With ad privacy coming, ad tech is about to get its close-up
Digiday · by Lucia Moses

페이스북 스캔들 이후 프라이버시에 대한 규정이 강화되면서 광고 기술 기업들이 이용자 데이터를 활용하기 점차 어려워질 수 있다는 이야기.

EU의 일반 정보 보호 규정(GDPR)이 5월에 발효되면 광고 회사는 사용자의 데이터 리타겟팅에 대한 허가를 받아야 한다. 그러나 페이스북과 캠브리지 애널리티카와 같은 스캔들은은 회사가 허락을 받기가 더 어렵게 만들 가능성이 있다고 Lucia Moses가 보도했다. “광고 기술 회사는 기업이 무엇을 어떻게 하는지 일반적인 사람들과 소통하는데 있어서 복잡하고 지루하기 때문에 어려움을 겪어왔다.”라고 기술 컨설턴트인 Matt Rosenberg는 Moses에게 이야기했다. Moses는 사람들이 동의하기로한 메시지가 무엇을 의미하는지 알지 못하고 광고 기술에 대해 알고 있는 것이 스캔들과 관련되어 있다면 이용자들에게 허가를 받는 것이 더욱 어려워질 것이라고 말한다.[expand title=eng]
When the EU’s General Data Protection Regulation goes into effect in May, ad tech companies will have to get permission from users for their data to be used for retargeting. But scandals such as Facebook’s with Cambridge Analytica will likely make it harder for these companies to get permission, Lucia Moses reports. “Ad tech companies have had a couple historical problems communicating what they are and how they do it because it’s really complex and, if you’re a layman, really boring,” tech consultant Matt Rosenberg tells Moses. Getting permission from users will be even more challenging, Moses explains, if people don’t know what the opt-in messages mean, and what they do know about ad tech is linked to scandals.[/expand]

Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real World Tasks Over the Phone

구글 I/O에서 발표한 듀플렉스. 구글 어시스턴트가 대신 전화를 해서 미용실 예약을 해주는 시연 영상을 보였다.

듀플렉스는 TensorFlow Extended를 사용한 RNN으로 익명화 된 전화 대화 코퍼스를 학습했고 결과는 구글의 ASR(automatic speech recognition)을 사용했다.

블로그에 미용실 예약 외에도 다양한 상황에서 적용한 사례가 올라와 있다.

대화를 자연스럽게 만들기 위해 여러가지 테크닉을 사용했다.

또한 대기 시간이 사람들의 기대치와 일치하는 것이 중요하다. 예를 들어, 사람들이 “hello?”와 같이 간단한 것을 말한 후에는 즉각적인 응답을 기대하며 대기 시간에 보다 민감하다. 낮은 대기 시간이 필요하다는 것을 감지하면 빠르고 신뢰할 수있는 모델을 사용한다. 극단적인 경우 우리는 RNN을 기다리지 않고 빠른 대응을 사용한다 (일반적으로 상대방을 완전히 이해하지 못하면 사람이 할 수있는 것처럼 보다 주저스러운 응답과 결합된다). 이를 통해 이러한 상황에서 100ms 미만의 응답 대기 시간을 가질 수 있다. 흥미롭게도 어떤 상황에서는 대화를 더 자연스럽게 느낄 수 있도록 더 많은 대기 시간을 도입하는 것이 실제로 도움이 된다는 사실을 발견했다. 예를 들어 실제로 복잡한 문장에 답하는 경우입니다.[expand title=eng] Also, it’s important for latency to match people’s expectations. For example, after people say something simple, e.g., “hello?”, they expect an instant response, and are more sensitive to latency. When we detect that low latency is required, we use faster, low-confidence models (e.g. speech recognition or endpointing). In extreme cases, we don’t even wait for our RNN, and instead use faster approximations (usually coupled with more hesitant responses, as a person would do if they didn’t fully understand their counterpart). This allows us to have less than 100ms of response latency in these situations. Interestingly, in some situations, we found it was actually helpful to introduce more latency to make the conversation feel more natural — for example, when replying to a really complex sentence.[/expand]

[arve url=”https://www.youtube.com/watch?v=D5VN56jQMWM” parameters=”start=69″]

After Strava, Polar is Revealing the Homes of Soldiers and Spies
bellingcat.com · by Foeke Postma

올해 1월 피트니스 앱 Strava가 군인들의 운동을 추적하며 민감한 위치정보를 밝혀냈다는 내용이 보도되었었다. Polar는 스트라바에 비해 개인정보를 더 많이 노출한다는 이야기.

