# Meta가 스마트 안경에 얼굴 인식을 탑재해 제공함 > Clean Markdown view of GeekNews topic #30213. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=30213](https://news.hada.io/topic?id=30213) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/30213.md](https://news.hada.io/topic/30213.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-06-06T05:35:23+09:00 - Updated: 2026-06-06T05:35:23+09:00 - Original source: [buchodi.com](https://www.buchodi.com/meta-glasses-facial-recognition/) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - **Stella** v273.0.0.21은 Meta 스마트 안경 컴패니언 앱 안에 얼굴 검출·정렬·임베딩·로컬 DB·벡터 인덱스·저장 경로·알림 표면을 잇는 **기기 내 얼굴 인식** 장치를 품고 있음 - 기존 핸들러를 테스트 사진으로 직접 호출하자 얼굴 검출, **2048차원 생체 임베딩** 생성, 로컬 인덱스 검색, 일치 시 Android 알림 `"Person recognized"` 발송까지 동작함 - **SCRFD**, KPSAligner, SFace 등 세 ExecuTorch 모델이 NMLML로 내려오며, SFace는 얼굴을 2048개 숫자 임베딩으로 변환하는 역할을 맡는 구성임 - RLDrive의 `person_profiles/objects.db`는 `vec0` `float[2048]` 코사인 검색을 쓰고, **일치 없음** 경로는 `NameTagsPending/`에 잘라낸 얼굴 `.jpg`와 `.emb` 지문을 저장함 - 기본 미등록 계정에서는 `"Connections"` 카드와 대상 프로필 화면이 보이지 않으며 Meta의 얼굴 네임스페이스 데이터 푸시도 관찰되지 않아, 배포 여부와 시점이 핵심 미확인 사항으로 남음 --- ### 범위와 한계 - 대상 앱은 Meta 스마트 안경 컴패니언 앱 **Stella**의 Android 빌드 `com.facebook.stella` v273.0.0.21임 - 앱 안에는 얼굴 모델 3개, 로컬 DB 스키마, 모델 출력과 맞는 코사인 유사도 벡터 인덱스, 생체 기록을 디스크에 준비하는 쓰기 경로, 알림 표면, 사용자용 `"Connections"` 위젯이 함께 존재함 - 테스트 사진으로 기존 핸들러를 직접 호출하자 파이프라인이 끝까지 실행되어 얼굴을 검출하고 2048차원 임베딩을 만든 뒤 로컬 인덱스를 검색함 - 기본 미등록 계정에서는 사용자용 UI가 나타나지 않았고, 알림 딥링크가 여는 화면도 v273 빌드에 없었으며, 관련 DB로 Meta가 신원 데이터를 서버 푸시하는 흐름도 테스트 계정에서 관찰되지 않음 - 현재 일반 사용자에게 Meta가 몰래 사람을 식별한다는 근거가 아니라, 그런 기능을 수행할 완성된 장치가 기기에 조립되어 있고 Meta가 게이트로 막아둔 상태라는 구분이 핵심임 ### 모델 스택 | 자산 이름 | 파일 | 크기 | 역할 | | --- | --- | ---: | --- | | `android_facerec_scrfd` | `SCRFD.pte` | 3.4 MB | 이미지에서 얼굴 검출 | | `android_facerec_kps_aligner` | `KPSAligner.pte` | 117 KB | 검출된 얼굴 crop 및 정렬 | | `android_facerec_sface` | `SFace.pte` | 96 MB | 얼굴을 2048개 숫자 임베딩으로 변환 | - 