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.

Amazon’s Alexa passes 15,000 skills, up from 10,000 in February
techcrunch.com by Sarah Perez

알렉사 스킬이 빠르게 증가하고 있다는 이야기. 그 중에서도 가장 인기 있는 것이 플래시 브리핑.

플래시 브리핑 (Flash Briefings)은 여전히 오늘날 알렉사 스킬 스토어 (Alexa Skill Store)에 있는 사람들 관점에서 가장 인기있는 스킬 카테고리 중 하나라고 말했다. 이러한 뉴스 및 정보 중심의 보이스 앱으로 The Wall St. Journal, NPR, Washington Post 등과 같은 주요 미디어 퍼블리케이션이 포함된다.
개발이 가장 쉬운 기술 중 하나이기 때문에 플래시 브리핑은 사용 가능한 기술의 약 20 %를 차지할 정도로 성장했다. Alexa Skills 스토어에서 이 숫자를 직접 볼 수 있다. Alexa Skills 스토어 에는 현재 2,891 개의 “뉴스” 스킬이 있다.
사용 가능한 스킬의 수는 음성 컴퓨팅 분야에서 Amazon의 성공을 추적하는 데 중요한 지표이다.[expand title=Eng]
Voicebot also noted that Flash Briefings are still one of the most popular categories of skills, in terms of those that are live on the Alexa Skill Store today. These news and information-focused voice apps include those from major media publications like The Wall St. Journal, NPR, Washington Post (ahem, TechCrunch), and others.
Because they’re one of the easiest skills to develop, Flash Briefings have grown to account for around 20 percent of the available skills. You can see this figure for yourself here on the Alexa Skills store, which indicates there are 2,891 “news” skills live now.
The number of available skills is an important metric for tracking Amazon’s success in the voice computing space.[/expand]

분석해볼까 하고 얼마 후에 다시 보면 숫자가 엄청나게 늘어나 있더라. 막상 사이트 내에서는 얻을 정보가 별로 많지 않다.

The Distribution of Users’ Computer Skills Worse Than You Think nngroup.com · by Jakob Nielsen

최근 국제적인 연구 조사를 통해 광범위한 인구와 기술 엘리트 간의 차이를 계량. 데이터는 33 개국에서 2011–2015 년에 수집되었으며 OECD가 2016 년에 발표. 총 215,942 명이 테스트를 받았으며 대부분의 국가에서 최소 5,000 명이 참여. 연구 결과를 요약하면 부유한 국가에서도 오직 5%만이 높은 컴퓨터 스킬을 보유하고 있다는 이야기.

단계를 네 가지로 구분

• 레벨1이하: 성인 인구 14%, 이메일 앱에서 메일 삭제하기와 같은 작업 가능
• 레벨1: 성인 인구 29%, John Smith에게 온 메일을 모두 찾아라
• 레벨2: 성인인구 26%, 작년 10월 John Smith가 보낸 지속가능성 관련된 문서를 찾아라
• 레벨3: 성인인구 5%, 지난 달 John Smith가 보낸 이메일 중 지속가능성과 관련된 이메일의 비율을 알고 싶다

여러가지 기술적인 측면을 이해하는데 있어 디자이너와 일반 이용자 사이 차이가 크기 때문에 디자이너는 이용자들을 살펴야 한다는 점. 하지만 이용자들은 무엇을 해야할지 모르기 때문에 디자이너는 이용자들에게 무엇이 필요한지를 물어서는 안 된다는 점. UX 디자인에 대한 이야기를 하지만 모든 기술을 이용하는 제품 일반에 적용될 수 있는 이야기.

[arve url=”https://youtu.be/gZeXyVJC-Jg” /]

Deep Learning for Siri’s Voice: On-device Deep Mixture Density Networks for Hybrid Unit Selection Synthesis

애플은 지난 달 Machine Learning Journal을 만들었다. 머신 러닝이 부족한 기업이라는 이미자가 있는데 인력을 모으기 위한 대외적인 홍보용 느낌이라고 해야할까. 기존 peer-review 저널을 대체한다기 보다는 공개적으로 접근할 수 있는 대중적인 채널이 된다는 느낌이다. 저널에 대해 여러가지 이야기는 많지만 최근 올라온 글은 머신 러닝을 통해 시리 음성을 만드는 것을 학습시키는 결과에 대한 글이 올라왔다.

