최근에 과연 내가 할 수 있는 일이 무엇인지에 대해 생각해보게 되는데, 예전에 낮은 수준의 자동화에 관해 논의하던 시절과는 확실히 다른 분위기가 있는 것 같다. 대규모 언어 모델이 등장한 이후에 그동안 매달리던 문제들이 한꺼번에 해결되었다고 말하는 사람들이 꽤나 있고, 개발자 커뮤니티에서 목수일을 배울까 고민중이라고 글을 쓰는 사람도 보았다.

대규모 언어 모델 등장 이후에 육체노동자보다 일부 전문직 노동자가 대체될 가능성이 높다는 이야기 때문인 듯 하다. 한국언론진흥재단 일반 이용자 대상의 설문조사를 보면 생성 인공지능의 직업 대체 가능성을 보았을 때, 번역가/통역사(90.9%), 데이터분석 전문가(86.9%), 자산관리사/보험설계사 (79.2%), 회계사/세무사(74.0%)로 나타난다. 10개 직업군이 대부분 전문직종에 속하기 때문에 육체노동자와 비교하여 보기는 어렵지만 일반인들의 인식 경향을 확인해볼 수 있는 자료다.

하지만 육체노동자라도 크게 다르지 않을 것 같다. 올해 주식시장에서 가장 주목받은 섹터를 뽑으라면 2차전지와 로봇이라고 할 수 있는데 로봇의 성능향상도 급격하게 이루어질 가능성이 커보인다. 아마존과 구글은 이와 관련된 연구를 거의 비슷한 시기에 발표했다.

Amazon releases largest dataset for training “pick and place” robots
아마존은 창고에서 제품을 선택, 분류 및 포장하는 로봇의 성능을 개선하기 위한 노력의 일환으로 산업용 제품 분류 환경에서 캡처한 가장 큰 이미지 데이터 세트를 공개했습니다 . 산업 이미지의 가장 큰 이전 데이터 세트가 대략 100개 객체에 대해 특징을 나타낸 반면 ARMBench라고 하는 Amazon 데이터 세트는 190,000개 이상의 개체를 특징으로 합니다. 따라서 새로운 제품과 컨텍스트에 더 잘 일반화할 수 있는 “선택 및 배치” 로봇을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.

RT-1: Robotics Transformer: for Real-World Control at Scale
다중 작업 시연의 대규모 데이터 세트를 교육하고 새 작업으로 일반화하는 방법, 환경 변화에 대한 견고성 및 방법을 보여주는 Transformer 기반 모델인 Robotics Transformer, RT-1을 제시합니다. 

Deep RL at Scale: Sorting Waste in Office Buildings with a Fleet of Mobile Manipulators
사무실 건물에서 재활용품과 쓰레기를 분류하는 대규모 실제 작업에 적용된 로봇 조작 기술의 심층 강화 학습 시스템에 대해 설명합니다.

Uniqlo’s Parent Company Bets Big on Tiny RFID Chips
By Belle Lin

유니클로의 모회사 Fast Retailing Co.는 RFID에 투자. 이로 인해 구매한 의류를 상자에 넣기만 하면 빠르게 결재가 이루어진다. 아래는 WSJ에 올라온 사진.

생성 인공지능이나 컴퓨터 비전을 활용한 로봇 이야기가 주목받고 있지만, 이러한 방식은 아직까지 광범위한 사용에는 비용이 많이 든다. 반면, 낡은 기술로 보이는 RFID 태그는 개당 60센트에서 4센트까지 가격이 하락했다.

이러한 기술을 활용함으로써 얻을 수 있는 장점은 고객 쇼핑 경험 개선.

Fast Retailing은 기계를 출시한 이후로 고객이 계산대에서 대기 시간을 50% 줄였다고 말했습니다. 이 회사는 RFID 판독기와 안테나를 사용하고 있으며 둘 다 POS 시스템에 통합되어 있으며 품목을 구매한 후에는 추적이 중단된다고 말했습니다. 

많은 쇼핑객은 셀프 계산대 에서 스캔하기 어려운 품목과 기타 문제 로 인해 미뤄졌다며 셀프 계산대 사용을 주저하고 있습니다 . 2021년 고객 경험 기술 회사인 Raydiant가 조사한 쇼핑객의 36%는 셀프 계산대 사용이 크게 증가했다고 답했으며 67%는 기계에서 어떤 종류의 오류를 경험했다고 말했습니다. Uniqlo와 같은 소매업체는 더 나은 기술을 제공하여 이러한 고객의 우려를  완화하는 것을 목표로 합니다 .  

하지만 기술 도입은 단순히 쇼핑 경험 개선 뿐만은 아니라 전반적 제품 관리를 위함이기도 하다.

