2016.11.23

칼럼 | 라이프로깅이 AI와 만날 때

Mike Elagan | Computerworld
'라이프로깅'(lifelogging)이 시들해지고 있다. 1990년대부터 라이프로깅 트렌드을 주창해온 고든 벨은 올해 초 필자에게 포기했다고 말했다.

벨에 대한 뉴스를 게재하고 2주 후, 와이어드(Wired)의 전 편집장 크리스 앤더슨도 라이프로깅을 그만둔다는 글을 트윗에 올렸다.

라이프로깅이란 무엇인가? 정의는 다양하다. 그러나 일반적으로 라이프로깅은 미래에 완전한 기억을 되살리는 용도, 또는 후손을 위한 보존 자료로 사용할 수 있도록 개인적인 문서, 데이터(생체 데이터 포함), 사진, 비디오를 자동으로 수집하는 행위를 일컫는다.

이를테면 몇몇 라이프로거(벨 포함)는 카메라를 옷에 부착하거나 끈에 달아 목에 걸고 카메라가 지속적으로 사진을 촬영하도록 한다.

몇 년 전부터는 소비자용 라이프로깅 카메라가 등장했지만 대중의 호응을 얻지 못하고 있다.
기대를 모았던 초창기 소비자용 라이프로깅 카메라인 OMG 라이프(OMG Life)의 오토그래퍼(Autographer)는 2012년에 출시됐으나 2년 전 단종됐다.

2012년 내러티브(Narrative)라는 회사가 내러티브 클립(Narrative Clip)이라는 초소형 라이프로깅 카메라를 출시했다(초기 이름은 메모토(Memoto) 카메라였음). 이 회사는 지난 9월 폐업 예정임을 발표했다. (며칠 후 전 내러티브 직원들이 이 카메라,그리고 사진이 저장되는 클라우드 서비스를 보존하기 위해 나섰다.)

오토그래퍼와 내러티브 클립에 이어 이 두 제품을 모방하는 제품들도 나왔다. iON 스냅캠(Snapcam), 61N, 요캠(YoCam), 컴파스(Compass), 미캠 네오(MeCam Neo), 블링캠(Blincam), 키미션 80(KeyMission 80), 웨어캠(WearCam), 퍼펙트 메모리(Perfect Memory) 카메라 등이다.

이 카메라들도 실패했다. 라이프로깅 카메라는 스마트폰에 비해 몹시 거슬리고 불편하며 사진 품질도 떨어진다. 자동 카메라로 촬영된 사진 대부분은 지루하거나 흐릿한 주변 풍경, 또는 무관한 사람들 모습이 담긴 사진이다.

한편 라이프로깅 카메라를 부착하는 위치로는 안경이 더 좋다는 점만은 확실하다. 스냅 스펙타클(Snap Spectacles)은 예상치 못한 장소에 임시로 설치되는 스펙타클 자동 판매기, 스펙타클을 쓰고 유명한 로버트 스코블의 샤워 사진 다시 찍기 등 떠들썩한 행사와 인위적 결핍(contrived scarcity)을 통해 미디어의 관심을 끌고 있다. (스냅은 스냅챗의 새 이름이다.)

필자가 아는 한 얼마 되지도 않는 스펙타클 사용자 중에서 의도적으로 라이프로깅을 하는 사람은 없고, 스냅도 이 제품을 라이프로깅 카메라로 홍보하지 않는다. 아무튼 스냅의 요란한 마케팅은 카메라 안경을 일반화하는 데는 도움이 될 것이다.

라이프로그를 하고자 하는 이유는 무엇일까? 이 질문은 갈수록 무의미해지고 있다. 사람들은 이미 라이프로깅을 하고 있기 때문이다.

개인 데이터가 수집되지 않는다고 믿는가?
라이프로깅은 두 부분으로 구성된다.

1. 모든 데이터 수집
2. 사용자 명령에 따라 이 데이터에서 구체적인 기억을 즉시 회상

사람들의 모든 데이터가 수집된다는 사실에는 의심의 여지가 없다. 구글, 페이스북, 아마존을 비롯한 기업들이 수집해 보관하는 데이터는 사람들이 하는 모든 일, 방문하는 모든 장소, 알고 있는 모든 사람, 구입하는 모든 상품을 말해준다.

