한다는 요구를 받았지만, 동시에 메타버스 구축과 같은 혁신에 더 집중하겠다는 입장을 보였습니다.

이러한 대화는 이후 회사가 새로운 우선순위에 따라 이름을 메타로 변경하는 결정으로 이어졌습니다. 수년이 지난 후, 메타버스와 인공지능(AI)이 새로운 주요 기회로 부상하면서 온라인 아동 안전에 대한 우려는 커졌습니다. 특히 메타버스는 실질적인 사용자 기반이 부족한 상태이며, 이 모든 논의는 저커버그가 다음 기회를 끊임없이 추구해 온 방식의 축소판으로 해석됩니다.

현재 메타는 AI 기반 개인 에이전트인 뮤즈(Muse)를 출시하며 AI 경쟁에서 우위를 점하려 하고 있습니다. 뮤즈는 9월 초에 공개되었으며 미국에서 일일 활성 사용자 60만 명을 기록하며 앱스토어 차트에서 상위권을 차지했습니다. 그러나 안전과 개인 정보 보호 문제로 비판받는 회사가 어떻게 모든 사람의 귀에 대고 AI의 목소리가 될 수 있을지에 대한 의문이 남습니다.

법적 소송과 규제 당국의 압박 속에서도 메타는 여전히 강력한 존재감을 유지하고 있으며, 스마트 글라스와 같은 신기술 분야에서 큰 논란을 겪고 있습니다. 데이터 센터와 AI에 대한 규제가 강화되는 가운데, 저커버그는 계속해서 다음 기회를 쫓는 모습을 보이고 있습니다.

시스코 탈로스 연구원들이 인공지능 챗봇에 의존하는 악성코드와 해킹 도구를 식별하기 위한 새로운 프레임워크를 개발하고 이상한 점을 발견했습니다. 이 연구는 인간의 개입 없이 AI 군집 지능에 의해 유도되는 악성코드의 존재를 밝혀냈습니다.

새롭게 개발된 프레임워크는 AI 챗봇을 활용하는 악성코드 및 해킹 도구를 식별하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구팀은 이 프레임워크를 통해 기존의 보안 시스템으로는 탐지하기 어려웠던 AI 기반 공격 체계를 식별하는 데 성공했습니다.

이는 악성코드가 인간의 직접적인 명령 없이 자율적으로 행동하며 진화할 수 있는 새로운 위협의 가능성을 시사합니다. 개발자와 보안 전문가들은 AI가 악성코드의 생성 및 전파에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 새로운 방어 전략을 모색해야 할 필요가 있습니다.

코미디언 패티 해리슨이 WIRED와의 인터뷰를 통해 소셜 미디어, 인공지능(AI), 그리고 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 로봇 강아지 흉내 내기로 웃음을 얻는 것에 대해 논했습니다. 이 인터뷰는 기술 발전과 대중 문화의 교차점에 대한 흥미로운 시각을 제공합니다.

이번 논의는 AI 기술이 단순한 공학적 영역을 넘어 어떻게 사회적 현상과 엔터테인먼트에 영향을 미치는지 탐구합니다. 특히 로봇과 같은 첨단 기술이 소셜 미디어를 통해 어떻게 소비되고 반응을 얻는지에 대한 관찰이 포함되어 있습니다.

이는 AI 기술이 발전함에 따라 콘텐츠 생성과 상호작용 방식이 어떻게 변화하고 있는지 이해하는 데 중요한 맥락을 제공합니다. 기술이 인간의 감정과 유머를 다루는 방식에 대한 논의는 앞으로 AI가 사회에 미치는 영향에 대해 깊이 생각해 볼 기회를 줍니다.

dlab이 로컬 추론, 에이전트 하네스, 자율 연구 시스템을 하나의 생태계로 묶어 공개할 예정입니다. 이는 소수의 연구자와 GPU만으로도 최첨단 연구소와 경쟁할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

dlab의 자체 추론 프레임워크는 매우 효율적인 성능을 보여줍니다. 이 프레임워크는 125B 규모의 거대 모델을 단일 24GB GPU에서 실행할 수 있으며, 128GB의 메모리를 활용하여 추론을 수행합니다.