Mr. Tambara는 셀프 체크아웃 기계가 RFID로 Uniqlo의 공급망을 개선하기 위한 광범위한 노력의 일부라고 말했습니다. Theory와 Helmut Lang을 포함한 모든 패스트 리테일링 브랜드는 2017년부터 가격 태그에 RFID 칩을 내장하기 시작했습니다. 이를 통해 소매업체는 공장에서 창고 및 매장 내부까지 개별 품목을 추적할 수 있습니다. 이 데이터는 유니클로가 매장 재고의 정확성을 개선하고 수요에 따라 생산을 조정하며 공급망에 대한 가시성을 높이는 데 매우 중요하다고 회사는 말했습니다.

State of Crypto 2023
By a16zcrypto

생성 인공지능에 관한 이야기만 주목받는 시기이지만, 오히려 최근의 몇 가지 사건이 블록체인에 관심을 기울여야 하는거 아닌지 생각하게 만들었다. State of Crypto 2023 자료 초반에 Web3에 관한 아이디어를 다시 한 번 정리하고 시장 상황을 확인할 수 있는 지표를 제공. (구글 슬라이드)

• 웹3.0은 단순한 금융 운동이 아니라 인터넷의 진화입니다.
• 블록체인은 장부 그 이상의 컴퓨터입니다.
• 암호화폐는 새로운 금융 시스템일 뿐만 아니라 새로운 컴퓨팅 플랫폼입니다.

공상과학 출판사 중 하나인 클락스월드(Clarkesworld)는 새로운 원고 투고를 금지했다. 인공지능으로 작성한 원고가 기하급수적으로 투고되었기 때문이다. 아마도 이 잡지가 가지고 있는 독특한 수익모델도 기여한 측면이 있지 않을까 싶은데, 잡지는 단어당 10~12센트 가량의 원고료를 지불한다고 한다. 아래는 편집자가 직접 만들어서 올린 투고건수 그래프 (출처)

이 잡지에만 해당하는 일은 아니다.

클라크스월드의 상황은 독특하지 않습니다. 사이언스, 네이처를 비롯한 여러 학술지에서는 이 기술이 논문의 저자로 등재된 후 ChatGPT 사용을 제한하는 정책을 도입했습니다. Nature의 편집자들은 정책을 설명하는 게시물에서 “모든 저작자 표시에는 저작물에 대한 책임이 수반되며, AI 도구는 그러한 책임을 질 수 없습니다.”라고 썼습니다.

Clarkesworld’s situation is not unique. Several academic journals, including Science and Nature, have instituted policies restricting the use of ChatGPT after the technology was listed as an author on papers. “Any attribution of authorship carries with it accountability for the work, and AI tools cannot take such responsibility,” Nature’s editors wrote in a post outlining their policy.

Flooded with AI-created content, a sci-fi magazine suspends submissions

기존 창작 영역이 가지고 있던 해자가 모두 사라지면서 어떤 방식으로 수익화를 하고 비즈니스를 만들어나가야하는지에 대한 부분이 완전히 새롭게 바뀌는 시대가 될 것이다.

Data Is Great — But It’s Not a Replacement for Talking to Customers
by Graham Kenny, HBR
기업이 인사이트를 얻기 위한 방법으로 데이터에 과도하게 집중하는 것을 이야기하는 글이다. 은행들이 데이터로 고객을 분석하고 유통업도 대량의 데이터를 분석하며 빅데이터 푸시(big data push)를 선언했다는 사례를 언급한다. 하지만 데이터로 인사이트를 찾으려는 행동에 대한 우려를 표하며 진짜 성공은 도요타나 어도비처럼 고객의 소리를 듣는 것에서 왔다고 말한다.

데이터가 “정밀하게 부정확”하지 않은 경우 최신 컴퓨터 성능을 사용하여 고객의 구매 행동 패턴을 조사한다. 하지만 빅 데이터의 한계를 이해해라. 데이터는 역사적이며 정적이다. 과거에 대한 것이기 때문에 역사적이다. 당신의 고객은 데이터가 획득한 것에서 이동했을 가능성이 크다. 그리고 다른 컴퓨터 모델링과 마찬가지로 여러분이 묻고 싶지 않은 질문에 답할 수 없기 때문에 정적이다.[expand title=eng]
So, provided your data isn’t “precisely inaccurate” employ modern computer power to examine patterns in your customers’ buying behavior. But understand big data’s limitations. The data is historic and static. It’s historic because it’s about the past. Your customers have most likely moved on from what the data captures. And it’s static because, as with any computer modeling, it can never answer a question that you didn’t think to ask.[/expand]

직접 목소리를 듣는 인터뷰에서 오는 편향도 있을 수 있지만 사실 데이터를 들여다보기전에 이미 현장에서 일하고 있는 사람은 대부분 정답을 알고 있다.