구글이 수집하는 데이터부터 보자. 구글 사진은 필자가 노트북에 저장하는 모든 사진(예를 들어 DSLR로 촬영한 모든 사진)과 아이폰, 아이패드로 촬영한 모든 사진을 자동으로 수집한다. 각 사진에는 위치, 시간, 날짜 태그가 붙는다. 구글은 이렇게 수집한 사진에 인공 지능을 적용해서 개인, 특정 동물과 사물을 인식한다. 예를 들어 "2013년 10월, 피자"라고 검색하면 구글 사진이 그 달에 필자가 촬영한 모든 피자 사진을 보여준다. 기본적으로 시간의 역순으로 정렬되는 구글 사진은 그 자체로 가장 기초적인 형태의 라이프로그다.

사용자 데이터가 모두 공개되는 구글 대시보드에 노출되거나 나열되는 데이터를 보자. 이 페이지를 보면 구글은 연락처에 저장된 필자의 모든 인간 관계, 드라이브의 모든 문서, 지난 10년 동안 필자가 주고받은 모든 이메일, 모든 구글 플러스 활동, 위치 내역, 배송 추적 내역, 음악, 플레이 스토어 활동, 프로필의 모든 정보, 검색 내역, 작업, 전화 통화와 음성 메일, 그리고 유튜브 비디오를 알고 있다. 심지어 대시보드에서 구글 어시스턴트, 구글 홈 또는 구글 음성 검색을 이용할 때 녹음된 필자의 음성까지 클릭 한 번으로 들을 수 있다.

구글 하나만으로도 이미 이정도다. 필자는 Elgan.com의 블로그를 공개 라이프로그로 전환했을 때 소셜 및 기타 미디어에 얼마나 많은 데이터가 있는지 새삼 깨달았다. 필자는 IFTTT를 비롯한 여러 도구를 사용해서 소셜 활동을 이 블로그로 전송하는데, 여기에는 두 개의 블로그, 두 개의 이메일 뉴스레터, 팟캐스트, 그리고 트위터와 구글 플러스, 페이스북, 미디엄, 인스타그램, 유튜브, 스웜에 필자가 올린 모든 게시물이 포함된다.

(올해 초 필자가 기사로 다루었던 디지 미(Digi Me)라는 서비스도 이 작업을 자동으로 처리해준다.)

필자가 생성하는 공개 콘텐츠의 양은 평균보다는 많을 것이다. 그러나 전반적으로 대부분의
사람들이 이미 라이프로그를 위한 충분한 콘텐츠와 데이터를 생성하고 있다.

따라서 라이프로깅의 첫 번째 부분은 이미 실행되고 있는 것이다. 문제는 두 번째 부분, 즉 명령에 따라 이 데이터에서 구체적인 기억을 즉각 회상하는 일이다.

필자의 블로그 기반 공개 라이프로그는 스트림으로서는 무난하지만 사실과 기억을 즉시 불러오는 데 있어서는 별로 효과적이지 못하다.

패브릭(Fabric), 로브(Rove), 퀀티파이드(Quantified), 인스턴트(Instant), 로그싯(Logsit), 로카(Loca), 스웜(Swarm) 등 사람들의 관심을 받지 못하는 라이프로깅 범주, 스마트폰 앱의 경우 다른 곳에서 자동으로 수집되는 동일한 종류의 데이터에 대한 접근 기능에 집중한다.
라이프로깅 정보를 불러오는 훨씬 더 효과적인 방법들이 적극적으로 개발되고 있음을 감안하면 지금과 같은 형태로는 이러한 앱들의 미래는 어둡다.

검색, AI, 가상 비서 추가
고든 벨, 크리스 앤더슨을 비롯한 라이프로거들이 깨달은 점은 모든 데이터를 수집하는 것이 문제라는 사실이다. 테라바이트 규모의 데이터가 쌓이고, 원하는 사실을 빠르게 추출할 방법도 없다.

그러나 이 문제는 해결되고 있다.

라이프로깅을 위한 개인 데이터의 수집이 일상적인 활동, 예를 들어 인터넷 사용과 셀카와 음식 사진 공유를 통해 "저절로 되듯이", 즉각적인 검색을 위한 도구도 "저절로 구현"될 것이다.

