Benedict Evans, Mobile is eating the world

베네딕트 에반스 블로그에 올라온 프레젠테이션 자료. 2주 전 정도에 올라온 것 같은데 간략하게 읽어보고 눈에 띄는 내용을 간단히 메모했다.

• 모바일 확산이 S-curve의 후반부에 접어들면서 이것이 작동하는지, 누가 플랫폼 전쟁에서 승리할 것인지에 대한 질문에서 이것을 가지고 무엇을 만들 수 있을지에 대한 것으로 문제가 바뀌었다.
• Wintel(윈도우+인텔)이 성장하던 것보다 GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)의 성장이 빠르지는 않지만, Wintel이 시총 상위 20개 기업 중 하나였다면, GAFA는 시총 상위권을 모두 차지하고 있는 기업이 되었다.
• 머신러닝과 같은 새로운 종류의 기술, 새로운 종류의 컴퓨터는 많은 산업분야를 변화시킬 것이고 그 두 가지로 Ecommerce와 자동차에 대해 언급한다.
• 수 십년 간 도전해오던 것들의 성능이 급격하게 향상되었는데, 이미지인식의 경우 28%에서 7% 음성인식의 경우 26%에서 4%로 오류율이 감소하였다.
• 규칙을 기반으로 강아지 사진을 찾는 방식에서 데이터 기반의 기계학습으로 전환하여 강아지 라벨이 붙은 만 개의 사진과 강아지가 아니라는 만 개의 라벨이 붙은 데이터가 있으면 뉴럴 네트워크를 통해 강아지를 판별해낼 수 있다.
• 카메라는 카메라가 아닌 모든 분야에 있고, 이미지 센서 시장은 지속적으로 증가할 것이다.
• 새로운 센서, 인터페이스, 머신러닝은 여러 분야에서 새로운 흐름을 만들어낼 것이다.
• 인터넷이 유통분야에서 신문에게 미친 영향이 Ecommerce 영역에서 그대로 나타날 것이다.
• 자동차 변화는 전자기기로 되는 것과 자율주행이라는 두 가지 영역으로 나타난다.

The Elephant in the Smartwatch Room

Aboveavalon에 올라온 스마트워치 관련 글이다.

애플은 스마트워치 시장을 빠른 속도로 통합해나가고 있다. 스마트워치가 비교적 최근의 일이었던 것처럼 생각되지만 스마트워치가 손목에서 가지는 효용성을 정의하려는 시도는 2011년도로 돌아간다. 스마트폰의 어떤 경험들을 손목에서 재현해낼지에 대한 이야기었는데, 이는 포화상태에 도달한 스마트폰의 새로운 대안으로 고려되기도 했다.

그럼에도 스마트워치의 전망은 전혀 밝지 않다. 스마트폰이나 태블릿 판매와 비교하면 같은 스케일로 한 그래프에 나타내기 어려울 정도이다. 이 글은 네 가지 이유를 주장한다.

스마트워치 산업이 직면하고 있는 주요한 질문은 왜 기업들이 성공적인 판매를 발견할 수 없는지가 아니다. 이유는 간단하다. 대부분의 스마트워치는 소비자들에게 매력적이지 않다. 대신에 대부분의 호기심을 불러일으키는 실문은 애플워치의 성공에서 찾을 수 있다. 애플은 어떻게 2천만대에 가까운 애플워치를 판매했는가?[expand title=Eng]
The primary question facing the smartwatch industry isn’t why most companies have been unable to find sales success. The answer is simple: Most smartwatches haven’t been appealing to consumers. Instead, the more intriguing question is found with Apple Watch’s success. How has Apple been able to sell close to 20M Apple Watches to date? I suspect there are four reasons:[/expand]

현재 주목할만한 플레이어는 애플, 가민, 삼성이고 나머지 기업들은 시장에서 퇴출되거나 고려할만한 점유율을 가지고 있지도 못하다. 그 중 애플이 성공한 이유는 디자인, 재미, 아이폰, 가격으로 본다. 재미와 아이폰이라는 부분이 제일 결정적이라고 생각하는데 스마트워치가 아닌 아이폰의 (조금 비싼) 악세사리라고 받아들인다는 사실이다.

최근 핏빗같은 경우도 페블을 인수하며 소프트웨어 엔지니어링 팀과 같이 부족한 인력들을 보충하려고 하지만 긍정적이지 못하다. 핏빗의 수익관련 레포트는 피트니스 트래커 시장이 매스마켓에 도달하는데 실패했다는 사실을 보여준다. 개인적으로는 피트니스 트래커는 귀찮고 중국산 제품들의 가격이 매우 낮게 형성되어 있기 때문이라 생각한다.