폴라가 (개인의 운동을 구글맵에서 보여주는) 유일한 앱은 아니지만, Strava나 Garmin과 같은 다른 인기 있는 피트니스 플랫폼과 다른 점은, 다른 사이트에서 각각의 작은 지도에 보여지는 세션에 개별 인스턴스를 보려면 특정 사용자를 탐색해야 한다는 것이다. 또한 종종 볼 수 있는 숫자를 제한하기도 한다. Polar는 2014년 이후 개인의 모든 운동을 전 세계의 단일한 맵에서 보여줌으로써 상황을 더욱 악화시켰다.[expand title=eng]
Polar is not the only app doing this, but the difference between it and other popular fitness platforms, such as Strava or Garmin, is that these other sites require you to navigate to a specific person to view separate instances of his or her sessions, each exercise having its own small map. Moreover, they often limit the number of exercises that can be viewed. Polar makes it far worse by showing all the exercises of an individual done since 2014, all over the world on a single map.[/expand]

문제의 핵심은 스트라바나 폴라를 사용해 개인을 추적하는 것이 굉장히 쉽다는 사실이다. 미군은 헬스트레커에 대한 규칙을 검토중이라고 밝히기도 했다. 나도 자전거를 타거나 러닝을 할 때 트래커 기록한 것을 플랫폼에 공유하기도 했었다. 출발 지점이 집이라는 것을 공공연하게 말하게 되기 때문에 이용자 개인이 공공장소에서 트래커를 켜는 등 주의가 필요하다는 사실도 이야기한다.

‘Blockchain’ is meaningless
The Verge · by Adrianne Jeffries

비트코인이 주류 담론에 들어오면서 많은 담론이 이어지고 있지만 이해가 부족한 개념이라는 이야기. 비트코인과 암호화폐를 뒷받침하는 디지털 장부에 대한 아이디어는 너무 광범위해져서 은행거래부터 물류유통에 이르기까지 모든 것을 설명하는데 사용되고 있다고 함. 그렇기 때문에 정확한 의미를 잃어가고 있다고 봄.

Google의 블록체인에 대한 정의는 비트 코인 (bitcoin) 또는 다른 암호화폐에서 거래가 시간순서로 공개적으로 기록되는 디지털 장부이다. 대부분의 사람들은 블록체인이 디지털 장부라는 점에 동의하지만, 많은 블록체인은 암호화폐와 관련이 없으며 공개적으로 기록되지 않는다. 심지어 블록 체인이 디지털일 필요는 없다고 주장하는 사람들도 있다.

Investopedia는 “블록체인은 모든 암호화폐 거래에서 디지털화되고 분산된 공개 원장입니다.”라고 말한다. 다시 말하지만, 많은 블록체인은 공개되지 않으며 많은 블록체인은 분산되어 있지 않는다.
[expand title=eng]
Google’s definition of “blockchain” is “a digital ledger in which transactions made in bitcoin or another cryptocurrency are recorded chronologically and publicly.” While most people would agree that a blockchain is a digital ledger, many blockchains do not have an associated cryptocurrency and are not recorded publicly. Some would even argue that a blockchain needn’t be digital.

Investopedia says, “A blockchain is a digitized, decentralized, public ledger of all cryptocurrency transactions.” Again, many blockchains are not public, and many others are not decentralized.[/expand]

블록체인이라는 말을 마케팅에 사용하는 기업들도 있는데, 무엇이 블록체인 기술인지 정확하게 이해하기 위해서 시간이 걸릴 것이라고 이야기한다. 표준안이 마련되는데 오랜 시간이 걸릴 것이라는 이야기.