라이프로깅 데이터 접근 문제를 해결할 두 가지 대대적인 기술적 혁명은 인공 지능(AI)과 가상 비서다.

이미 기초적인 형태로는 실행되고 있다. 앞서 언급했듯이 구글 사진은 2013년 10월 필자가 먹은 피자 사진을 찾아준다. 구글 알로(Allo)의 구글 어시스턴트에게도 "2013년 10월에 내가 찍은 사진을 피자 사진을 보여줘"라고 말하면 해당 사진을 보여준다. 사진에는 애리조나 주 피닉스의 피제리아 비앙코(Pizzeria Bianco)라는 위치 태그도 붙어 있다. 필자의 아내도 사진에 있다. 사진을 보면 그날이 생생하게 기억난다.

A.I.가 더 발전하고 구글 어시스턴트를 비롯한 가상 비서를 통해 모든 데이터에 접근할 수 있게 되면 라이프로깅 검색의 충실도는 더욱 높아질 것이다.




4년 전, 필자는 터키에서 이 사진을 찍었는데 제대로 기억이 안났다. 이번 주 구글 어시스턴트에게 “신부가 분홍색 기타를 연주하는 내 사진을 보여줘”라고 했더니 구글의 AI가 필자가 찾던 바로 이 사진을 보여주었다. 라이프로깅의 미래에 온 것을 환영한다. <이미지 : Mike Elgan>

또한 A.I.는 데이터 수집도 향상시켜 준다. 차세대 라이프로깅 카메라는 일상과 무관한 수많은 사진을 촬영하고 저장하는 문제를 A.I.를 사용해서 해결한다.

신생 기업 어큐뮬러스9(Acumulus9)의 킨드레드캠(QindredCam)이라는 카메라는 일종의 A.I.를 사용해서 카메라가 사진을 촬영할 시점을 선택한다고 한다. 이 카메라는 아직 개발 중이지만 아이디어 자체는 좋다. 장면이나 얼굴의 변화, 충분한 주변광의 유무, 위치 등을 감지해서 사진을 촬영하기에 적합한 순간을 포착하는 모양이다.

소니도 지난 2월 이와 비슷한 제품을 소개했다. 엑스페리아 아이(Xperia Eye)라고 하는 이 소니 콘셉트는 얼굴 식별(얼굴 인식이 아님)과 기타 여러 요소를 사용해서 180도 어안 렌즈 카메라를 통해 자동으로 사진을 촬영한다.

가장 야심만만한 AI 라이프로깅 카메라는 샌프란시스코 소재 신생 기업 스테리아(Asteria)의 동명의 카메라다. 아스테리아는 사진, 소리, 움직임, 위치, 온도까지 자동으로 감지한 다음 A.I.를 사용해 캡처할 것과 유지할 것을 결정하는, 라이프로깅 카메라와 비슷한 기기의 초기 콘셉트다.

과거의 라이프로깅은 어렵고 복잡하고 시간도 많이 걸리는 프로젝트였고 그나마 결과도 시원치 않았다. 완전한 기억, 또는 컴퓨터로 보강되는 사진처럼 정확한 기억을 목표로 한 개별적인 연구 활동 또는 취미였다. 이러한 형태의 라이프로깅은 구시대의 유물로 사라지고 있다.

그 자리를 대신해서 개인 데이터 수집과 사진 촬영, 클라우드 저장, 인공 지능과 가상 비서의 발전이 자동적으로 더 나은 형태의, 가장 몽상적인 라이프로거들조차 상상하지 못했던 라이프로깅을 제공하게 될 것이다.

개인정보보호 등을 이유로 우리가 간섭하지 않는 한 데이터는 수집될 것이고 그 과정에서 A.I.의 역할도 더 커질 것이다. 그러면 A.I. 기반 가상 비서는 우리가 요구하는 과거의 구체적인 데이터를 간단히 불러올 수 있게 된다.

독립적으로 추진되는 프로젝트 형태의 라이프로깅에는 미래가 없다. 그러나 A.I. 덕분에 원하는 사람이라면 앞으로 누구나 자연스러운 라이프로깅(모든 것을 즉시 기억에 남길 수 있는 기능)을 이용할 수 있게 된다. editor@itworld.co.kr



2016.11.23

칼럼 | 라이프로깅이 AI와 만날 때

Mike Elagan | Computerworld
'라이프로깅'(lifelogging)이 시들해지고 있다. 1990년대부터 라이프로깅 트렌드을 주창해온 고든 벨은 올해 초 필자에게 포기했다고 말했다.