이러한 기술은 개인 하드웨어 환경에서 고성능 AI 연구를 가능하게 한다는 점에서 중요합니다. dlab은 개인이 제한된 자원으로도 최신 AI 연구를 수행할 수 있는 환경을 제공하여 접근성을 높이는 데 기여할 것입니다.

연구진이 고대 생명에 대한 새로운 세부 정보를 밝혀내고자 대규모 언어 모델을 개발했습니다. 이 모델은 파피루스 조각들 사이의 공백을 채워 역사적 기록에 대한 이해를 돕는 것을 목표로 합니다.

이러한 연구는 고대 기록의 불완전한 부분을 채우는 데 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 활용될 수 있는지 보여줍니다. 연구자들은 LLM을 사용하여 파피루스 조각들에서 부족한 정보를 추론하고 채워 넣어 고대 생활에 대한 새로운 세부 사항을 밝혀내고자 합니다.

이는 고고학 및 역사학 분야에서 AI 기술이 방대한 텍스트 데이터의 맥락을 이해하고 복원하는 데 중요한 도구가 될 수 있음을 시사합니다. 다만, 이 기술이 고대 기록의 정확성을 보장하고 해석에 오류가 없도록 하는 데에는 추가적인 검증 과정이 필요합니다.

인공지능 챗봇과의 대화는 매우 개인적이며 감시의 취약점에 깊이 노출되어 있습니다. 따라서 사용자가 자신의 프라이버시를 보호하기 위해 취해야 할 구체적인 방어 방법이 중요해지고 있습니다.

AI와의 대화 내용이 개인 정보로 취급될 수 있다는 점을 고려할 때, 사용자는 대화 시 어떤 정보가 노출될 수 있는지 명확히 인지해야 합니다. 이러한 취약점을 최소화하고 안전하게 AI를 활용하기 위한 실질적인 보호책을 마련하는 것이 필수적입니다.

이러한 보안 위협에 대응하기 위해서는 AI 서비스 이용 시 데이터 공유 정책을 면밀히 검토하고, 민감한 정보 입력에 주의를 기울여야 합니다. 사용자는 자신의 대화 기록과 입력 데이터가 어떻게 처리되고 저장되는지에 대한 통제권을 확보하는 방법을 숙지해야 합니다.

AMD 프로세서에서 난수 생성기(RNG)가 특정 크기로 0을 생성하지 못하는 버그가 발견되었습니다. 이 문제는 `rdrand` 및 `rdseed` 명령어를 사용하여 데이터를 생성하는 어셈블리 코드에서 발생하며, AMD 프로세서에서만 해당 문제가 나타나고 인텔 프로세서에서는 문제가 발생하지 않는 것으로 확인되었습니다.

이 현상은 데이터 시각화 등을 위해 난수를 생성하는 과정에서 발생하며, 특히 AMD 하드웨어의 난수 생성 방식과 관련이 있습니다. 개발자들은 이 문제를 해결하기 위해 `rdrand`와 `rdseed` 명령어를 32비트 또는 64비트 레지스터로 변경하여 16비트 데이터를 유지하는 방식으로 우회하는 방법을 제시했습니다.

이 논란은 AMD가 0을 무효한 숫자로 설정했는지에 대한 의문을 제기하며, 하드웨어 기반 난수 생성기(RDRAND)의 신뢰성과 보안에 대한 논의를 촉발시켰습니다. 전문가들은 RDRAND를 암호화 목적으로 사용하는 것보다는 운영체제의 암호화 RNG를 사용하는 것이 더 안전하며, 보안을 위해서는 비난수 데이터를 시드에 혼합하는 것이 좋다고 조언했습니다.

애플이 런던에 새로운 라이브 음악 공연장인 애플 뮤직 홀을 개장합니다. 이 공연장은 600명의 관객을 수용할 수 있는 규모로, 공연, 녹음 세션, 비디오 방송을 개최하는 데 사용될 예정입니다.

이 새로운 공간은 런던의 상징적인 배터시 파워 스테이션 아래에 위치하며, 애플의 유럽 본사 건물 아래에 자리 잡고 있습니다. 애플 뮤직 홀은 9월 28일에 문을 열 예정이며, 구체적인 개장 공연에 대한 세부 사항은 아직 발표되지 않았습니다.