세 모델은 Meta의 자산 전달 시스템 **NMLML**을 통해 Meta에서 다운로드되는 ExecuTorch `.pte` 자산임 - `SCRFD`는 InsightFace의 SCRFD, `SFace`는 Zhong et al. 2021의 SFace, `KPSAligner`는 키포인트 기반 정렬 계열과 맞닿은 모델군임 - Meta의 SFace 변형은 96 MB와 2048차원 출력으로, 공개 참조의 약 40 MB와 128–512차원보다 큰 형태로 보임 - 얼굴 검출 및 임베딩 모델을 탑재했다는 사실만으로 인식 기능의 증거가 되지는 않으며, 기기 내 얼굴 검출은 프레이밍이나 자동초점에도 쓰일 수 있음 ### 로컬 얼굴 인덱스와 DB 구조 - 실행 파이프라인은 다음 SQLite DB를 읽는 구조임 ```text /data/user/0/com.facebook.stella/files/rldrive/person_profiles/objects.db ``` - 이 DB는 Meta의 크로스 디바이스 동기화 프레임워크 **RLDrive** 아래 `person_profiles` 네임스페이스에 위치하며, 원격에서 채워지도록 설계된 채널임 - 테스트 계정에서는 Meta가 `person_profiles`에 데이터를 직접 푸시하는 전송이 관찰되지 않았으므로, 관찰된 것은 채널의 존재임 - 핵심 스키마는 사람 정보, 얼굴 정보, 2048차원 벡터 검색 테이블을 나눠 갖는 형태임 ```sql CREATE TABLE person ( nodeid INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, uri TEXT, blob BLOB, deleted INTEGER, version BLOB ); CREATE TABLE face ( nodeid INTEGER PRIMARY KEY, mediaPath TEXT, personUri TEXT, blob BLOB, deleted INTEGER, uri TEXT, version BLOB ); CREATE VIRTUAL TABLE face_mediaPath_vec USING vec0(mediaPath float[2048] distance_metric=cosine); ``` - `face` 행은 `personUri`로 `person`을 가리키고, `face.mediaPath`는 `face_mediaPath_vec`의 기본 키 역할을 맡음 - 인식은 2048개 숫자 임베딩을 코사인 유사도로 검색한 뒤 `person.name`과 조인해 알림 문구에 쓰는 흐름임 - `vec0`는 SQLite를 벡터 유사도 엔진으로 바꾸는 오픈소스 `sqlite-vec` 확장이고, `float[2048]` 차원은 앱에 함께 실린 SFace 임베더의 출력 형태와 정확히 맞음 - 스키마는 한 `personUri`에 여러 `face` 행을 허용하지만, 실제 배포에서 1:1 또는 1:N 중 어떤 형태를 쓰는지는 미등록 기기에서 보이지 않음 ### 실행 분기와 저장 파일 - 전체 파이프라인을 두 번 실행한 테스트에서 빈 인덱스에 대한 **일치 없음** 분기와 단일 임베딩을 미리 넣은 **일치** 분기가 갈라짐 - 일치 없음 분기는 `NameTagsPending/`에 `(uuid.jpg, uuid.emb)` 쌍을 쓰고 알림을 보내지 않음 - 일치 분기는 프로덕션 `nametags_recognition` 채널로 Android 알림을 띄우며, 제목은 `"Person recognized"`, 본문은 `"Recognized Michel Foucault"`였고 `NameTagsPending/`에는 아무것도 추가하지 않음 - 인식되지 않은 얼굴은 다음 경로에 저장됨 ```text /data/user/0/com.facebook.stella/files/NameTagsPending/ ``` - 각 인식되지 않은 얼굴은 새 UUID 이름의 `.jpg`와 `.emb` 