벨에 대한 뉴스를 게재하고 2주 후, 와이어드(Wired)의 전 편집장 크리스 앤더슨도 라이프로깅을 그만둔다는 글을 트윗에 올렸다.

라이프로깅이란 무엇인가? 정의는 다양하다. 그러나 일반적으로 라이프로깅은 미래에 완전한 기억을 되살리는 용도, 또는 후손을 위한 보존 자료로 사용할 수 있도록 개인적인 문서, 데이터(생체 데이터 포함), 사진, 비디오를 자동으로 수집하는 행위를 일컫는다.

이를테면 몇몇 라이프로거(벨 포함)는 카메라를 옷에 부착하거나 끈에 달아 목에 걸고 카메라가 지속적으로 사진을 촬영하도록 한다.

몇 년 전부터는 소비자용 라이프로깅 카메라가 등장했지만 대중의 호응을 얻지 못하고 있다.
기대를 모았던 초창기 소비자용 라이프로깅 카메라인 OMG 라이프(OMG Life)의 오토그래퍼(Autographer)는 2012년에 출시됐으나 2년 전 단종됐다.

2012년 내러티브(Narrative)라는 회사가 내러티브 클립(Narrative Clip)이라는 초소형 라이프로깅 카메라를 출시했다(초기 이름은 메모토(Memoto) 카메라였음). 이 회사는 지난 9월 폐업 예정임을 발표했다. (며칠 후 전 내러티브 직원들이 이 카메라,그리고 사진이 저장되는 클라우드 서비스를 보존하기 위해 나섰다.)

오토그래퍼와 내러티브 클립에 이어 이 두 제품을 모방하는 제품들도 나왔다. iON 스냅캠(Snapcam), 61N, 요캠(YoCam), 컴파스(Compass), 미캠 네오(MeCam Neo), 블링캠(Blincam), 키미션 80(KeyMission 80), 웨어캠(WearCam), 퍼펙트 메모리(Perfect Memory) 카메라 등이다.

이 카메라들도 실패했다. 라이프로깅 카메라는 스마트폰에 비해 몹시 거슬리고 불편하며 사진 품질도 떨어진다. 자동 카메라로 촬영된 사진 대부분은 지루하거나 흐릿한 주변 풍경, 또는 무관한 사람들 모습이 담긴 사진이다.

한편 라이프로깅 카메라를 부착하는 위치로는 안경이 더 좋다는 점만은 확실하다. 스냅 스펙타클(Snap Spectacles)은 예상치 못한 장소에 임시로 설치되는 스펙타클 자동 판매기, 스펙타클을 쓰고 유명한 로버트 스코블의 샤워 사진 다시 찍기 등 떠들썩한 행사와 인위적 결핍(contrived scarcity)을 통해 미디어의 관심을 끌고 있다. (스냅은 스냅챗의 새 이름이다.)

필자가 아는 한 얼마 되지도 않는 스펙타클 사용자 중에서 의도적으로 라이프로깅을 하는 사람은 없고, 스냅도 이 제품을 라이프로깅 카메라로 홍보하지 않는다. 아무튼 스냅의 요란한 마케팅은 카메라 안경을 일반화하는 데는 도움이 될 것이다.

라이프로그를 하고자 하는 이유는 무엇일까? 이 질문은 갈수록 무의미해지고 있다. 사람들은 이미 라이프로깅을 하고 있기 때문이다.

개인 데이터가 수집되지 않는다고 믿는가?
라이프로깅은 두 부분으로 구성된다.

1. 모든 데이터 수집
2. 사용자 명령에 따라 이 데이터에서 구체적인 기억을 즉시 회상

사람들의 모든 데이터가 수집된다는 사실에는 의심의 여지가 없다. 구글, 페이스북, 아마존을 비롯한 기업들이 수집해 보관하는 데이터는 사람들이 하는 모든 일, 방문하는 모든 장소, 알고 있는 모든 사람, 구입하는 모든 상품을 말해준다.