Why the world reads Wikipedia What we learned about reader motivation from a recent research study
blog.wikimedia.org · by Florian Lemmerich

위키피디아에서 250M+ 을 대상으로 한 설문조사 결과

그래프를 보면, 특정 언어를 사용하는 위키피디아 사용자 중 약 35%가 위키피디아에서 특정 사실을 찾았으며 33%는 주제에 대한 개요나 요약, 32 %는 위키피디아에서 주제를 심층적으로 읽는다.[expand title=eng]
From these graphs, we see that on average around 35 percent of Wikipedia users across these languages come to Wikipedia for looking up a specific fact, 33 percent come for an overview or summary of a topic, and 32 percent come to Wikipedia to read about a topic in-depth. [/expand]

동기와 관련된 설문 문항들도 있는데 책, 라디오, 영화, TV 프로그램과 같은 미디어는 독자를 위키피디아로 유입시키는데 중요한 역할을 한다고 말한다.

People are using Siri as a therapist, so Apple is seeking engineers who understand psychology
Quartz · by Ephrat Livni

시리에게 삶의 의미가 무엇이라든지 어떻게 하면 행복해질 수 있는지 물어보는 사람들이 있다.
애플 직업 공고에서 심리학 기반을 가진 소프트웨어 엔지니어를 채용하려 하고 있다는 사실을 CNBC가 발견해서 보도했다.

애플의 직업 공고에 따르면, 많은 사람들이 그런 질문을 한다. Siri가 가장 힘든 질문에 대한 답변을 개선할 수 있도록 심리학 및 상담에 관한 배경 지식이있는 소프트웨어 엔지니어를 찾고있는 이유이다.[expand title=eng]
According to an Apple job posting, lots of people do it. That’s why the company is seeking software engineers with feeling—and a background in psychology and peer counseling—to help improve Siri’s responses to the toughest questions.[/expand]

하지만 연민(compassionation)을 가지는 기계에 대해 오래전부터 논쟁이 있어왔으며 이것이 가질 윤리적인 문제점도 존재한다. 관련된 내용은 MIT에서 나온 북챕터에 정리되어 있다.

Details@iOS 11: Is Apple still detail-oriented？
gist.github.com by Ryan Lau

iOS 11의 미완성 느낌은 주로 UI와 애니메이션에서 비롯한다. iOS의 UI 요소는 꽤나 일관성이 없으며 다양한 UI 요소가 혼합되어있다. 매우 비슷하지만 것처럼 보이지만 이용자 경험이 느낌을 준다. 이러한 요소의 불일치는 큰 제목 및 새로운 검색 창과 같이 iOS 11에서 업데이트 된 UI 요소에서 비롯한다. 내 의견으로는, 애플 엔지니어에게 익숙하지 않고 새로 도입 된 요소들로 인해 iOS 11에서 일관성없는 UI 경험이 많이 발생했습니다.[expand title=eng]
The unfinished feeling in iOS 11 mostly comes from UI and animation. UI elements in iOS are quite inconsistent, mixing a variety of UI elements, which might look quite similar but introduce a disconnected feeling for UX. The inconsistency of those elements majorly stems from those UI element updated in iOS 11, such as Large Title and new Search Bar. In my opinion, those newly introduced elements, which might be unfamiliar and new even to Apple engineers, have caused many inconsistent UI experience in iOS 11.[/expand]

애플 제품을 사용해왔지만 이번 iOS11은 만들다 만 제품을 쓸 때처럼 기분 나쁘다는 생각이 든다. 여러가지로 완성이 되어있지 않다. 3D 터치와 관련된 인터페이스도 아무런 이야기 없이 빠져버려서 어색하다.

[arve url=”https://youtu.be/r5LM4wsH0k0″ /]

PornHub uses computer vision to ID actors, acts in its videos
Techcrunch by John Biggs

PornHub가 비디오를 분류하는 방식을 개선하기 위해 이미지 인식 기술을 도입했다.

