OpenAI API

OpenAI에서 새롭게 출시된 머신러닝 도구가 공개되고 나서 많은 사람들이 관심을 보였다. 엄청나게 큰 데이터를 통해 학습한 텍스트 생성 모델이라고 간단하게 설명할 수 있을 것 같다. 나는 열렬한 ML 신봉자는 아니었지만 GPT-3를 보면서 과연 어디까지 어떻게 활용할 수 있을까 생각해보게 된다. ML이 보편적인 기술이 되면서 이 기술을 어떻게 활용할지에 대한 상상력이 더 중요해지는 시기가 오는 것 아닌가. 트위터에서 GPT-3를 사용한 다양한 사례 중 몇 가지를 뽑았다.

This is mind blowing.

With GPT-3, I built a layout generator where you just describe any layout you want, and it generates the JSX code for you.
W H A T pic.twitter.com/w8JkrZO4lk
— Sharif Shameem (@sharifshameem) July 13, 2020

OpenAI releases Image-GPT, a version of the same AI that you’ve probably seen generating writing. Only this time the same architecture (!!!) is trained on images instead. Given a partial image, it can generate multiple different ways of completing it. https://t.co/2DfsXyn984 pic.twitter.com/9DGBZDSTne

— Kaj Sotala (@xuenay) June 19, 2020

This changes everything.

With GPT-3, I built a Figma plugin to design for you.
I call it “Designer” pic.twitter.com/OzW1sKNLEC
— Jordan Singer (@jsngr) July 18, 2020

I made a fully functioning search engine on top of GPT3.

For any arbitrary query, it returns the exact answer AND the corresponding URL.
Look at the entire video. It’s MIND BLOWINGLY good.
cc: @gdb @npew @gwern pic.twitter.com/9ismj62w6l
— Paras Chopra (@paraschopra) July 19, 2020

=GPT3()… the spreadsheet function to rule them all.

Impressed with how well it pattern matches from a few examples.
The same function looked up state populations, peoples’ twitter usernames and employers, and did some math. pic.twitter.com/W8FgVAov2f
— Paul Katsen (@pavtalk) July 21, 2020

The No-Code Generation is arriving
Danny Crichton, by TechCrunch
노 코드 세대(No-Code Generation)이라는 말이 자극적인것처럼 들릴수도 있지만 이미 4-5년 전부터 주변 사람들과 항상 해왔던 이야기이다.

지난 2년 동안 우리는 광범위하게 (그리고 매우 부정확하게) “코드없는 플랫폼”이라고 불리는 전체 소프트웨어 클래스의 부상을 목격했다. 이러한 도구는 사용자가 일상 업무에서 컴퓨팅의 힘을 훨씬 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 이는 일종의 오브젝트 기능을 고려하여 가장 성공적인 디지털 광고 캠페인을 계산하는 것부터 컴퓨터 비전 라이브러리를 건물에 들어가거나 나가는 사람의 수를 계산하는 워크 플로에 통합하는 것부터 모든 것이 될 수 있다.[expand title=eng]
Over the past two or so years, we have seen the rise of a whole class of software that has been broadly (and quite inaccurately) dubbed “no-code platforms.” These tools are designed to make it much easier for users to harness the power of computing in their daily work. That could be everything from calculating the most successful digital ad campaigns given some sort of objective function, or perhaps integrating a computer vision library into a workflow that calculates the number of people entering or exiting a building.[/expand]

컴퓨터사이언스 외 전공에서 학생들에게 코딩을 가르치는 방향으로 커리큘럼이 추가되었는데 개인적으로는 회의적이었다. 주변에 있는 컴퓨터 엔지니어 하는 분도 그런걸 왜 가르쳐야하는지 비슷한 의견을 준 적이 있다. 그런 것들이 다 솔루션으로 만들어지기 때문에 애매하게 배우는 것이 전혀 도움이 안 된다는 것. 꼭 데이터 분석을 파이썬으로 한다든지 모두가 스파크를 배워야한다든지 하는 건 아니지 않을까. 전문적 엔지니어링 영역으로 들어가면 또 이야기가 달라지기에 할 수 있는 범위에 집중하고 기본적인 이해에 기반하여 협업하는 방식이 좋은거 아닐까.