구글이 수집하는 데이터부터 보자. 구글 사진은 필자가 노트북에 저장하는 모든 사진(예를 들어 DSLR로 촬영한 모든 사진)과 아이폰, 아이패드로 촬영한 모든 사진을 자동으로 수집한다. 각 사진에는 위치, 시간, 날짜 태그가 붙는다. 구글은 이렇게 수집한 사진에 인공 지능을 적용해서 개인, 특정 동물과 사물을 인식한다. 예를 들어 "2013년 10월, 피자"라고 검색하면 구글 사진이 그 달에 필자가 촬영한 모든 피자 사진을 보여준다. 기본적으로 시간의 역순으로 정렬되는 구글 사진은 그 자체로 가장 기초적인 형태의 라이프로그다.

사용자 데이터가 모두 공개되는 구글 대시보드에 노출되거나 나열되는 데이터를 보자. 이 페이지를 보면 구글은 연락처에 저장된 필자의 모든 인간 관계, 드라이브의 모든 문서, 지난 10년 동안 필자가 주고받은 모든 이메일, 모든 구글 플러스 활동, 위치 내역, 배송 추적 내역, 음악, 플레이 스토어 활동, 프로필의 모든 정보, 검색 내역, 작업, 전화 통화와 음성 메일, 그리고 유튜브 비디오를 알고 있다. 심지어 대시보드에서 구글 어시스턴트, 구글 홈 또는 구글 음성 검색을 이용할 때 녹음된 필자의 음성까지 클릭 한 번으로 들을 수 있다.

구글 하나만으로도 이미 이정도다. 필자는 Elgan.com의 블로그를 공개 라이프로그로 전환했을 때 소셜 및 기타 미디어에 얼마나 많은 데이터가 있는지 새삼 깨달았다. 필자는 IFTTT를 비롯한 여러 도구를 사용해서 소셜 활동을 이 블로그로 전송하는데, 여기에는 두 개의 블로그, 두 개의 이메일 뉴스레터, 팟캐스트, 그리고 트위터와 구글 플러스, 페이스북, 미디엄, 인스타그램, 유튜브, 스웜에 필자가 올린 모든 게시물이 포함된다.

(올해 초 필자가 기사로 다루었던 디지 미(Digi Me)라는 서비스도 이 작업을 자동으로 처리해준다.)

필자가 생성하는 공개 콘텐츠의 양은 평균보다는 많을 것이다. 그러나 전반적으로 대부분의
사람들이 이미 라이프로그를 위한 충분한 콘텐츠와 데이터를 생성하고 있다.

따라서 라이프로깅의 첫 번째 부분은 이미 실행되고 있는 것이다. 문제는 두 번째 부분, 즉 명령에 따라 이 데이터에서 구체적인 기억을 즉각 회상하는 일이다.

필자의 블로그 기반 공개 라이프로그는 스트림으로서는 무난하지만 사실과 기억을 즉시 불러오는 데 있어서는 별로 효과적이지 못하다.

패브릭(Fabric), 로브(Rove), 퀀티파이드(Quantified), 인스턴트(Instant), 로그싯(Logsit), 로카(Loca), 스웜(Swarm) 등 사람들의 관심을 받지 못하는 라이프로깅 범주, 스마트폰 앱의 경우 다른 곳에서 자동으로 수집되는 동일한 종류의 데이터에 대한 접근 기능에 집중한다.
라이프로깅 정보를 불러오는 훨씬 더 효과적인 방법들이 적극적으로 개발되고 있음을 감안하면 지금과 같은 형태로는 이러한 앱들의 미래는 어둡다.

검색, AI, 가상 비서 추가
고든 벨, 크리스 앤더슨을 비롯한 라이프로거들이 깨달은 점은 모든 데이터를 수집하는 것이 문제라는 사실이다. 테라바이트 규모의 데이터가 쌓이고, 원하는 사실을 빠르게 추출할 방법도 없다.

그러나 이 문제는 해결되고 있다.

라이프로깅을 위한 개인 데이터의 수집이 일상적인 활동, 예를 들어 인터넷 사용과 셀카와 음식 사진 공유를 통해 "저절로 되듯이", 즉각적인 검색을 위한 도구도 "저절로 구현"될 것이다.