쌍을 만들며, `.jpg`는 SCRFD와 KPSAligner 출력인 잘라내고 정렬한 얼굴이고 `.emb`는 2048개 숫자 SFace 지문임 - 디렉터리 모드는 `0700`이고 재부팅 후에도 유지되며, 쓰기는 일치 없음 분기에서만 발생함 - 검증된 `.emb` 파일은 8,192바이트 크기, `2048 × float32` big-endian 구조, L2 norm `0.999999`, min/max `−0.092110 / +0.098950`, mean `+0.000292` 값을 가짐 - `(uuid.jpg, uuid.emb)` 쌍은 `person_profiles/objects.db`의 코사인 인덱스가 대조하도록 설계된 것과 같은 형태와 인코딩의 완전한 생체 기록임 ### 알림과 사용자 UI - Stella는 `nametags_recognition`이라는 Android 알림 채널을 정의하며, 이름은 `"NameTags recognition"`, 설명은 `"Notifications for recognized NameTags connections"`, 중요도는 heads-up·소리·배지를 동반하는 `IMPORTANCE_HIGH`임 - 알림 템플릿은 인식 핸들러 안에 하드코딩되어 있으며, 제목은 항상 `"Person recognized"`, 본문은 항상 `"Recognized " + name` 형태이고 `name`은 `person_profiles/objects.db`의 `person` 테이블에서 옴 - 알림은 탭할 수 있으며, `fb-viewapp://name_tags?face_id=` 형태의 Meta 작성 딥링크로 Stella 내부의 사람 프로필 화면을 열도록 구성됨 - v273에서는 해당 대상 화면을 찾을 수 없고 navigation graph에도 없어, 알림을 탭하면 Stella의 기본 탭으로 이동함 - APK 안에는 `"Connections"` 섹션 아래 카드가 있으며, 문자열은 `"See your connections"`와 `"Remember the people you met and make new connections."`로 하드코딩되어 있음 - 기본 미등록 계정에서는 이 카드가 Glasses 탭에 나타나지 않았고, 테스트 중에는 보이는 상태가 됨 ### 종합 - Stella v273에는 얼굴 검출, 정렬, 임베딩, 벡터 인덱스, 저장소, 쓰기 경로, 알림 표면까지 이어지는 전체 기기 내 얼굴 인식 스택이 존재함 - 끝까지 실행한 파이프라인은 알려진 얼굴을 이름 붙여 알림으로 표시하고, 알려지지 않은 얼굴은 crop과 지문을 디스크에 준비함 - 인덱스 차원, 임베딩 형태, 저장 스키마가 서로 일치하므로 흩어진 죽은 코드가 아니라 일관된 시스템으로 구성되어 있음 - 사용자가 접할 `"Connections"` 카드와 알림 대상 프로필 화면은 빌드에 없거나 더 깊이 숨겨진 상태임 - 라이브 파이프라인이 쓰는 DB는 Meta가 서버 측에서 채우는 다른 네임스페이스들과 함께 동기화 네임스페이스에 있지만, 테스트 계정에서 얼굴 네임스페이스 푸시는 관찰되지 않음 - 확인되지 않은 내용은 Meta가 현재 사용자에게 낯선 사람을 식별해 주는지, 등록 데이터가 흐르는지, 이 기능이 프로덕션에서 켜져 있는지 여부임 - 2048차원 얼굴 지문과 하드코딩된 `"Person recognized"` 알림까지 구축·배포·연결한 장치는 공학적 투자이며, 실제 프로덕션 적용 여부와 시점은 Meta가 답해야 할 문제로 남음 ## Comments ### Comment 59002 - Author: neo - Created: 2026-06-06T05:35:25+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48403588) - 이런 기능이 **완전 오프라인**으로 존재했으면 좋겠음. 