Virtual and Augmented Realities Asking the right questions and traveling the path ahead
Medium · by Clay Bavor

구글 VR 팀 Clay Bavor의 VR과 AR에 대한 글.

VR은 당신을 어디에나 가져다놓을 수 있으며 AR은 무엇이든 가져올 수 있다. VR은 당신을 다른 곳으로 옮길 수 있다. AR은 사물과 정보를 당신의 맥락으로 가져와 당신과 함께있는 것처럼 보이게 한다.[expand title=Eng]
VR can put you anywhere, and AR can bring anything to you. VR can transport you somewhere else. AR leaves you where you are and brings objects and information to you, in context, making them seem like they’re there with you.[/expand]

두 가지 기술은 서로 경쟁적이고 상호배제적이지 않기에 스펙트럼으로 이해해야 한다고 말한다. 차이는 점차 사라질 것이라고. 몰입형 컴퓨팅(immersive computing)에 대해 이야기를 하며 이것은 단순히 정보 그 자체가 아니라 어떤 식으로 정보에 접근하는지에 대한 것(It’s not just about the information itself, though. It’s about how people get access to it)이라고 이야기한다.

하지만 향후 장치 이용에서 발생하는 마찰이 줄어들어야 하며(헤드셋 착용), 기본 기술이 발달할 필요(디스플레이, 광학, 트래킹, GPU, 센서 등)가 있다. 그리고 이에 기반하여 새로운 애플리케이션과 경험이 가능하게 될 것이라 한다.

Google Will Help Publishers Prepare for a Chrome Ad Blocker Coming Next Year

구글은 크롬 브라우저에 광고 차단 프로그램을 기본으로 삽입할 것이고, 퍼블리셔들에게 준비할 기간을 6개월 줄 것이라는 이야기.

퍼블리셔가 준비하는 데 도움이되도록 Google은 사이트의 불쾌한 광고에 대해 경고하고 문제를 해결하는 방법을 설명하는 셀프 서비스 도구 인 ‘Ad Experience Reports”를 제공한다. 이 도구는 Chrome 광고 차단도구가 게재되기 전에 제공될 것이다. [expand title=Eng] To help publishers prepare, Google will provide a self-service tool called “Ad Experience Reports,” which will alert them to offending ads on their sites and explain how to fix the issues. The tool will be provided before the Chrome ad blocker goes live, the people familiar with the plans say.[/expand]

알파벳의 수익 중 광고 비중이 88%인데 왜 구글은 크롬에 광고차단 도구를 기본으로 넣을까. 광고. 차단 보다는 필터라고 이야기하며 다른 광고차단 프로그램의 성장을 막고 적절한 수준의 광고를유지할 수 있는 환경을 만들기 위한것으로 보인다. 이미 이용자 측면에서 광고차단은 거스르기 어려운 흐름이다.

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.

VCs Put $110 Million Into Grammar-Checking Software by Nico Grant, www.bloomberg.com

맞춤법 검사 소프트웨어 스타트업인 Grammarly가 벤처캐피털로부터 110M 달러 (약 1200억 원 대) 투자를 받았다. WSJ에 따르면 Grammarly는 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 기본 철자법, 문법, 스타일에서부터 말투 및 상황별 언어에 대한 고급 제안에 이르기까지 사람들의 글쓰기를 향상시키 위한 도움을 준다고 언급하고 있다. 맞춤법과 관련된 소프트웨어도 시장이 크고 수요가 높은 분야 중 하나이지만 이번 투자에 대해서는 과장되었다는 이야기도 있는 것 같다. 기즈모도 기사의 경우 전형적인 테크버블이라고 이야기하고 있다.

당연히 기계 학습을 사용하니 데이터로부터 학습한 내용을 기반으로 제안을 하게 될텐데 적합하지 않은 경우도 있다는 사례를 이야기한다.

Grammarly는 방대한 양의 글쓰기로부터 학습하고 사용법에 따라 조정한다. 간단한 사례는 사람들이 이메일에 ‘Hi John” 이라고 적을 때, Grammarly는 사람들에게 쉼표를 붙이라고 제안한다는 것이다. [expand title=Eng]Grammarly learns from the vast amount of writing it ingests, and it adjusts based on usage. In a simple example, when people write “Hi John” in an email, Grammarly was suggesting people add a comma.[/expand]

“Hi John,” 이 맞는 것이라는 것도 처음 알았지만 아무도 저렇게 사용하지 않는다는 이야기를 한다.