‘Follow our podcast’: Apple Podcasts to stop using ‘subscribe’
By James Cridland
구독 모델이 일반적인 수익모델로 사로잡으면서 구독(subscribe)이라는 말 자체가 돈 내야한다는 의미처럼 들릴 수 있는 것 같다. 그래서 애플은 팟캐스트에서 구독이라는 단어를 팔로우(follow)로 바꾸었다는 내용.

Edison Research의 Tom Webster는 현재 팟 캐스트를 듣지 않는 청취자의 47 %가 팟 캐스트를 ‘구독’하면 비용이들 것이라고 생각하며 팟 캐스트의 성장을 걸림돌이 될 수 있는 것이라고 말합니다.[expand title=eng]
Tom Webster from Edison Research says 47% of people who don’t currently listen to podcasts think that ‘subscribing’ to a podcast will cost money, describing it as a stone in the shoe of podcasting’s growth run.[/expand]

우리나라에서는 용어가 정리 되지 않아서인지 사람들이 가지는 선입견이 크지 않은 것 같다. 유튜브에서는 구독과 가입(유료 후원)으로 되어 있다.

데미안 허스트의 새로운 프로젝트에 관한 토론 영상을 보고 흥미로워 보여서 프로젝트에 대한 내용을 조금 찾아보았다. 다음은 Fast Company에 나왔던 짧은 소개 기사다.

영국 예술가 Damien Hirst의 최신 프로젝트 The Currency는 두 가지 형태의 작품입니다. 작품의 물리적 형태는 손으로 그린 다채로운 점들로 덮여 있는 10,000장의 ​​A4 용지입니다. 지폐와 같은 방식으로 각 시트에는 허스트의 홀로그램 이미지, 서명, 마이크로닷이 포함되어 있으며 일련 번호 대신 작은 개별 메시지가 있습니다.

작품의 두 번째 부분은 이 손으로 그린 ​​각 시트에 해당 NFT(대체 불가능 토큰)가 있다는 것입니다. NFT는 블록체인으로 알려진 보안 온라인 원장에 존재하는 디지털 소유권 인증서입니다.

The Currency가 작동하는 방식은 수집가가 실제 작품을 즉시 구매하지 않는다는 것입니다. 대신 NFT에 대해 2,000달러를 지불하고 1년 동안 디지털 버전을 원하는지 아니면 실제 버전을 원하는지 결정해야 합니다. 수집가가 하나를 선택하면 다른 하나는 파괴됩니다.[expand title=eng]

English artist Damien Hirst’s latest project, The Currency, is an artwork in two forms. Its physical form is 10,000 unique hand-painted A4 sheets covered in colorful dots. In the same way as paper money, each sheet includes a holographic image of Hirst, a signature, a microdot, and—in place of a serial number—a small individual message.

The second part of the artwork is that each of these hand-painted sheets has a corresponding NFT (nonfungible token). NFTs are digital certificates of ownership that exist on the secure online ledgers that are known as blockchains.

The way The Currency works is that collectors will not be buying the physical artwork immediately. Instead, they will pay $2,000 for the NFT and then have a year to decide whether they want the digital or the physical version. Once the collector selects one, the other will be destroyed.[/expand]

화폐란 무엇인지 본질적인 속성에 대한 의문을 제기하는 프로젝트라고 말한다. 가치란 가치를 부여하는 커뮤니티의 맥락과 떨어져서 존재하기는 어려운데, 데미안 허스트의 프로젝트에는 두 가지 커뮤니티가 있다. 실제 예술 작품을 소유하고 그것에 가치를 부여하는 커뮤니티와 디지털 버전을 소유하고 그것이 진짜 소유라고 생각하는 커뮤니티이다. 구매한 사람들이 어떤 것을 선택할지는 1년이 지나 알게 될 것이다.

OpenAI

GPT-3 모델을 만든 OpenAI에서 공개한 또 다른 ML 프로젝트인 Codex. 자연어 입력을 통해 소프트웨어 코드를 작성할 수 있도록 만들어준다. 사이트에는 간단한 탄막 피하기류 게임 만드는 영상부터 데이터 분석에 이르기까지 몇 가지 사례가 나와있다.

유튜브 영상을 보면 데모를 볼 수 있는데 생각하고 판단하는 인공지능은 아니지만 많은 부분을 자동화하는 모습을 확인할 수 있다.

