인공지능과 추천 시스템 강의 노트 - (13/16)
2023. 11. 24.
자유로운 이야기들을 나누고 싶어 간담회를 스케쥴했고, 미국을 오가는 일정 때문에 오늘에서야 같이 간식이라도 먹으며 조금 말을 섞을 수 있었다. 학기의 초반에 했었으면 어땠을까 하는 조금 은 아쉬움이 있다. 과제 발표를 3–4팀 할 수 있으면 늦지 않게 이동할 수 있을 거 같다.
준비한 자료들
13주 강의 update
OpenAI 쿠데타 사건으로 한 주 내내 너무 시끄러웠음. 먹고 살기 바쁜데 이런 것까지 알아야 하나 라는 생각과 내가 왜, 어디까지 알아야 하는 걸까 라는 생각.
기말 발표
자동차보험 보상업무에서의 인공지능 기술의 활용 by 이재상,김주훈
보험개발원 — AOS alpha. 사고가 났을 경우 early decision 을 도와 주는 사진으로 견적을 체크해 주는 앱. 정비소에서 있을 수 있는 사기 청구 예방 같은 데 쓰임이 있지는 않지만, 현장에서의 초동 대응 등에 사람의 간섭을 줄이는 방식으로 적용됨.
Audatex, CCC, Tractable 등이 사진을 이미 수집하고 있던 서비스에서 활용을 늘리는 방향으로 설계됨. 이미 잘 narrow-down 된 시장에서 지도 학습으로 좋은 성능을 낼 수 있게 되어 가고 있고, 사람의 간섭을 줄이고 반복적인 노동을 줄이는 방향으로 시도되고 있음.
AI 콘텐츠 추천과 뉴스 서비스의 한계 by 박명본/이종명
비공정한 데이터들을 가지고 ‘공정한 서비스’를 운영해야 하는 어려움. 보수 진보가 대표적인 뷰이지만, 사인 별로 다양한 견해들의 주관적인 가치들이 모여 있는 곳이어서 공급자들로부터 싫은 소리들을 듣는 모습이 되어 있음.
1300만 DAU 를 바탕으로 비개인화와 개인화를 잘 쓰고 있고, 언론사 구독과 기자 구독까지 가능하게 했고, 이 platform 에 공급자들이 맞추어 들어오게 만들어 서비스를 구현. 개인화 가치인 버블 필터나 PageView metric 들은 현실적으로 공정이라는 기준과 맞지 않는 지표여서 피해갈 수 있는 방법들이 없음. 기사들 사이의 authority / originality 등을 기사가 판단하기는 어렵고, 심층 기사에 대한 가중치 부여와 불평등 지수를 개선하는 방향을로 진행 중.
추천 맛집 Spotify를 파헤쳐보자 by 김수현
한때 추천을 잘 하기로 소문 나 있었던 spotify 제품 분석. 한국에서는 Melon/카카오의 아성에 많이 밀렸지만, Discover weekly 와 instagram 과의 절묘한 조합 등으로 젊은 층을 미국에서는 잡았지만, 한국에서는 catalog를 만족시키지 못한 어쩔 수 없는 상황 이후에 고전 중.
사용자의 시각과 PO 의 시각이 잘 섞여 있는 좋은 리포트. 번들로 공격하는 유튜브 뮤직이 궁금하긴 한데, 이는 2주 후 강의가 예정되어 있음. 아직도 멜론인가 시각이었지만, 이게 유통사와 공급사가 같은 회사인 경우 독점을 이겨 내지 못하는 상황이 될 수밖에 없음.
이후 간담회 장소로 이동. 재미난 내용들을 더 나누고 싶은데… 쉽지 않고 아쉬움.