Siri는 음성 합성을 사용하여 커뮤니케이션하는 개인 비서다. iOS 10에서 시작하여 iOS 11의 새로운 기능을 계속 사용하면서, Siri 음성을 딥 러닝에 기반한다. 결과적으로 목소리는 더 자연스럽고 매끄러워서 Siri의 개성이 빛나게합니다. 이 기사에서는 Siri의 목소리에 기반한 심층 학습 기반 기술에 대해 자세히 설명합니다.
[expand title=eng]
Siri is a personal assistant that communicates using speech synthesis. Starting in iOS 10 and continuing with new features in iOS 11, we base Siri voices on deep learning. The resulting voices are more natural, smoother, and allow Siri’s personality to shine through. This article presents more details about the deep learning based technology behind Siri’s voice.[/expand]

저널 글 마지막 부분에 iOS 버전별로 달라진 시리 음성을 확인할 수 있다.

Publishers Are Making More Video—Whether You Want It or Not Bloomberg · by Gerry Smith

언론사들의 비디오 전환에 관한 이야기가 굉장히 많은데 가장 명시적으로 적은 글이 있어서 인용해놓는다.

“Talking Points Memo의 발행인 Josh Marshall은 이번 달 초 트윗을 올렸다. “이용자의 수요로 인해 ‘동영상으로 피벗하는’사이트는 없습니다. “업계가 수익화 위기의 한 가운데에 있기 때문에 그들은 비디오로 전환하고 있습니다.”[expand title=eng] “No site is ‘pivoting to video’ because of audience demand,” Josh Marshall, publisher of Talking Points Memo, tweeted earlier this month. “They are pivoting to video because the industry is in the midst of a monetization crisis.”[/expand]

Why 16% of the code on the average site belongs to Facebook, and what that means Medium by Ben Regenspan

웹 사이트들이 페이스북 서버에서 로드하는 콘텐츠 비율이 꽤 된다. 이유는 자바스크립트 SDK 때문일 가능성이 많은데 많은 사이트들에 포함되어 있는 좋아요, 댓글, 공유 버튼과 같은 것 때문이다. 이러한 것들이 사이트를 느려지게 만드는 주요한 원인이 된다.

BuiltWith.com 에서 수집한 데이터에 따르면, 상위 10,000대 트래픽 사이트 중 6%가 Facebook 서버의 콘텐츠를 로드한다. 그 중 대다수는 Facebook의 Javascript SDK 일 가능성이 높다. Javascript SDK는 Like 버튼 (많은 미디어 사이트에서 볼 수있는)과 Facebook 댓글 위젯 (버즈피드와 같은 대형 미디어 사이트에서 사용되는)과 같은 기능을 표시하는 데 필요한 거대한 코드블록이다. SDK 코드는 너무 커서 평균 웹 페이지 전체 자바 스크립트 크기의 약 16%를 차지 한다.[expand title=eng] According to data collected by BuiltWith.com, 6% of the top 10,000 most high-traffic sites load content from Facebook’s servers. For the vast majority of them, that content is likely Facebook’s Javascript SDK, a huge block of code that is needed to display such features as the Like button (as seen on many media sites) and Facebook comments widgets (also used on many big media sites, Buzzfeed among them). The SDK code is so big that it represents about 16% of the total size of all Javascript on the average web page.[/expand]
…
SDK의 나머지 80 %에서 어느 기능이 어떤 목적을 위해 필요한 것인지 분간하기가 다소 어렵다. 이는 좋아요 버튼과 같은 간단한 기능을 사용하려면 댓글, 동영상 퍼가기, 로그인 버튼 및 기타 관련없는 기능에만 사용되는 코드도 포함해야한다. 페이스 북은 Like 버튼과 같은 단 하나의 기능만 포함하여 더 작은 파일을 배포 할 수 있지만 가능한 많은 페이스북-제공 기능을 사이트에서 사용하도록 장려하는 비즈니스 목표를 가지고 있다.[expand title=eng] Of the remaining ~80% of the SDK, it’s a bit more difficult to untangle which features are needed for which purpose. This is because it is written such that, to use a simple feature like the Like button, one must also include code that is used only for comments, video embeds, login buttons, and other unrelated features. Facebook could have opted to distribute much smaller files for including only single features such as Like buttons, but has a business goal of encouraging sites to use as many FB-provided features as possible.[/expand]

