Hacker News 의견

• 포켓몬 GO 플레이어로서, 게임을 통해 훈련 데이터를 제공하게 되어 그들이 내 노동으로 이익을 얻는 것 같음. 포케스탑을 스캔하는 작업은 보상에 비해 노력이 크기 때문에 중단했음. 만약 그들이 모델과 가중치를 공개한다면, 더 큰 공익에 기여했다고 느낄 것임.

• 포켓몬 GO의 AR 기술이 느려서 잘 사용하지 않았는데, 이제는 LGM 훈련에 사용될 정도로 발전했다는 것이 놀라움. 경제적으로도 플레이어는 무료 게임을 얻고, Niantic은 수익을 얻으며, 새로운 기술이 세상에 제공됨.

• MyFitnessPal에서는 사용자가 바코드를 스캔할 때 배경 소음을 수집하여 훈련 데이터로 사용함. 이를 통해 평균적인 식료품 저장소, 냉장고, 슈퍼마켓 통로에 대한 정보를 얻을 수 있음.

• 이 블로그 게시물과 HN의 반응이 혼란스러움. 실제로 모델을 훈련한 것이 아니라 계획을 발표한 것임. 5천만 개의 신경망을 훈련했다고 하지만, 이는 기존에 하던 일의 일부일 뿐임. Niantic을 AI 회사로 포지셔닝하려는 비전 문서로 보임.

• 지리 공간 데이터가 공공재로 되어야 한다는 철학적 의견이 있음. 군중 소싱된 데이터는 일반 사람들로부터 온 것이므로, 지식과 사실은 공공의 자산이 되어야 한다고 생각함.

• 3D 장면을 실시간으로 생성하는 것이 미래의 지도라고 생각하지 않음. 건물, 도로, 표지판 등은 매우 정적이며, 대부분의 사용 사례에 큰 변화가 없음. 정확한 모델을 클라우드에서 가져오는 것이 더 유용할 것임.

• Google/Niantic의 회의에서 군중 소싱을 통해 새로운 세대의 3D 모델을 구축하자는 아이디어가 나왔을 것임. 포켓몬 권리를 구매하여 이를 실현함.

• Brian Maclendon(Niantic)이 Bellingfest 발표에서 이에 대한 흥미로운 세부 사항을 제시함.

• LGM이 무엇인지 이해하기 어려움. 지리 공간 데이터가 아닌 건물의 뒷면을 예측하는 비전 모델 개선에 관한 것 같음. 훈련 데이터는 포켓몬을 잡을 때 생성된 이미지에서 온 것임.

• CIA가 이미 접근할 수 있을 것이라는 의견이 있음. 몇 년 전부터 프라이버시 우려가 제기되었음.