애플은 아이팟 출시부터 아이튠즈 뮤직 페스티벌, 애플 뮤직 데뷔에 이르기까지 음악에 대한 깊은 애정을 보여왔습니다. 애플의 음악에 대한 열정은 이러한 새로운 공연장 설립을 통해 더욱 구체화되고 있습니다.

Jev를 직접 사용해 본 경험을 바탕으로 모델의 실제 기능에 대해 후기를 공유합니다. 처음에는 Jev가 빠르고 저렴한 LLM으로 인식되었으나, 실제 사례를 따라가고 직접 호출해 본 결과는 기대와는 다르게 나타났습니다.

Jev는 긴 답변을 생성하는 모델이라기보다는 소프트웨어가 다음 행동을 선택할 수 있도록 판단을 반환하는 모델에 가깝다는 점이 핵심입니다. 이는 Jev가 단순한 텍스트 생성 기능을 넘어 에이전트의 의사 결정 과정에 초점을 맞춘 모델임을 시사합니다.

따라서 Jev를 활용할 때는 긴 답변을 요구하기보다는 소프트웨어의 다음 행동 선택을 위한 판단을 얻는 용도로 사용하는 것이 적합합니다. 개발자는 Jev를 단순한 답변 생성 도구가 아닌, 행동 선택을 위한 판단 반환 도구로 이해하고 활용할 필요가 있습니다.

macOS 15.3에서 개인 데이터가 15분마다 원격으로 전송되는 기능을 발견하고 이를 비활성화한 경험이 있습니다. 당시 애플은 이 기능을 끄는 설정을 제공했지만, 이후 macOS 15에서 macOS 27로 주요 버전을 건너뛰며 업그레이드하는 과정에서 애플이 '아니오' 스위치를 제거했다는 사실을 알게 되었습니다.

사용자는 macOS 27 설정에서 시리 기능을 껐음에도 불구하고 여러 시리 프로세스가 메모리를 점유하고 데이터를 저장하는 문제를 발견했습니다. 또한 애플은 'Apple Intelligence' 관련 설정을 '스크린 타임' 제한 아래에 숨겨서 메뉴를 정리했을 뿐, 실제 AI 기능을 비활성화하지는 않았습니다. 이러한 설정 변경에도 불구하고 디스크 공간이 22.28GB만큼 차지하는 현상이 발생했는데, 이는 애플이 새로운 맥북에 대해 500달러/TB를 부과하는 것과 관련이 있습니다.

이러한 경험은 AI 산업 전반의 근본적인 문제인 동의(consent)의 부재를 지적합니다. AI 개발자들은 '아니오'에 대한 응답을 받지 못하며, 개인 정보 침해와 프라이버시 문제가 해결되지 않은 채 AI 기술이 발전하고 있다는 것입니다. 결국 사용자가 설정에서 '아니오'를 선택하더라도 데이터 수집과 프라이버시 침해는 지속되며, 이는 AI 산업의 비윤리적인 측면을 보여줍니다.

CGNAT 환경에서는 가정용 라우터의 포트 포워딩이 작동하지 않아 외부 서비스 공개에 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공인 인터넷에 연결된 VPS 브리지와 터널을 활용하여 집의 서비스를 외부에 안전하게 공개할 수 있습니다.

이 방식은 집의 서버가 WireGuard 터널을 먼저 연결함으로써 가정에 고정 전용 IP가 필요 없게 만듭니다. 즉, 복잡한 네트워크 설정 없이 외부 연결을 확보할 수 있는 방법입니다.

따라서 사용자는 CGNAT 제약 조건에도 불구하고 외부에서 자신의 서버에 접근할 수 있는 환경을 구축할 수 있으며, 이는 셀프 호스팅 환경에서 네트워크 제약을 극복하는 실질적인 대안을 제공합니다.

800달러 이하 수입품에 대한 소액 면세(de minimis) 행정상 면제가 중단되었습니다. 이는 일정 금액 이하의 수입품에 대해 관세 및 기타 세금 부과를 면제해주는 행정상의 면제 조치가 중단됨을 의미합니다.