개인적으로 많이 아는 분야가 아니라 맞춤법과 관련된 어떤 문제를 해결하기 위해 머신 러닝이 사용되어야 하는지 모르겠다. 맞춤법이란 것 자체가 규칙에 기반하여 정해지는 것이기 때문에 지속적으로 규칙을 업데이트하면 될 것이라고 생각하는데 다른 적용되어야만 하는 부분이 있는건지. 기사에서는 머신 러닝이나 인공지능 같은 말에 혹해서 과한 투자를 하는 것이라는 이야기를 하는데 그럴 수 있다고 본다. 최근 너무 많은 사람들이 머신 러닝에 대해 이야기하고 있지만 결국은 어떤 문제를 해결하기 위해 도입하는 방법이고 어느 문제는 매우 잘 해결하기도 하지만 시간과 비용의 문제가 크다는 단점도 있다. 최근 국내 투자 사례 이후 이야기되는 것처럼 아직까지 사람이 더 싸지 않은가.

The Rise of Transparent Digital Ad Buying
WSJ · by Alexandra Bruell

디지털 광고에도 투명성에 대한 요구가 높아지고 있다. 광고 대행사들은 기존에 온라인 인벤토리를 구매한 후 광고주에게 판매하는 차익거래 기반 모델을 이용했으나 실제 어떻게 디지털 광고가 운영되는지 투명하게 알고싶어하는 요구가 증가하며 Omnicom, WPP, DentsuAegis 와 같은 기업들이 과정을 투명하게 공개하는 방식으로 전환하려 한다는 내용.

지난 몇 년 동안 자동화 된 광고 구매가 시작되면서 대행사는 디지털 인벤토리를 대량 구매 한 후 광고주에게 값을 올려 판매하는 차익 거래 기반 모델(arbitrage-based model) 수익성 좋은 비즈니스를 운영했다. 고객은 디지털 캠페인의 실적에 만족했거나 디지털 광고 구매 및 대행사 수익성의 복잡성에 집착하지 않았기 때문에 이의가 없었다.
하지만 마케터들은 이러한 접근 방식에 불편해지고 있으며 구매하는 미디어 인벤토리 및 대행사 지원의 기본 비용을 파악하는 데 더 많은 관심을 기울인다. 대행사는 이에 대응하여 진화하고 있다.[expand title=Eng]
For the past several years, as automated ad buying has taken flight, agencies have made a lucrative business out of running an arbitrage-based model – buying digital inventory in bulk and then marking it up for advertisers. The clients didn’t cry foul, because they were happy with the performance of digital campaigns or because they weren’t clued into the complexities of digital ad buying and agency profitability.
But now marketers are becoming less comfortable with that approach, and more interested in knowing the underlying cost of the media inventory and agency support that they purchase. Agencies are evolving in response.[/expand]

Amazon unveils the $230 Echo Show, with a screen for calls, shipping June 28
TechCrunch · by Ingrid Lunden

아마존은 Echo를 시작으로 음성 제어 홈 서비스에 첫 발을 들였고 지난 달은 카메라가 포함되어 있는 Echo Look을 선보였다. 그리고 이번에는 스크린이 포함된 Echo Show를 선보인다.

예를 들어, 작은 화면과 방의 TV를 대체 할 수 있는 큰 콘솔 사이는 작은 간격만 있을 뿐이다. On-Demand 채널과 Amazon 서비스를 가능하게 만드는 Prime Video 및 Fire Stick처럼 Amazon의 미디어 분야 노력을 고려해 볼 때, 이것이 어디로가는 지 확인해 볼 수 있을 것이다.
흥미로운 점은 아마존이 제품과 전략을 몇 개월과 몇 년에 걸쳐 어떻게 조합하여 여기저기서 모든 것을 끌어들이는지를 보는 것이다. 작년에 아마존은 조용히 비바(Biba)라는 화상 회의 시스템을 구입했다. 이 기술 중 일부는 AWS의 엔터프라이즈 서비스로 옮겨졌지만 지금은 아마존의 소비자 행위속으로 흘러들어가는지 역시 볼 수 있다[expand title=Eng]
for example, it’s just a small leap between the small screen of today’s device, and a larger console that can replace the main TV in the room. Considering Amazon’s other efforts in media, specifically with Prime Video and its Fire Stick to enable on-demand channels and Amazon services, you can see (literally and figuratively) where this might be going.
What’s also interesting, for the Amazon nerds among you, is to see how Amazon pieces all of its products and strategies together over months and years, pulling things from here and there and everywhere. As we uncovered, Amazon last year quietly acquired a video conferencing startup called Biba. Some of that tech has made its way into AWS’s enterprise services, but now can you can see how it may also be very much flowing into Amazon’s consumer plays, too.[/expand]