사이트들이 이를 포함하지 말것을 이야기하는데 페이스북 알고리즘이 더 이상 좋아요에 따라 콘텐츠를 보여주는 것도 아닐 뿐더러 Facebook이 모든 페이지 방문을 추적하고 사용자의 개인 정보를 침해하는 것을 방지할 수 있기 때문이라 말한다.

Distribution
Andreessen Horowitz · Ben Horowitz

기업의 유통모델을 간단하게 정리한 벤호로위츠 글.

유통 전략을 설계하는데 있어 Channel은 Product와 Target의 함수라고 설명.
상품을 2 X 3 형태로 구분하고 타깃의 의사결정 과정을 여섯 가지 수준으로 나눔.

In a few years, no investors are going to be looking for AI startups machinelearnings.co by Frank Chen

최근 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 이야기를 들을 때 느끼는 사실인데 몇 년 내로 너무 일상적인 기술이 될 것이라는 생각. 비슷한 이야기가 machinelearning.co에 올라왔다.

투자자들은 데이터베이스, 클라우드-네이티브, 모바일 퍼스트 스타트업을 더 이상 찾지 않는 것과 동일한 방식으로 AI 기반 스타트업을 찾는 것을 중단할 것이다. 그 모든 것들이 정당하게 가정해볼 수 있다.

이런 식으로 AI는 널리 채택 된 다른 기초 컴퓨터 과학 기술과 다른 점이 없다. 가끔씩 업계는 우리가 사용하는 모든 중요한 소프트웨어에 도달할 수 있는 “반드시 채택해야만 하는” 새로운 컴퓨터 과학 기술을 발명한다.[expand title=Eng]

And investors will stop looking for AI-powered startups in exactly the same way they don’t look for database-inside or cloud-native or mobile-first startups anymore. All those things are just assumed.

In this way, AI is no different than any other foundational computer science technique that gets widely adopted. Every now and again, the industry invents a new set of “must adopt” computer science techniques that find their way into all important software we use.[/expand]

Is It Time to Break Up Google? By Jonathan Taplin, www.nytimes.com

기사에서 구글은 검색광고 88%, 페이스북은 모바일 소셜 트래픽 74%, 아마존은 전자책 74%를 독점하고 있다고 지적한다. 플랫폼들이 독점하는 상황이기 때문에 과거 통신사들처럼 공공성 차원 규제가 필요하다는 주장이다. 하지만 기사를 보면 정당하지 않은 비난처럼 보이는 부분들이 많이 있다.

페이스북, 구글, 아마존이 혁신을 광범위하게 저지했음을 부정하기는 어렵다. 우선 구글과 페이스북 플랫폼은 대부분의 미국인을위한 모든 미디어에 접근할 수 있는 지점이다. 구글, 페이스북, 아마존의 수익이 급증한 반면, 신문 출판이나 음악 사업과 같은 미디어 사업의 수익은 2001 년 이후 70 % 나 감소했다.[expand title=Eng] It is impossible to deny that Facebook, Google and Amazon have stymied innovation on a broad scale. To begin with, the platforms of Google and Facebook are the point of access to all media for the majority of Americans. While profits at Google, Facebook and Amazon have soared, revenues in media businesses like newspaper publishing or the music business have, since 2001, fallen by 70 percent.[/expand]

구글이 플랫폼으로 독점적 지위를 누리고 있는 것은 맞지만 신문산업이나 음악산업은 구글이 죽인 것은 아니다. 저작권법에 safe harbor 조항 때문에 스트리밍에서 iTuens보다 비용을 덜 지불하는 것도 아니다. safe harbor 때문에 네트워크가 포르노그라피로 가득차게 되는 것도 아니다. 디지털 시대에 지배적인 사업자들이 한 순간에 영향력을 잃을 수도 있다는 점도 고려할 필요가 있다. 무너뜨리는게 답이 되고 더 좋은 환경이 만들어지는가.