이러한 면제 중단은 수입품에 대한 통관 절차와 관련 세금 부과 기준에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 소액 수입품을 취급하는 사업자나 개발자들은 변경된 규정에 따라 새로운 통관 절차와 관련 법규를 확인해야 합니다.

소액 면세 제도의 중단은 국제 무역 및 전자상거래 시스템을 구축하거나 관리하는 개발자들에게 새로운 규제 환경을 반영해야 함을 시사합니다. 따라서 관련 시스템과 데이터베이스를 업데이트하여 변경된 세관 규정을 정확하게 반영하는 것이 중요합니다.

이 변경 사항은 특정 품목이나 수입 경로에 따라 적용 여부가 달라질 수 있으므로, 실제 적용 시에는 관련 세관 당국의 최신 지침을 반드시 확인해야 합니다.

프로젝트 관리자(PM)들이 AI 챗봇을 사용할 때 첨부 파일 용량 제한으로 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위한 크롬 확장 서비스가 개발되었습니다. 이 서비스는 여러 AI를 마치 서핑하듯 연결하여 대화 내용을 인수인계하고 관리할 수 있도록 돕는 PocketPM입니다.

개발자는 여러 프로젝트를 동시에 진행하는 과정에서 각 AI 챗봇에 첨부 용량 제한이 있어 작업 효율성이 저하되는 상황을 겪을 수 있습니다. PocketPM은 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 간의 대화와 정보를 스마트하게 연결하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.

이 크롬 확장 서비스는 여러 AI 챗봇 간의 대화 흐름을 끊김 없이 연결하여 정보 인수인계를 용이하게 하는 데 중점을 둡니다. 따라서 AI를 활용하여 복잡한 프로젝트를 진행하는 개발자나 PM들에게 작업 흐름을 개선하고 정보 관리를 효율화할 수 있는 실용적인 도구로 활용될 수 있습니다.

RouteMind는 인간의 개입을 통해 검색 증강 생성(RAG)의 성능을 개선하고자 하는 Agentic RAG 프로젝트입니다. 일반적인 RAG 방식이 문서를 청크하고 임베딩한 뒤 검색하는 방식이라면, RouteMind는 지식의 영역(Area)과 그 관계를 사람이 직접 정의하는 데 중점을 둡니다.

이러한 접근 방식은 Agent가 단순히 키워드 검색을 수행하는 것을 넘어, 먼저 지식 영역을 정의하고 어디를 찾아야 할지 라우팅(routing)하는 과정을 거친다는 점에서 차별화됩니다. Agent는 정의된 영역을 따라 해당 영역의 문서를 읽도록 하여 검색의 정확성과 맥락 이해도를 높입니다.

결과적으로 RouteMind는 사람이 지식 구조를 설계함으로써 Agent가 더 의미 있는 정보를 찾고 처리할 수 있도록 하는 새로운 RAG 아키텍처를 제시합니다. 이는 단순한 문서 검색을 넘어 인간의 추론 능력을 RAG 시스템에 통합하려는 시도입니다.

AI는 지혜가 없으며 개발자 역시 마찬가지라는 주장이 제기됩니다. 코드의 유지보수성과 좋은 아키텍처는 그 효과를 파악하는 데 수개월에서 수년이 걸리기 때문에 명확한 측정 기준이 부족합니다. 이로 인해 코드가 읽기 어렵고 변경이 비결정적으로 실패하며, 기능 추가 시 일관성을 유지하기 어렵다는 문제가 발생합니다.

숙련된 소프트웨어 엔지니어들은 이러한 코드의 냄새를 감지하고 문제를 해결하는 직관을 가지고 있지만, AI는 초보자용 규칙에서 학습하며 실제 코드의 복잡성을 완전히 이해하지 못합니다. AI는 재사용 가능한 함수를 정의하거나 코드를 단순화하는 데 어려움을 겪으며, 이는 개발자들이 좋은 코드를 정의하고 숙련도를 쌓는 과정에서 발생하는 실수를 학습하지 못한다는 의미입니다.