Benedict Evans가 언급했던 이야기에서처럼 화상통화가 전략적으로 중요한 기능은 아니지만 사람들의 집에 기기를 설치하게 만드는 역할을 수행할 것이다. 아마존은 자사의 디바이스를 모든 방에 설치하는 것을 목표로 하고 자연스러운 흐름으로 연결되기를 원한다. 에코 쇼가 얼마나 판매될지는 알 수 없고 이런 종류의 디바이스(counter top computer)들의 실패사례는 많지만 아마존은 고객들과 접점을 만드는데 있어서 애플이나 구글과 같은 플랫폼에 의존하는데 전략적으로 예민한 반응을 보인다. PC와 다르게 스마트폰은 이미 중립적인 플랫폼이 아니기 때문이다.

Apple’s China Problem
stratechery.com · by Ben Thompson

애플이 중국에서 왜 위기인지에 대한 벤 톰슨의 글이다. 최근에 WeChat 관련 논문을 보게 될 일이 생겨서 좀 자세히 읽게 되었다. 애플이 가지는 강점이란 하드웨어에 있는 것이 아니라 소프트웨어 차별화에 있다. iOS 혹은 Mac OS를 통해 하드웨어를 차별화하여 더 높은 가격으롤 판매할 뿐만 아니라 개발자들로부터 발생하는 이익까지 통제할 수 있다. 그리고 우월한 이용자 경험을 통해 고객들을 애플 제품군을 벗어나지 못하게 만든다. 실제 애플의 수익 발표 내용이 이런 내용을 반영한다. 아이패드에서 지속적으로 하락하는 수익을 다른 제품군(맥, 서비스, 기타 제품)에서 보충하고 있다. 안드로이드에서 아이폰으로는 이동하지만 아이폰에서 안드로이드로 이동하는 경우는 상대적으로 적다.

하지만 중국에서는 다르다. WeChat 자체가 플랫폼으로 작동하고 있기 때문이다.

당연히 WeChat은 iOS에서와 마찬가지로 Android에서도 똑같이 작동한다 .즉, 중국인의 일상 생활에서 iPhone에서 전환하는데 따르는 패널티가 없음을 의미한다. 올해 초 보고서에 따르면 iPhone 사용자 중 50 %만이 2016 년에 다른 iPhone을 구입했다.[expand title=Eng]
Naturally, WeChat works the same on iOS as it does on Android. That, by extension, means that for the day-to-day lives of Chinese there is no penalty to switching away from an iPhone. Unsurprisingly, in stark contrast to the rest of the world, according to a report earlier this year only 50% of iPhone users bought another iPhone in 2016:[/expand]

국내에서도 제공하는 기능은 해외 반의 반도 안 되는데 내가 벗어나지 못하는 이유는 무엇일까.

Amazon launches ‘Subscribe with Amazon,’ a marketplace for digital subscriptions
TechCrunch by Sarah Perez

아마존의 구독 플랫폼에 대한 내용. 직접 지불 형태의 비즈니스 모델을 가지고 가려는 뉴스 기업들에 대한 이야기가 많은데 아마존은 디지털 구독 플랫폼을 제공. 물론 예전부터 있던 Subscribe & Save 기능이지만 이를 확장하려는 모양.

아마존은 소비자를 위한 Subscribe & Save 기능을 통해 구독 비즈니스를 주도 해왔다. Subscribe & Save 기능은 반복적으로 구매하는 것에 동의하면 제품에 할인 된 가격을 제공한다. 이제 아마존은 Subscribe with Amazon이라는 새로운 프로그램을 통해 구독 영역을 확대하고자한다. 아마존은 스트리밍 서비스에서 구독 기반 앱에 이르기까지 다양한 범위의 디지털 구독을 검색, 구독, 관리 할 수있는 곳으로 만들 것이다. [expand title=Eng]
Amazon has made headway in the subscription business with its Subscribe & Save feature for consumers, which offers discounted pricing on products if you agree to buy on a recurring basis. Now, the retailer is looking to expand its subscription footprint with a new program called Subscribe with Amazon, which aims to make Amazon the place to discover, subscribe to and manage a range of digital subscriptions — from streaming services to subscription-based apps, from meal planning services to online fitness classes, and much more.[/expand]

우리나라에서는 15% 할인해준다는 이유로 잠시 구독하고 할인 받은 후 취소하는 서비스로만 알려져있는데 디지털 구독 전반을 관리할 수 있게 해준다는 장점이 있다. 아마존은 미국인들의 생활에 많이 스며들어 있기 때문에 디짙털 사업자들이 구독을 편리하게 관리할 수 있다는 장점이 있다. 예를 들면 신용카드 변경 이후 구독이 중단되는 일들이 종종 발생하는데 아마존 지불 방법을 업데이트 하면서 연결되어 자동으로 지불 정보가 업데이트 되기 때문이다. 아마존은 업체에게 1년 15% 수수료를 받고 그 이후부터 10%를 받는다고 한다.