Experimenting with Automatic Video Creation from a Web Page
By Google Research
 
웹 페이지에서 자동으로 비디오를 생성해주는 구글의 URL2Video. 동영상을 보면 간단하게 이해할 수 있는데 웹 페이지 주소에서 디자인 요소를 추출하고 적절한 시간을 배치한 이후에 레이아웃에 맞춰 스타일을 뽑아내는 방식이다.
사레에서 확인할 수 있는 것처럼 커머스 분야에서 활용할 것으로 보인다. 다수 사람들이 정말로 텍스트보다 영상을 선호하는것인지는 여전히 잘 모르겠지만 적어도 사례에서 보여주는 디자인에서는 나쁘지 않아 보인다.
거창하게 인공지능을 이야기하며 기계 학습을 말하지만 MS 오피스에 들어있는 디자인 아이디어라는 것도 인공지능이다. 콘텐츠를 만드는 전체 과정에서 어떤 부분들이 이러한 기술을 활용해 자동화가 될 것인가. 다양한 소프트웨어가 이런 기술을 도입하면서 제작하는 과정이 간편해지는 건 좋은 일이라고 생각할 수도 있지만 어떤 의미로는 점점 먹고 살기 힘들어지는 것인지도 모르겠다.
 

Clubhouse’s Inevitability
by Ben Thompson, stratechery
 
클럽하우스에 대한 글이 너무 많아서 피로감을 느끼는 사람들이 많은가보다. 그래서인지 베네딕트 에반스 같은 경우 최근 쓴 글에서 “I’m not going to write about Clubhouse (I promise).”라고 말하기도 했다. 벤 톰슨의 글도 읽어보지 않으려고 했으나 클럽하우스에 대한 내용과 별개로 재미있어서 간단하게 정리해놓는다. 벤 톰슨은 인터넷에서 발견할 수 있는 포맷 – 텍스트, 사진, 비디오 -이 민주화, 집계, 변환의 역사를 겪어왔던 것처럼 오디오에서도 클럽하우스 방식의 등장은 필연적일 수밖에 없다는 논지를 이야기하고 있다. 인터넷 역사에 관심이 있다든지 벤 톰슨의 몇 가지 글을 읽어왔던 독자라면 익숙한 이야기일 수 있으나 간결하게 정리된 내용이 왠지 여러가지 생각을 하게 만들어주는 것 같다.
우선 민주화(democratization)와 관련하여 인터넷이 누구에게나 콘텐츠를 출판할 수 있는 기회를 주었다는 것은 널리 알려진 사실이다.

텍스트를 배포하는데 더 이상 인쇄기가 필요하지 않고 단순히 블로깅 소프트웨어가 필요합니다. 이미지를 배포하는데 더 이상 스크린 인쇄가 필요하지 않고 단순히 웹 사이트만 있으면됩니다. 비디오 배포에는 더 이상 방송 라이센스가 필요하지 않고 단순히 서버만 필요합니다. 오디오를 배포하려면 더 이상 라디오 타워가 필요하지 않고 MP3만 있으면 됩니다. 이 프로세스를 더 쉽게 만들기 위해 기업이 등장했습니다. 블로깅을 위한 블로거(Blogger), 사진 공유를 위한 플리커(Flickr), 비디오를 위한 유튜브(YouTube), 팟 캐스팅을 위한 아이튠즈(iTunes) 등이 있습니다.[expand title=eng]
Distributing text no longer required a printing press, but simply blogging software. Distributing images no longer required screen-printing, but simply a website. Distributing video no longer required a broadcast license, but simply a server. Distributing audio no longer required a radio tower, but simply an MP3. Businesses soon sprang up to make this process easier: Blogger for blogging, Flickr for photo-sharing, YouTube for video, and iTunes for podcasting.[/expand]

집계(aggregation)는 벤 톰슨이 인터넷의 영향력을 설명하기 위해 지속해서 주장해왔던 이론으로 콘텐츠의 증가로 인해 이용자에게 더 나은 이용자 경험을 제공해주는 플랫폼 사업자가 승자가 되었다는 것이다.  이용자 기반의 네트워크 효과는 더 지배적인 사업자를 만든다. 이러한 전략은 여전히 많은 온라인 기반 비즈니스에서 사용하고 있는데 스포티파이가 팟캐스트에 하고 있는 것들이 사례이다.
전환(transformation)이라는 부분을 보면서 여러가지 생각을 하게 되었는데 인터넷 상황에서도 기존 오프라인에서 하던 것과 콘텐츠 형태가 크게 다르지 않았다는 것이다.