핏빗과 애플워치의 격차도 약간 줄어든 것으로 보인다. 이 글에서는 15년 4분기 판매량이 3500만에서 16년 4분기 2600만으로 줄어들었다는 이야기를 한다. 스마트워치가 독립적으로 기능하지 못하고 스마트폰의 부가적인 악세사리라고 할 때 글쓴이는 이 산업에서 살아남을 플레이어는 애플이라고 본다. 이 글은 가민에 대한 이야기는 별로 없지만 가민 같은 경우가 오히려 포지션이 확실하지 않나 싶다.

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]

Thieves are pickpocketing wallet apps in China

중국에서 다양한 방면에 사용되는 QR 코드가 보안에 취약하다는 기사이다. 광동성 광저우에서 약 9천만 위안 (약 150억 원) 가량이 QR 코드 사기로 사람들에게 손실을 입혔을 것으로 에상된다는 기사가 있었다.

차이나 데일리는 “일부 범죄자들은 불법적으로 돈을 벌기 위해 원래 QR코드 위에 자신의 QR코드를 붙인다. 일반 소비자들은 그 차이를 알 수 없기 때문이다.”라고 말했다. “QR 코드가 사기에 사용되는 것을 막기 어려운 이유이며, 기업들이 보안에 대한 책임을 분담해야 하는 이유입니다”[expand title=Eng]
“Some criminals paste their own QR codes over the original ones to illicitly obtain money, as ordinary consumers simply cannot tell the difference,” wrote China Daily, a state-owned English media site, in an op-ed. “That is why we are powerless to prevent QR codes from being used for fraudulent activities, and that is precisely why the enterprises using QR codes should assume their share of the responsibility for protection.”[/expand]

코드가 보안적으로 안전하지 않으며 쉽게 조작될 수 있다. 그리고 눈으로는 해당 코드가 검증되었는지 확인이 불가능하다. QR 코드를 통해 핸드폰에 바이러스를 감염시켜 모바일 지갑에서 돈을 빼가는 방식으로 사용되기도 한다. 위챗 페이와 알리페이는 보안을 강화한 업데이트를 도입했다는 이야기도 있다.

“외주는 그만”…내부 개발자 직접 키우는 싱가포르 정부
By 이지현, www.bloter.net

조직 내부에서 개발자를 직접 채용한다는 싱가폴 정부 사례를 이야기한 블로터 기사. 예전 조직에서 IT시스템을 도입한다는 것은 업무 효율을 위한 관리 시스템을 사내 구축하는 것을 의미했다. 이런 경우 조직 내부에서 개발인력을 보유하고 유지하는 것보다 아웃소싱을 통해 솔루션을 구입하는 것이 유리했다. 하지만 최근 테크놀로지라는 것은 단순히 조직의 효율성을 위해 특정 시스템을 도입하는 것의 문제를 벗어나지 않았나 하는 생각이 든다.

거브테크에 들어오기 위해선 일종의 코딩 테스트를 거쳐야 한다. 기술에 대한 최소한의 지식이 있는지 확인하기 위해서다. 체오 호 첸 CIO는 “아웃소싱을 계속하면 기술을 구매할 때 무엇이 중요한 건지, 특정 기술이 가진 가치에 대해 잘 모르게 된다”

모든 업무들이 테크놀로지와 연관성을 가지게 되면서 조직 구성원들이 기술에 대한 어느 정도의 이해를 기본으로 갖추는 것이 필요해졌다. 이런 상황에서 아웃소싱을 통해 단순히 솔루션을 구입하는 형태로는 조직 내부에 문제 해결을 위한 역량이나 지식 축적이 되지 않는다는 것을 의미한다. 인용한 부분이 정확히 현재 많은 조직들이 테크놀로지 인력들을 끌어안아야 하는 이유를 설명해준다는 생각이 든다.

For advertisers, algorithms can lead to unexpected exposure on sites spewing hate
by Elizabeth Dwoskin and Craig Timberg, washingtonpost.com

이슬람 폭력주의 집단의 사이트에 광고가 등장했다는 보도에 대한 답변으로 AT&T, Verizon 등 기업들이 구글 애드센스 네트워크에서 자사의 광고를 내리는 조치를 취했다. 워싱톤 포스트는 기사에서 정치적으로 극단적이고 경멸적인 사이트에 대형 브랜드 광고가 등장할 수 있음을 언급하고 프로그램 기반 광고가 가질 수 있는 문제점을 지적한다.

기사에 나오는 사례는 엔지니어링 회사를 소유하고 있는 리버럴 성향을 가진 존 엘리스가 극단적인 사이트를 방문했던 사례를 소개한다.