결국 많은 개발자들이 코드를 작성하고 읽는 데 AI에 의존하면서 코딩에 대한 책임감과 실수를 통해 배우는 기회를 상실하고 있습니다. AI는 도구일 뿐이며, 소프트웨어 산업의 특성상 자동화가 항상 효율적이라는 주장에도 불구하고, 개발자들이 AI 사용에 대한 책임을 지지 않는다면 장기적으로는 위험이 따를 수 있습니다.

압축 알고리즘인 gzip이 언어 모델이 될 수 있는지에 대한 질문을 다루고 있습니다. 딥러닝 기반의 신경망이나 학습된 파라미터 없이 오직 압축기 자체만으로 언어 모델링이 가능한지에 대한 탐구가 핵심입니다. 저자는 언어 모델링이 압축과 예측의 등가성이라는 개념에서 출발하여 gzip이 어떻게 텍스트를 생성할 수 있는지 설명합니다.

압축기는 본질적으로 확률 모델을 내포하고 있으며, 이는 정보 이론에 기반합니다. gzip은 DEFLATE 알고리즘을 사용하여 최근 텍스트 내에서 일치하는 바이트를 찾아 압축하는데, 이는 다음에 올 바이트를 예측하는 과정과 유사합니다. 따라서 특정 후보 바이트가 이미 컨텍스트 내에 존재하는 텍스트를 반복하거나 중복하는 경우 압축 길이가 거의 0에 가까워지게 됩니다. 이 압축 길이를 통해 후보의 예측 정확도를 측정할 수 있습니다.

저자는 이 압축 점수를 활용하여 빔 서치(beam search)를 통해 텍스트를 생성하는 방법을 제안합니다. 빔 서치는 단순히 가장 잘 압축되는 단일 바이트를 선택하는 것의 한계를 극복하고, 여러 후보를 동시에 탐색하여 최적의 연속된 바이트 시퀀스를 찾는 방식으로 생성 품질을 향상시킵니다.

실제로 이 방법론을 시도한 연구는 성능이 좋지 않았지만, 빔 서치를 추가함으로써 생성 품질이 상당히 개선된다는 점을 발견했습니다. 이 연구는 압축과 예측의 관계를 활용하여 언어 모델링을 접근하는 새로운 방법을 제시합니다.

딥테크 기업인 Morphotonics가 데이터 센터용 광학 부품으로 디스플레이 기술을 확장하기 위해 4000만 유로를 유치했습니다. 이 회사는 나노임프린트 리소그래피(NIL) 기술을 사용하여 AR 글라스 및 기타 광학 장치에 사용되는 디스플레이를 제조하는 데 특화되어 있으며, ASML의 공급망을 활용하고 있습니다.

Morphotonics는 이 자금을 통해 생산을 확장하고 데이터 센터용 광학 부품 시장으로 진출할 계획입니다. 이들은 스마트 글라스에 사용되는 웨이브가이드 기술을 보유하고 있으며, 이는 메타 레이밴 디스플레이와 같은 제품에 적용됩니다. 최근 스마트 글라스 시장의 성장에 따라 제조사들은 대량 생산이 가능한 Morphotonics와 같은 장비를 찾고 있습니다.

회사는 현재 하드웨어 장비 판매와 공정 라이선싱을 통해 수익을 창출하고 있으며, 향후 2~3년 내에 50개의 배포를 목표로 하고 있습니다. 또한 데이터 센터에서 광자 집적 회로(Photonic Integrated Circuits)를 사용하는 코패키지 광학 기술로의 확장을 추진하고 있습니다.

Morphotonics는 이번 자금으로 인력을 두 배로 늘려 60명 규모로 확장하고 있으며, 다음 기계는 연간 600만 개의 웨이브가이드를 생산할 수 있도록 설계되어 내년 초에 출하될 예정입니다. 이는 디스플레이를 넘어 데이터 센터 인프라에 필수적인 광학 솔루션 제공을 목표로 합니다.

애플 뮤직이 런던 배터시 파워 스테이션 내에 새로운 콘서트 장소를 개장합니다. 이 600석 규모의 공연장은 유럽 본사 아래에 위치하며 템스 강을 조망할 수 있는 북쪽 공간을 활용합니다. 애플 뮤직의 올리버 슈서 부사장은 이 시설이 "전 세계 어느 곳의 어떤 장소보다 더 많은 카메라와 스피커를 갖추고 있다"고 언급하며 기술적 사양을 강조했습니다.