출판 민주화로 인해 콘텐츠가 폭발적으로 증가했음에도 불구하고 실제로 출판된 내용은 인터넷 이전 시대에 출판되어온 내용과 거의 유사했습니다. 블로그 게시물은 기사에 불과했습니다. 인스타그램 게시물은 사진에 불과했습니다. 유튜브 동영상은 TV 에피소드에 불과했습니다. 팟 캐스트는 라디오 쇼였습니다. 마지막 단계는 변화였습니다. 이전에는 불가능했던 완전히 새로운 것을 창조했습니다.[expand title=eng]
Still, even with the explosion of content resulting from democratizing publishing, what was actually published was roughly analogous to what might have been published in the pre-Internet world. A blog post was just an article; an Instagram post was just a photo; a YouTube video was just a TV episode; a podcast was just radio show. The final step was transformation: creating something entirely new that was simply not possible previously.[/expand]

전환과 관련하여 설명한 유튜브의 사례는 다음과 같다.

유튜브는 사이트에 머무르게 만들기 위해 자체 알고리즘에 많은 투자를 해왔지만 몰입도 수준은 여전히 개별 크리에이터가 개별 동영상을 제공한 기록에 의해 결정됩니다. 반면에 틱톡은 참여와 입소문의 안개로 빠르게 함께 흐려지는 비디오 스트림으로 사용자를 밀어넣습니다.[expand title=eng]
YouTube has invested heavily in its own algorithm to keep you on the site, but its level of immersion is still gated by its history of serving discrete videos from individual creators; TikTok, on the other hand, drops you into a stream of videos that quickly blur together into a haze of engagement and virality.[/expand]

유튜브 알고리즘을 연구하면서 생각보다 이용자들이 유튜브가 제공하는 알고리즘에 몰입하지 않는다는 사실을 확인할 수 있었고 필터버블에 대한 우려가 어느 정도는 과장될 수도 있겠구나 하는 생각을 했었다. 클럽하웃의 성공에도 머뭇거림이 없는 알고리즘을 제공하는 것이 필연적으로 필요하다는 이야기를 한다.
COVID-19, 스탠포드의 프라이버시 관련 보고서, 페이스북의 음성서비스 출시 계획에 대한 이야기가 있지만 재미있는 부분은 포맷을 중심으로 하는 전환에 대한 설명과 적절한 비즈니스 모델(텍스트에 대한 설명에서 광고보다는 구독을 이야기한 점)에 대한 부분이 아니었을까. 키워드를 중심으로 이런저런 생각해볼만한 점이 많은 글 아닌가 싶다.

“Allow this app to personalize advertising for you?”
by Eric Benjamin Seufert
이용자 데이터 수집과 관련한 애플의 새로운 정책은 많은 논란을 일으키고 있는데 애플이 프라이버시에 대한 개념을 올바르게 제시하지 않음으로써 이를 무기화했다는 비판이 있다. 즉, ‘let this app track me’ 와 ‘let it show me relevant ads’라는 문장은 와나전히 동일한 것임에도 불구하고 이용자에게는 매우 다른 반응을 이끌어낸다는 것이다.