백인 민족주의자 리차드 스펜스가 소유하고 있는 웹사이트에서, 엘리시는 의도적으로 광고를 구매하지 않았음에도 그가 소유한 기업인 Optics for Hire 광고를 보았다. [expand title=Eng]
On a website owned by white nationalist leader Richard Spencer, Ellis saw an ad for his engineering company, Optics for Hire, pop up on the screen — even though he had never knowingly bought the ad.[/expand]

구글 애드센스와 같은 광고가 극단적인 사이트를 운영하는 비용에 기여하고 있는 것처럼 언급하지만 기사가 과연 정확한 내용을 작성하고 있는건지 의심스럽다. 당연히 사이트는 개인의 이력에 기반한 타깃팅을 통해 적절한 광고를 보여준다. 만약 대형 브랜드의 광고가 그렇게 나왔다면 대형 브랜드들이 그만큼 광고를 많이 하기 때문이 아닐까. 기술적이라기보다는 정치적인 기사처럼 생각되기도 한다. 알고리즘 기반의 프로그램 광고가 문제가 있을 수 있는 것도 맞고 근본적으로는 문제가 있을 수도 있지만 이상하다. 만약 엘리스가 아니라 다른 사람이라면 당연히 다른 광고가 뜨지 않았겠는가.

Yuval Harari on why humans won’t dominate Earth in 300 years
by Ezra Klein, vox.com

에즈라 클라인이 유발 하라리와 한 인터뷰 내용이다. 인공지능에 대한 이야기를 다루고 있다. 제목에서 말하는 것 보다는 다른 부분에서 재미있게 읽을만한 내용들이 많다고 생각한다.

제목에 대해 이야기하자면 유발 하라리는 300년 이후 살고 있는 네안데르탈인과 침팬지의 차이만큼이나 우리와 다를 것이라고 이야기한다. 하지만 주요한 내용은 인공지능과 인류가 다른 점이 무엇인지에 대해 이야기하고 있다. 단순한 지능보다 협업(coorperation)의 중요성을 이야기한다. 예를 들어 자율주행 자동차에 관한 이야기에서 자율주행 자동차는 인간에 비해 안전하고 저렴하며 효율적이다. 이는 의약분야와 같은 다른 분야에서도 동일한 모습을 보인다. 만약 어느 지역에서 새로운 질병이나 처방에 대한 것을 발견했다면 인공지능은 즉각적으로 이를 적용할 수 있다.

개인적으로 재미있게 읽은 부분은 지능(intelligence)과 의식(consciousness)에 대한 부분이다. 인공지능에 대한 막연한 이야기들은 두 가지 개념에 대해서 많이 혼동하고는 하지만 유발 하라리는 이 부분에 대해서 명확하게 언급한다. 인공지능에 대한 공포는 대부분 이 두 가지를 혼동한 SF 영화에서 기인한다. 하지만 의식이란 철학적으로는 여전히 인간의 고유한 것으로 여겨진다. 인공지능에 대한 개념을 다양한 층위로 구분하지만 개인적으로는 의식에 대한 이야기를 다루지는 않는다고 본다.

그렇기에 인간이 할 수 있는 것과 기계가 할 수 있는 것은 구분이 되고 머신러닝, 딥러닝, 인공지능이 인간보다 뛰어난 분야가 존재하게 된다. 여러가지 이야기가 있지만 유발하리리는 정치 경제와 같은 분야를 언급한다. 자동차 운전처럼 인공지능은 의식이 없이도 인류에 비해 이러한 일들을 더 잘 하게 될 것이다. 만약 정치 경제라는 분야에서도 인간보다 컴퓨터의 판단이 더 훌륭하다면 과연 인간은 무엇을 하게 될 것인가? 결국은 철학적으로 의미에 대한 문제에 직면하게 된다. 유발하라리가 기사 마지막에 언급하고 있는 가상현실에 대한 부분도 흥미롭다.