프로그래머가 무엇을 빌드해야 하는지 알게 되면 코드를 작성하는 행위는 (1) 문제를 더 단순한 문제로 분해하고 (2) 이러한 단순한 문제를 이미 존재하는 기존 코드(라이브러리, API 또는 함수)에 매핑하는 것으로 생각할 수 있습니다. 후자의 활동은 아마도 프로그래밍에서 가장 재미없는 부분(그리고 진입 장벽이 가장 높음)이며 OpenAI Codex가 가장 뛰어난 부분입니다.[expand title=eng]

Once a programmer knows what to build, the act of writing code can be thought of as (1) breaking a problem down into simpler problems, and (2) mapping those simple problems to existing code (libraries, APIs, or functions) that already exist. The latter activity is probably the least fun part of programming (and the highest barrier to entry), and it’s where OpenAI Codex excels most.[/expand]

머신러닝으로 “이미지 인식이 되네. 자연어 처리가 되네!”라고 했던게 2014년 언저리부터 지속되어 온 일이라면, 이러한 것으로 무엇을 어떻게 더 할 수 있을지에 대한 내용을 보는 것이 새로운 흐름이 되지 않았나 싶다.

Culture Change and Conflict at Twitter

By Kate Conger, The New York Times 

한창 때 트위터는 여러 가능성으로 많은 주목을 받았지만 새로운 제품 개발의 지연, 투자자들의 압력, 이용자의 불만과 같은 다양한 문제를 겪었다. 최근에는 혁신적인 변화를 보여주기 위한 다양한 서비스를 시도했다. 물론 금새 종료한 서비스들이 많지만 뒤늦게 변화하는 모습을 보여주는 듯 했다.

혁신을 위해 새로운 경영진을 데려오며 조직의 문제가 발생했다는 것을 보여주는 뉴욕타임즈의 기사. 새로운 디자인 부사장 데이비스는 서로서로 칭찬과 비판을 할 것을 요구했고 많은 직원들이 부담감을 느끼고 회사를 떠났다는 이야기도 있다.

친절한 문화(nice culture)라고 부르는 것은 조직 생활에서 많이 경험하게 되는 것 중 하나이지만 과도한 경우 조직 문화에 부정적 영향을 가져온다. 친절한 문화가 가지는 위험성으로 위기에 대한 대응을 어렵게 하고, 혁신을 제한하고, 인력 유출을 가져오며, 의사 결정의 속도를 늦춘다고 이야기한다.

데이비스 같은 스타일의 리더십이 옳은 것인가? 조직에서는 많은 불만을 이야기했다는 언급도 있다.

데이비스는 직설적인 스타일 때문에 직원들과 반복적으로 충돌했습니다. 직원에 대한 그의 대우는 또한 트위터의 직원 관계 부서에서 여러 조사의 대상이 되었고 CEO인 잭 도시에게 너무 많은 사람들이 떠나고 있다는 불만을 표출하기도 했습니다.[expand title=eng]

Mr. Davis repeatedly clashed with employees because of his blunt style. His treatment of workers was also the subject of several investigations by Twitter’s employee relations department, and of complaints to Jack Dorsey, the chief executive, that too many people were leaving.[/expand]

이러한 것을 어떻게 할 것인지는 언제나 문제가 된다.

그는 문화적 엉망징창은 직원들을 짜증나게 하고 때로는 재정적 불안정을 야기하기도 한다고 말했습니다. “이러한 두 가지 사이에 균형이 있습니다. 사회화와 강력한 문화를 통해 그것을 할 것인가, 아니면 돈과 사람들을 단속하는 것을 통해 할 것인가”[expand title=eng]

Cultural shits rile employees and sometimes cause financial instability, he said. “There is always this balance between: Do we do it by socialization and having a strong culture, or do we do it with money and cracking down on people?”[/expand]

조직을 개선하려는 시도는 최근 다양한 테크 기업에서 나타나고 있는데 문화란 한 번 자리잡으면 쉽게 바꾸기 어려운 것이다. 리더십에 대한 일반적인 가치평가를 떠나 조직 문화 개선을 위해 어떤 종류의 리더십이 타당한지에 대해 생각해보게 된다.

Why we won’t spend all day in the metaverse

메타버스에 관한 내용을 찾아서 읽던 중 본 짧은 이야기. 메타의 앤드류 보스워스와 메타버스에서 이야기하며 즐거운 시간을 보냈는데 하루종일 있을 수 없다는 생각이 들었다고 언급하며 아래와 같이 말한다.

Bosworth는 “Axios on HBO”와의 인터뷰에서 “메타버스에는 음식이 없습니다. “메타버스는 꽤 훌륭하고 재미있고 매력적이겠지만, 여전히 직접 방문하는 것만큼 좋은 일은 없을 것입니다.”

만족스러운 경험은 10년 후에나 가능할 것이라고 인정했다. 하지만 과연 10년으로 가능할까? 어떤 기기를 통해 이용하게 될지에 대해서부터 여러 분야에 걸친 이슈에 이르기까지 넓은 범위의 공감대는 있으나 확실하게 정의된 부분이 없다.