프라이버시는 사랑, 용기, 연민처럼 난해한 개념입니다. 애플은 프라이버시의 개념을 극단적인 명제로 제시함으로써 무기화했습니다. 이용자는 프라이버시를 지키거나 무시무시한 광고 플랫폼의 “추적”을 통해 지속적으로 완전하게 감시되는 것 중 하나를 선택합니다. 사실 프라이버시는 트레이드 오프를 포함하는 스펙트럼입니다. 디지털 제품 사용자로부터 수집되는 데이터가 적으면 디지털 제품 경험을 개인화하거나 광고를 타겟팅하는 데 사용할 수있는 데이터가 줄어들기 때문에 사용자의 디지털 콘텐츠 액세스를보다 직접적으로 수익화해야합니다. 부분 유료화 모델은 광고의 개인화를 포함한 개인화에 전적으로 근거합니다. 애플은 이것을 알고 있습니다. 일반적으로 소비자는 그렇지 않습니다.[expand title=eng]
Privacy is an abstruse concept — like love, or courage, or compassion. Apple has weaponized the notion of privacy by presenting it as an all-or-nothing proposition: a user either has privacy, or they are being constantly and absolutely surveilled via “tracking” by mendacious ad platforms. In truth, privacy is a spectrum that involves trade-offs. If less data is collected from users in digital products, then less data is available to personalize digital product experiences or to target ads, and so users’ access to digital content must be more directly monetized. The freemium model is wholly predicated on personalization, including the personalization of advertising. Apple knows this. Consumers, generally, don’t.[/expand]

프라이버시는 중요한 문제고 계속 관심은 가는데 연구 결과물이 나오지를 않는다.

Whistleblowers: Software Bug Keeping Hundreds Of Inmates In Arizona Prisons Beyond Release Dates
By Jimmy Jenkins
소프트웨어 버그로 인해 석방되었어야 하는 많은 사람들이 감옥에 갇혀있게 되었다는 기사.

애리조나 교정국 내부 고발자에 따르면, 수감자 관리 소프트웨어가 현행 양형법을 해석 할 수 없기 때문에 석방될 자격이있는 수백 명의 수감자들이 감옥에 갇혀 있습니다.[expand title=eng]
According to Arizona Department of Corrections whistleblowers, hundreds of incarcerated people who should be eligible for release are being held in prison because the inmate management software cannot interpret current sentencing laws.[/expand]

최근 인공지능과 윤리나 편향에 관한 이야기가 주요 쟁점이지만 사람들에게 피해를 끼치기 위해 머신 러닝까지 할 필요가 없다는 점을 보여주는 사례. 베네딕트 에반스는 SQL 윤리로 이런 것을 해결할 수 있는 것도 아니라고 말한다. 결국은 관료제, 프로세스, 정치문화의 문제라고 이야기했다. 생각해볼만한 부분이 있다.

Don’t trust Daily Mail website, Microsoft browser warns users
Jim Waterson, Guardian

MS Edge 브라우저 모바일에 NewsGuard 플러그인이 들어간다. 데일리 메일(Daily Mail) 웹 사이트 방문자는 “일반적으로 본 사이트는 정확성과 책무성의 기본 표준을 유지하지 못함”, “많은 유명 인사의 사례에 대해 손해 배상을 강요 당했다”, “평판을 손상 시키거나 광범위한 경고를 유발하거나 개인 정보 침해를 구성하는 콘텐츠를 정기적으로 게시함”과 같은 경고 메시지를 보게 된다.

NewsGuard는 뉴스 업계 베테랑들에 의해 운영되며 신뢰하라 수 있는 뉴스 웹 사이트를 위한 업계 표준 벤치 마크를 수립하려는 시도라고 말한다. 사이트가 일련의 저널리즘 표준을 준수하는지 여부를 직접 확인하는 애널리스트를 고용한다. 모든 판결을 공개하며 비평에 응답하고 더 높은 평점을 얻기 위해 표준을 개선 할 수 있도록 언론사를 초대한다.[expand title=eng]
NewsGuard is run by news industry veterans and says it is trying to establish industry-standard benchmarks for which news websites should be trusted. It employs analysts to manually check whether sites meet a series of journalistic standards, making all its judgments public and inviting outlets to respond to criticism and improve their standards to gain a higher rating.[/expand]

비즈니스 모델은 기술 기반 기업에 라이센스를 판매하는 형태. 부정확한 정보와 싸워야 하지만 책임은 지고 싶지 않은 기술기반 기업을 대상으로 한다 밝히고 있다.