네. 인공지능이 다른 문제는 경제적인 것이 아니라 의미에 대한 문제라고 생각합니다. 만약 사람들이 더 이상 직업을 가지지 못하고 정부가 기본 소득이나 다른 것을 제공한다면, 삶에서 어떻게 의미를 찾을 것인지가 가장 큰 문제가 됩니다. 사람들은 하루종일 무엇을 할 것입니까?
인간이 가상현실에서 의미를 찾는다는 것은 새로운 아이디어가 아닙니다. 매우 오래된 생각입니다. 우리는 수천년동안 가상현실에서 의미를 찾아왔습니다. 우리는 그것을 종교라고 불러왔습니다.
종교를 가상현실 게임처럼 생각할 수 있습니다. 실재로 존재하지 않는 것에 대한 규칙을 만들어냈지만, 그러한 규칙을 믿으면서 이를 삶의 모든 부분에서 따르려고 한다고 생각해볼 수 있습니다. 만약 당신이 크리스챤이고 이를 실천하면 점수를 얻습니다. 만약 죄를 저지른다면 점수를 잃습니다. 만약 당신이 죽었을 때 게임을 끝냈을 때까지 충분한 점수를 얻었다면 다른 레벨에 갈 수 있습니다. 당신은 천국에 갈 수 있습니다.
사람들은 수천년동안 가상현실을 플레이해왔고 상대적으로 사람들의 삶을 만족스럽고 행복하게 만들었습니다. 21세기에 우리는 과거 수천년동안 플레이해왔던 것에 비해 훨씬 설득적인 가상현실 게임을 만들어낼 기술을 가지고 있습니다. 우리는 마음속이 아닌 직접적인 브레인 컴퓨터 인터페이스를 사용하여 실제 천국과 지옥을 만들어낸 기술을 가지고 있습니다.[expand title=Eng]
Yes, I think the other problem with AI taking over is not the economic problem, but really the problem of meaning — if you don’t have a job anymore and, say, the government provides you with universal basic income or something, the big problem is how do you find meaning in life? What do you do all day?
This idea of humans finding meaning in virtual reality games is actually not a new idea. It’s a very old idea. We have been finding meaning in virtual reality games for thousands of years. We’ve just called it religion until now.
You can think about religion simply as a virtual reality game. You invent rules that don’t really exist, but you believe these rules, and for your entire life you try to follow the rules. If you’re Christian, then if you do this, you get points. If you sin, you lose points. If by the time you finish the game when you’re dead, you gained enough points, you get up to the next level. You go to heaven.
People have been playing this virtual reality game for thousands of years, and it made them relatively content and happy with their lives. In the 21st century, we’ll just have the technology to create far more persuasive virtual reality games than the ones we’ve been playing for the past thousands of years. We’ll have the technology to actually create heavens and hells, not in our minds but using bits and using direct brain-computer interfaces.[/expand]

Gen Z: A Look Inside Its Mobile-First Mindset

구글이 Ipsos와 함께 낸 미국 Z세대에 대한 보고서. 빠른 모바일 채택이 이전 세대들과 다른 특징이라고 언급하고 있다.

“우리를 다른 세대와 차별화시키는 것은 기술을 사용하고 적용할 수 있는 능력입니다. 요즘에는 컴퓨터 공학 및 코딩에 대해 이미 생각하고있는 아이들이 있습니다. 앞으로 이것이 어떻게 될지 지켜 보는 것은 매우 흥미로운 일이 될 것입니다. “[expand title=Eng]
“Something that differentiates us from other generations is our ability to use and bend technology. Nowadays you have children already thinking about computer engineering and coding. It will be very exciting to see what this leads to in the future.”[/expand]

인포그래픽으로 간단하게 표현된 내용들이지만 정리해보자면 Z세대라고 불리는 13-17세 청소년들은 12세 정도에 처음으로 모바일을 가지기 시작하고, 하루 3시간 가량 모바일을 사용한다. 상품도 모바일을 사용하여 온라인으로 구매하기에 온라인 구매력이 큰 세대이다. 내가 휴대폰을 처음 가졌던게 20살때이니 확실히 다른 세상이라는 생각이 든다.

AI makes pop music in the style of any composer (the Beatles too!)

[iframe id=”https://www.youtube.com/embed/LSHZ_b05W7o”]

1) LSDB라는 데이터 베이스를 만든다. 다양한 스타일과 작곡가들의 리드시트 약 13,000를 포함하고 있다.
2) 인간 작곡가는 FlowComposer라는 시스템을 가지고 스타일과 생성될 리드시트(멜로디+하모니)를 선택한다. Daddy’s Car 경우에는 비틀즈 스타일을 선택했고, Mr. Shadow는 “아메리칸 작곡가” 스타일을 선택했다.
3) Rechord 라는 다른 시스템을 가지고 인간 작곡가는 생성된 리드 시트에 다른 노래의 오디오 녹음에서 일부 오디오 덩어리들을 붙어녛는다.
4) 인간 음악가는 프로덕션과 믹싱을 마무리한다.
[expand title=Eng]
1) We set up a database called LSDB. It contains about 13000 leadsheet from a lot of different styles and composers (mainly jazz and pop about also a lot of Brazilian, Broadway and other music styles).

2) The human composer (in this case Benoît Carré, but we are experimenting with other musicians as well) selected a style and generated a leadsheet (melody + harmony) with a system called FlowComposer. For Daddy’s Car, Carré selected as style “the Beatles” and for Mr. Shadow he selected a style that we call “American songwriters” (which contains songs by composers like Cole Porter, Gershwin, Duke Ellington, etc).

3) With yet another system called Rechord the human musician matched some audio chunks from audio recordings of other songs to the generated leadsheets.

4) Then the human musician finished the production and mixing.[/expand]

창작이라는게 결국 기존 것들의 조합인데 최근 느끼는 건 결국 기존 만들어진 로데이터가 가장 중요한 것 아닌가 하는 생각이 든다.