Inside Facebook’s AI Machine
by Steven Levy, backchannel.com

페이스북 Applied Machine Learning(AML)의 Joaquin Quiñonero Candela를 만나 페이스북 내부에서 머신러닝과 인공지능이 차지하고 있는 위상과 역할에 대해 쓴 취재기사다.

“오늘날 페이스북은 AI 없이 존재할 수 없다. 사람들이 페이스북, 인스타그램, 메신저를 사용할 때마다, 사람들은 깨닫지 못하지만 사람들의 경험은 AI에 의해 강화되고 있다.”[expand title=Eng]
“Facebook today cannot exist without AI. Every time you use Facebook or Instagram or Messenger, you may not realize it, but your experiences are being powered by AI.”[/expand]

페이스북에서 유명한 곳은 뉴럴 네트워크 전문가 Yann LeCun이 이끄는 Facebook Artificial Intelligence Research group (FAIR)이지만 AML은 이를 실제 서비스와 상품에 적용하고 통합하는 일을 수행한다. 초기 Candela는 페이스북에서 관련성 높은 광고를 보여주는 작업을 수행했으나 당시 사용했던 모델은 별로 발전된 것은 아니었다고 말했다.

Candela는 네 가지 영역으로 AI의 적용을 구분했다: 시각, 언어, 담화, 카메라 효과. 각 모두는 “콘텐츠 이해 엔진”으로 연결될 것이다. 콘텐츠가 의미하는 바를 실제로 파악함으로써 페이스북은 댓글의 미묘한 의도를 탐지하고 사람들 발언의 뉘앙스를 추출하고 비디오에서 빠르게 지나가는 친구의 얼굴을 인식하고 당신의 표정을 해석하는 것을 목적으로 한며 각각을 가상 현실 세션의 아바타에 연결시킬 것이다.[expand title=Eng]
Candela breaks down the applications of AI in four areas: vision, language, speech, and camera effects. All of those, he says, will lead to a “content understanding engine.” By figuring out how to actually know what content means, Facebook intends to detect subtle intent from comments, extract nuance from the spoken word, identify faces of your friends that fleetingly appear in videos, and interpret your expressions and map them onto avatars in virtual reality sessions.[/expand]

마지막 부분 페이크 뉴스에 대한 해결을 이야기하며 언급하는 부분이 스스로를 ML person이라고 소개하는 사람의 생각을 보여준다고 생각한다.

But whether or not those new measures work, the quandary itself raises the question of whether an algorithmic approach to solving problems — even one enhanced by machine learning — might inevitably have unintended and even harmful consequences. Certainly some people contend that this happened in 2016.
Candela rejects that argument. “I think that we’ve made the world a much better place,”

Hater, an app for finding someone who dislikes the same things as you, to expand beyond dating
by Sarah Perez, techcrunch.com

어제 결혼한 사람들과 대화를 나누다가 배우자의 싫어하는 행동에 대한 이야기가 나왔는데 좋아하는게 같은 사람보다 싫어하는 것들이 서로 엇갈리지 않는 사람을 만나는게 중요하지 않을까 생각했다. 기사내에서도 Interpersonal chemistry through negativity: Bonding by sharing negative attitudes about others라는 논문을 소개하고 있다. 유사하게는 공동의 적을 만드는 것이 집단 결속을 강화시킨다는 이론들도 있다.

Hater는 (사진을 보여주는 다른 서비스들과 다르게) 가중치를 측정하기 위한 일련의 주제들을 제공한다. 현재 3,000개 주제가 앱에서 제공되며 지속적으로 추가된다. 주제에 대해 얼마나 강하게 동의하는지에 따라 좋아하거나 싫어하거나 사랑하거나 싫어하는지 표시한다. Hater의 매칭 알고리즘에서 싫어하거나 싫어하는 항목에 더 많은 가중치가 주어진다.[expand title=Eng]
Hater, on the other hand, kicks off not by showcasing a stream of people’s photos, but rather a series of topics to weigh in on. There are now around 3,000 topics available in the app, with more added on a continual basis. You swipe on the topics in order to like, dislike, love or hate them, depending on how strongly you feel about the subject. Items you dislike or hate are given more weight in Hater’s matching algorithms, the founder notes.[/expand]