Inside China’s Dystopian Dreams A.I., Shame and Lots of Cameras
The New York Times · by Paul Mozur

중국의 개인 감시 기술에 대한 기사는 국내에도 많이 나왔는데 특별히 업데이트 된 이야기는 없는 것 같다. 그럼에도 향후 언급한 부분이 있어서 올려놓는다.

시진핑은 중국 감시국을 대대적으로 업그레이드했다. 중국은 보안 및 감시 기술 분야에서 세계 최대의 시장으로 자리 매김하고 있으며, 분석가들은 2020년까지 약 3억 대의 카메라를 설치하게 될 것이라고 전망했다. 중국 구매자는 얼굴이 나온 비디오 영상을 스캔하도록 설계된 모든 서버의 4 분의 3 이상을 사갈 것이라고 리서치 회사인 IUS Markit은 예측했다. 중국 경찰은 지난 수개월 동안 테크노 기반 스누핑에 300억 달러를 추가로 지출 할 것이라고 한 전문가는 말했다.[expand title=eng]
Mr. Xi has launched a major upgrade of the Chinese surveillance state. China has become the world’s biggest market for security and surveillance technology, with analysts estimating the country will have almost 300 million cameras installed by 2020. Chinese buyers will snap up more than three-quarters of all servers designed to scan video footage for faces, predicts IHS Markit, a research firm. China’s police will spend an additional $30 billion in the coming years on techno-enabled snooping, according to one expert quoted in state media.[/expand]

국가적으로 감시에 투자하기에 기술을 보유한 여러 보안관련 기업들이 성장하고 있다. 발전하고자 하는 기술과 국가의 욕망이 맞아떨어지는 것처럼 보인다.

‘사이퍼펑크의 전설’은 요즘 블록체인이 마음에 들지 않는다
코인데스크코리아

다시 말하지만 가장 중요한 문제는 프라이버시 혹은 익명성을 지키느냐 아니면 고객파악제도(KYC)에 따라 거래 당사자의 신원을 중앙 권력이 일일이 확인하고 관장하느냐의 싸움입니다. “권력을 분산하는(decentralized), 무정부주의(anarchic), 개인 간 직접 거래(peer-to-peer)”냐, 아니면 “권력을 집중하는(centralized), 중앙의 승인을 받아야만 거래할 수 있는(permissioned), 권력이 뒤에서 모든 것을 감시하고 장악할 수 있는 길을 열어주느냐(back door)”의 싸움이기도 합니다. 프라이버시를 무엇보다 중시하는 사이퍼펑크나 사토시, 다른 선구자들은 중앙의 승인이 없이도 누구나 접근할 수 있으며 거래 수단으로 돈을 주고받는 과정은 중개인 없이 개인 간에 직접 하는 방식을 고집해왔습니다. 한 걸음 더 나아가 아예 법정화폐를 대체해야 한다는 주장이 나오기도 했죠.

비트코인에 대해 복잡한 이야기를 하지만 결국 중요한 컨셉은 이 부분 아닌가 싶다. 일본에서는 세금도 걷는다고 하는데 그렇다면 과연 비트코인이 가지는 의미가 있을까.

French data protection watchdog fines Google $57 million under the GDPR
Romain Dillet by TechCrunch

프랑스 데이터 보호 감시기관 CNIL이 구글에 GDPR 위반혐위로 5천만 유로 벌금을 부과했다는 기사. 새로운 안드로이드폰 설정과정에서 GDPR 규정을 준수하지 못했다는 것. 투명성과 이용자동의 부문에서 세 가지 사례를 이야기 함.

첫째, 만약 이용자들이 개인화 광고에 자신의 데이터가 이용되는 절차를 확인하기 위해서 5-6번의 과정이 필요하다는 것(용어가 애매모호하여 이해하기 어렵다는 점). 둘째, 이용자를 구글 계정에 로그인하도록 강제한다는 점(계정을 만들지 않으면 이용자 경험이 악화될 것이라고 말함). 셋째, GDPR에서 금지하는 광범위한 동의를 요청한다는 점이다.