이러한 움직임은 런던 라이브 음악 시장이 심각한 압박을 받고 있는 상황에서 나타났습니다. 작년에만 45개의 공연장이 문을 닫았으며, 영국 전역에서도 생활비 상승과 팬데믹 이후 라이프스타일 변화로 인해 400개의 클럽이 폐쇄되었습니다. 이러한 상황 속에서 거대 기술 기업이 물리적 공간을 활용하여 새로운 콘텐츠 생태계를 구축하는 것은 독립적인 공연장 소유주들에게는 우려를 안겨줄 수 있습니다.

애플 뮤직은 이 공간을 단순히 고객을 유치하기 위한 것이 아니라, 아티스트와 팬을 연결하고 콘텐츠를 방송하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 시설은 사운드 반사를 최소화하도록 설계되었으며, 영상 및 오디오를 위한 설비가 완벽하게 갖춰져 있어 아티스트들이 라이브 스트리밍이나 팟캐스트 녹음 등 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.

애플 뮤직은 스포티파이 등 경쟁 서비스와 차별화하기 위해 맞춤형 콘텐츠 제작을 목표로 하고 있습니다. 이는 음악 스트리밍이 "일차원적"이라는 비판에 대응하며, 단순히 음악을 제공하는 것을 넘어 팬들이 아티스트와 더 깊이 소통하고 그들의 음악 제작 과정을 이해할 수 있는 경험을 제공하려는 시도입니다.

게임을 좋아하는 학생이나 직장인을 대상으로 짧게 플레이하고 기록을 겨룰 수 있는 웹 게임 플랫폼 ITLAND가 개발되었습니다. 이 플랫폼은 사용자들이 게임을 시작하기 전에 가볍게 손을 풀고 친구나 동료와 기록으로 내기하며 즐길 수 있도록 설계되었습니다.

플랫폼은 처음에는 반응속도 게임인 QUEUE ZERO로 시작하여 사용자들의 흥미를 유발했습니다. 이후 타자와 계산처럼 짧은 시간 동안 집중해서 즐길 수 있는 다양한 도구들을 추가하면서 ITLAND로 확장되었습니다.

이러한 확장을 통해 사용자는 짧은 시간 내에 집중하여 게임을 즐길 수 있으며, 기록 경쟁을 통해 재미를 더할 수 있습니다. 개발자는 짧은 플레이 세션과 기록 경쟁이라는 핵심 요소를 결합하여 사용자 참여를 유도하는 웹 게임 플랫폼을 구축했습니다.

연구의 진실성과 학술 출판 과정에 심각한 문제가 발생하고 있다는 내용입니다. 저자 레오니드 슈나이더는 연구 무결성, 생물의학 윤리, 학술 출판에 대해 논하며, 특히 AI가 생성하거나 도난된 참조, 허위 이미지 등이 학술지에 게재되는 현상을 지적합니다.

주요 출판사들인 스핑거 네이처(Springer Nature)나 엘스비어(Elsevier)와 같은 곳에서 이러한 허위 정보가 포함된 논문이 발행되고 있으며, 이는 전문가들의 검토 과정에도 불구하고 학술적 내용의 신뢰성에 의문을 제기합니다. 예를 들어, 어떤 논문은 영혼이나 사후 세계의 존재를 증명하려는 기괴한 임상 시험을 바탕으로 하며, 그 그래픽 초록은 인공지능이 생성한 허위 정보로 채워져 있습니다.

이러한 문제는 단순히 개별 논문의 오류를 넘어 출판 과정 전반의 구조적인 문제와 관련되어 있으며, 연구의 내용과 과학적 결론을 평가하는 데 있어 통합적인 무결성 문제를 분류하고 해석하기가 매우 어렵습니다. 저자는 이러한 현상이 공적 자금에 의해 운영되는 출판-제지 공장 복합체 내에서 발생하고 있다고 지적하며, 독자들이 출판된 내용을 무조건적으로 신뢰하기보다 비판적인 시각을 가져야 함을 강조합니다.