사람들은 포르노가 신기술을 처음으로 채택한다고 이야기했는데, PornHub는 오래된 격언이 사실임을 입증하고 있다. 하루에 8천 만 명의 방문자를 기록하는 이 사이트는 손으로 비디오에 태그를 지정하는 오래된 방식은 충분하지 않다는 사실을 깨달았다. 수십만 개의 동영상에 직접 태그를 지정하는 대신에 PHub의 팀이 로봇을 고용했다.[expand title=eng]
They say porn adopts new technologies first and PornHub [NSFW], a site that is as NSFW as it sounds, is proving that old adage true. The site – which receives 80 million visitors a day – found that its old, antiquated methods of tagging videos by hand was not sufficient. Rather than hire someone to go through the hundreds of thousands of videos and tag them by hand, the team at PHub hired a robot.[/expand]

개인의 취향이 극명한 콘텐츠를 공급하는 사이트에서 분류로 태그를 통한 방식이 적합하기는 하지만 모든 부분을 사람에게 맡겨야 한다는 사실이 한계. 이미지 인식 기술을 도입해서 배우 얼굴에서부터 자세와 다양한 속성들을 분류해 낼 수 있다고 한다. 이미지 인식 기술도 이제는 신기술이라고 하기에 너무 일상적인 기술처럼 되고 있는 것 같다.

Amazon’s Alexa can now recognize different voices and give personalized responses
The Verge by Chris Welch

음성 스피커는 여러 사람이 사용하게 되는데 구글홈은 지난 4월 목소리를 구분해서 개인화 서비스를 제공하는 것이 가능하게 만들었다. 아마존 에코도 이제 이러한 것이 가능해졌다.

지난 4 월 구글홈은 개별 음성을 인식하는 기능을 사용하여 스피커가 집이나 아파트의 모든 사람에게 응답을 개인화 할 수 있게했다. 이렇게 하면 요청했을 때 자신의 캘린더 브리핑이나 큐레이션 된 음악 재생 목록을 얻을 수 있으며, 스피커로 전화를 걸 때 연락처 목록을 섞지 않는다. 아마존은 알렉사가 지금 똑같은 일을 할 수 있다고 발표했다.[expand title=eng]
Back in April, Google Home gained the ability to recognize individual voices, which allows the device to personalize its response for everyone in your house or apartment. This way, you’ll get your calendar briefing or curated music playlists when asking Assistant for them, and Google won’t mix up contacts when you call someone with the Home speaker. Today, Amazon announced that Alexa can now do the same thing.[/expand]

The Crowdsourcing Fallacy Medium by Jake Orlowitz

위키재단의 Jake Orlowitz가 쓴 크라우드소싱의 오류라는 글. 어떤 문제가 있고 사람들이 있으면 무언가 해결이 될거라는 생각. 하지만 크라우드소싱의 오류라고 지적. 당연한 이야기이기는 하지만 단순히 참여가 모든걸 해결해주지는 않는다. 아래에서 이야기하는 것 이외에도 여러가지 이유가 있을 수 있겠지만.

당신의 크라우드소싱 노력은 실패할 가능성이 높다.
* 당신 군중은 다양하지 않습니다.
* 당신 군중 모두가 똑같이 생각합니다.
* 사람들의 임무가 명확하지 않다.
* 사람들의 임무가 매력적이지 않습니다.
* 기술 플랫폼이 제대로 설계되지 않았거나 지나치게 복잡합니다.
* 시간이 지남에 따라 성장과 참여가 계속되는 분야는 없습니다.
* 인터페이스와 주최자는 변화에 반응하지 않습니다.
* 커뮤니티는 사회적 절제 또는 건강한 행동 규범이 부족합니다.
* 기술적 남용과 사람들의 괴롭힘에 대응할 수있는 메커니즘이 부족합니다.
* 플랫폼의 핵심 사용자를 인식하거나 권한을 부여하지 않습니다.
* 당신은 제제하고 사람들은 참여를 위해서는 그것을 뛰어넘어야만 합니다.
* 잠재적인 사용자는 자유 시간, 기술, 접근, 기여에 대한 인식이 부족합니다.
* 자원 봉사자는 법적 제한이나 수익 창출 시도로 인해 제약받고 있습니다.
* 또 다른 재미 있거나 더 좋은 기회가 만들어집니다. – 당신은 처음부터 군중을 얻는 데 충분한 사람들을 끌어 들이지 않습니다.