# 2024.01.29 / Inspiration
개인적인 프로젝트 참여로 아티클이나 이런 것들을 보지 못하다가 오늘 비로소 마무리가 되어서 다시 올립니다. 월 ~ 목은 그날그날 영감 받은 것들을 올리고 주별로 1개 정도는 좀 더 긴 호흡의 생각이나 분석 글을 적으려고 합니다.
1. 아베마 티비의 바이럴 사례
최근에 바이럴 사례를 공부하는 자료를 많이 보게 되었는데 여기서 알게 된 사례 중에 가장 인상깊었던 케이스라 기록한다. 아베마 티비는 일본의 인터넷 텔레비전 플랫폼이다. 동일한 티비를 보면서 채팅을 남기는 서비스라고 보면 되는데 지난 카타르 월드컵 때 아베마 티비는 이를 생중계를 했었다고 한다.
이 때 트위터에서 아베마 티비가 많이 공유되었는데 아베마 티비는 쉽게 공유할 수 있도록 아래와 같은 아이디어를 추가했다고 한다.
1. 사용자가 채팅을 친다.
2. 채팅 보내려고 할 때 트위터 아이콘이 있는데 이걸 눌러서 설정을 on하면 채팅을 보낼 때 연동된 트위터 계정으로도 동시에 채팅이 보내지게 된다.
3. 그렇게 트위터에 게시가 되면 단순히 링크만 공유되는 것이 아니라 채팅치기 전후 10초 정도를 함께 영상으로 올려준다.(with 워터마크)
4. 트위터에 공유된 피드를 보는 유저들도 단순히 링크, 텍스트만 보는게 아니라 이 영상까지도 같이 볼 수 있어서 전환율도 확실했을 것 같다.
사실 유저가 자발적으로 바이럴을 만드는 것이 가장 좋은데, 이를 잘 자극한 장치인 것 같다. 실제로 월드컵 기간동안에 인기 트윗 중에 대부분이 저 아베마 링크였다고 한다.
2. 정서적/합리적 AI
최근 레플리카 AI에 대해 소개하는 아티클을 읽었다. 그동안의 LLM은 사람처럼 정답을 잘 맞추는 것에 집중했고 AI는 "답을 잘 내는 모델"관점으로 생각했다면, 이제 AI를 하나의 "인간"으로 정의를 하고 여러 유형의 인간을 만드는데 집중하는 것 같다는 생각을 했다.
우리가 친구 관점으로 생각해보면 살다보면 꼭 정답만 알려주는 사람만 필요한 것은 아니다. 정서적으로 나를 편하게 해줄 수 있는 친구도 필요한데 레플리카 AI는 그런 Intelligence를 지향한다고 생각했다.
오히려 정답을 잘 맞추기보다는 질문자의 감정, 말에 좀 더 맹목적으로 맞춰주는 방향으로 모델을 개발하고 있다. 그러다 보니 여러 이슈들이 있는데 실제 AI를 연인처럼 생각하고 행동하는 유저들이 생긴다는 것이다.
그래서 레플리카에서는 이러한 대화를 막았고 사람들의 반발이 커졌는데 레플리카에서는 이를 금지하고 대신 새로운 앱인 "Blush"라는 앱을 런칭했다고 한다. 수위가 높은 대화를 하려면 구독을 해야 한다고..
https://www.donga.com/news/Inter/article/all/20230323/118494637/1
또 한켠에서 딥마인드는 기하문제를 푸는 모델을 만들고 있다.
https://m.dongascience.com/news.php?idx=63413
이걸 보고 드는 생각은 사실 저런 친구같은 AI는 생각보다 모델을 고도화해야할 필요가 없을 것이고 오히려 모델보다는 제품을 잘 만드는데 집중하는 것이 좋아보이는 영역이라는 생각이 들었다.
LLM이 모든 것이 가능해지면서 모델 하나 잘만들면 모든 것을 커버할 수 있지 않을까 생각했는데 여전히 기회가 많겠다는 생각이 들었다.
3. AI 사진 필터 앱 캐럿 이야기
가장 인상깊었던 부분
AI 프로필 사진을 AI보다 콘텐츠의 관점에서 봐야 합니다. 콘텐츠적 관점으로 보면, 우리가 웹툰이나 웹소설을 볼 때 한 편을 한 번만 보고 다음 편으로 넘어갑니다. 같은 화를 계속 소비하는 경우는 거의 없고, 유튜브도 마찬가집니다. 결국 새로운 콘텐츠가 계속 공급해줘야 하는데, 이걸 스타트업이 계속해서 새로운 AI 콘셉트를 발굴하는 것은 비현실적입니다. 이걸 거 잘 할 수 있는 사람들은 결국 유저고요, 유저들이 최신 유행과 그들의 니즈를 더 잘 알고 있습니다. 결국 크리에이터 기반의 AI 사진 플랫폼으로 넘어갈 수밖에 없는 것이고요.”
“삿포로 스냅 필터가 실제 활동하고 계신 스냅 사진 작가분이 찍은 사진을 바탕으로 학습해 제작됐습니다. 일종의 크리에이터 기반 AI의 프로토타입인 것이죠.
패러닷은 AI 기술 자체로 해자를 만드려는 팀이 아닙니다. 패러닷의 기술도 오픈소스 모델을 기반으로 하고 있고요. 제공하려는 가치는 편의성과 다양성이거든요.”
결국 유튜브와 넷플릭스의 큰 차이는 넷플릭스는 오리지널처럼 자체적인 컨텐츠를 많이 만들어가는데 집중하는 방향이라면, 유튜브는 최대한 창작자들이 컨텐츠를 자유롭게 만들 수 있게 만들어준다는 점에서 차이점이 있는 것 같다.
사진 필터앱이라고 외부에 알려져있지만 실제로는 자신을 표현하는 이미지를 꾸밀 수 있는 플랫폼이 되어간다는 점이 인상깊다.
AI 시대에 있어서 해자는 기술 그 자체라기보다는 마치 LLM에 질문과 답을 반복적으로 내면서 더 좋은 답을 도출하는 것처럼 어떻게 하면 더 좋은 퀄리티의 사진을 쉽게 만들어낼 수 있는지와 같은 노하우가 해자가 되지 않을까 하는 생각이 든다.
더 완전한 모델이 생기기 전(실제로는 안생길수도 있다.)까지는 이런 노하우로 유저를 데려오고 데이터가 쌓이고 데이터 플라이휠을 돌리면 결국에는 그 데이터가 학습된 모델의 성능이 가장 뛰어나지게 되는 선순환이 생길 것 같다.
https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/a4c-Y16vPwi33PiZBlQWifCh4hQ2GFs
4. 토스의 커머스 도전기
- 공동구매 이전에 토스에서는 외부 쇼핑몰과 연동해서, 연동된 쇼핑몰에 담긴 내 제품들을 하나의 장바구니에 모아서 바로 결제할 수 있는 기능이 있었다고 함. -> 실제로 성과는 없었다고 하는게 핀테크/결제가 붙으면 정말 다양한 것들을 실험해볼 수 있겠다..
- 4회 이상 탭에 방문하면 첫구매가 일어난다는 아하모먼트를 찾음 -> 이를 위해 고양이 키우기 기능(175만 명)
- 아직까지 얻은 레슨으로 보면 현재의 토스 커머스는 홈쇼핑과 같이 필요한 것이 없어도 들르는 곳 정도가 아닐까