라이프로깅 데이터 접근 문제를 해결할 두 가지 대대적인 기술적 혁명은 인공 지능(AI)과 가상 비서다.

이미 기초적인 형태로는 실행되고 있다. 앞서 언급했듯이 구글 사진은 2013년 10월 필자가 먹은 피자 사진을 찾아준다. 구글 알로(Allo)의 구글 어시스턴트에게도 "2013년 10월에 내가 찍은 사진을 피자 사진을 보여줘"라고 말하면 해당 사진을 보여준다. 사진에는 애리조나 주 피닉스의 피제리아 비앙코(Pizzeria Bianco)라는 위치 태그도 붙어 있다. 필자의 아내도 사진에 있다. 사진을 보면 그날이 생생하게 기억난다.

A.I.가 더 발전하고 구글 어시스턴트를 비롯한 가상 비서를 통해 모든 데이터에 접근할 수 있게 되면 라이프로깅 검색의 충실도는 더욱 높아질 것이다.




4년 전, 필자는 터키에서 이 사진을 찍었는데 제대로 기억이 안났다. 이번 주 구글 어시스턴트에게 “신부가 분홍색 기타를 연주하는 내 사진을 보여줘”라고 했더니 구글의 AI가 필자가 찾던 바로 이 사진을 보여주었다. 라이프로깅의 미래에 온 것을 환영한다. <이미지 : Mike Elgan>

또한 A.I.는 데이터 수집도 향상시켜 준다. 차세대 라이프로깅 카메라는 일상과 무관한 수많은 사진을 촬영하고 저장하는 문제를 A.I.를 사용해서 해결한다.

신생 기업 어큐뮬러스9(Acumulus9)의 킨드레드캠(QindredCam)이라는 카메라는 일종의 A.I.를 사용해서 카메라가 사진을 촬영할 시점을 선택한다고 한다. 이 카메라는 아직 개발 중이지만 아이디어 자체는 좋다. 장면이나 얼굴의 변화, 충분한 주변광의 유무, 위치 등을 감지해서 사진을 촬영하기에 적합한 순간을 포착하는 모양이다.

소니도 지난 2월 이와 비슷한 제품을 소개했다. 엑스페리아 아이(Xperia Eye)라고 하는 이 소니 콘셉트는 얼굴 식별(얼굴 인식이 아님)과 기타 여러 요소를 사용해서 180도 어안 렌즈 카메라를 통해 자동으로 사진을 촬영한다.

가장 야심만만한 AI 라이프로깅 카메라는 샌프란시스코 소재 신생 기업 스테리아(Asteria)의 동명의 카메라다. 아스테리아는 사진, 소리, 움직임, 위치, 온도까지 자동으로 감지한 다음 A.I.를 사용해 캡처할 것과 유지할 것을 결정하는, 라이프로깅 카메라와 비슷한 기기의 초기 콘셉트다.

과거의 라이프로깅은 어렵고 복잡하고 시간도 많이 걸리는 프로젝트였고 그나마 결과도 시원치 않았다. 완전한 기억, 또는 컴퓨터로 보강되는 사진처럼 정확한 기억을 목표로 한 개별적인 연구 활동 또는 취미였다. 이러한 형태의 라이프로깅은 구시대의 유물로 사라지고 있다.

그 자리를 대신해서 개인 데이터 수집과 사진 촬영, 클라우드 저장, 인공 지능과 가상 비서의 발전이 자동적으로 더 나은 형태의, 가장 몽상적인 라이프로거들조차 상상하지 못했던 라이프로깅을 제공하게 될 것이다.

개인정보보호 등을 이유로 우리가 간섭하지 않는 한 데이터는 수집될 것이고 그 과정에서 A.I.의 역할도 더 커질 것이다. 그러면 A.I. 기반 가상 비서는 우리가 요구하는 과거의 구체적인 데이터를 간단히 불러올 수 있게 된다.

독립적으로 추진되는 프로젝트 형태의 라이프로깅에는 미래가 없다. 그러나 A.I. 덕분에 원하는 사람이라면 앞으로 누구나 자연스러운 라이프로깅(모든 것을 즉시 기억에 남길 수 있는 기능)을 이용할 수 있게 된다. editor@itworld.co.kr

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