안면인식장애가 있어서 친구 사진을 오프라인 데이터베이스에 넣고 알아보게 할 수 있다면 정말 유용할 듯함 접근성이 **프라이버시 포기**를 요구해서는 안 됨 - 똑같이 생각함. 정말 도움이 되겠지만, 주변 사람들의 데이터를 탐내는 회사에 접근 권한을 주고 싶지는 않음 최근 안면인식장애를 설명하는 가장 좋은 비유를 들었는데, 사과임. 사과 두 개를 나란히 두면 차이는 보이지만, 비슷한 사과 50개 중 특정 사과를 알아볼 수 있느냐는 전혀 다른 문제임 길에서 사과가 말을 걸면 어디서 봤는지 기억할 수 있겠느냐는 느낌이고, 우회 방법은 있지만 맥락 의존적이고 오류가 잦음. 빨간 머리와 수염이 있는 사과는 옆 사무실 동료라고 알 수 있지만, 어제 시내에서 손 흔든 사과와 같은지는 헷갈림 헤어스타일 변화는 특히 큰 문제임. 한 번은 점심시간에 새 동료가 누구인지 궁금해하다가 말을 듣고 목소리로 알아봤는데, 10년 같이 일한 사람이 머리색만 바꾼 것이었음 - 새 소프트웨어 제품이 나올 때마다 “좋긴 한데 왜 **계정 없이**, 개발자 클라우드에 묶이지 않고 쓸 수는 없지?”라고 묻게 됨 - 주변 사람들은 안면인식장애에 어떻게 반응하는지 궁금함. 기억 못 하는 걸 무례하게 받아들이는지, 심상 결여증 사람들처럼 믿기 어렵다는 반응을 받는지도 궁금함 - Meta가 먼저 **하드웨어**를 내놓아야 대체 운영체제를 시작할 수 있음. 이 분야에 오픈소스 하드웨어가 없는 건 아쉽지만, 잠긴 기기를 사서 대체 운영체제를 설치하는 일은 예전에도 해왔음 - 꽤 가능해 보임. 작은 Raspberry Pi에서 돌리는 **Immich**도 사진 5만 장의 얼굴 인식을 하룻밤 사이에 처리함 - 2012년 Google Glass가 처음 나왔을 때 컨퍼런스 기술 스타트업을 운영하고 있었고, 발표자와 참석자 프로필 사진 데이터베이스가 있었으니 “붐비는 방에서 만나기로 한 사람을 안경이 찾아주는” 앱이 당연히 떠올랐음 하지만 **Google Glass 개발자 약관**은 그걸 엄격히 금지했고, 조금만 더 생각해도 왜 그런지 바로 이해됐음 - Meta는 집 밖 덤불을 심어놓고 숨어서 데이터를 더 얻으려는 스토커 같은 존재임. 그 데이터를 뭘 할지도 모르면서 일단 가지고 있고 싶어 하는 느낌임 - 광고를 어떻게 팔지 못 알아냈기 때문에 금지했을 뿐이라는 생각도 듦 - 이런 것의 **정반대**를 착용하고 싶음. 근처에서 누군가 Facebook의 AI 안경을 쓰고 있으면 알림을 받아 피할 수 있게 해주는 장치가 필요함 - Play Store의 **Nearby Glasses**가 그걸 해줌. 관련자는 아니고, 직접 앱을 만들기 전에 간단히 검색해봤음 - 그런 제품이 존재하더라도 Facebook이 판다면 어떨까? - 왜 피해야 할 부담이 나한테 있어야 하는지 모르겠음. 나와 가족의 이미지가 기본적으로 광고 회사에 빨려 들어가 악용되는 상황을 원하지 않음 이미 가족에게 아이들 사진을 Meta 플랫폼에 공유하지 말라고 분명히 해뒀음. 모르는 대중에게 이런 기기가 강요되면 폭력적으로 반응하는 사람도 나올 수 있음 일반적으로 받아들여지는 CCTV나 카메라·스마트폰의 수동 녹화와는 전혀 다름 - 안경 반대자를 감지하는 안경도 갖고 싶음 - Meta는 기술 역사에서 **프라이버시 침해**의 대표 사례라고 봄. 이번 스마트 안경은 사람들을 집 안에서, 때로는 나체인 상태로 동의 없이 녹화하면서 선을 너무 넘었음 한 달쯤 전에도 여기서 논의됐던 내용임: Meta in row after workers who saw smart glasses users having sex lose jobs ([https://news.ycombinator.com/item?id=47961838]()) - 이런 안경을 쓴 사람을 자기 공간이나 삶에서 내보내는 일이 사회적으로 자연스러워져야 함. 어떤 편의 기능이 있든, **데이터 채굴기**를 쓰고 있으면 내 근처에 있을 자격이 없음 - 그 안경이 저절로 녹화하는 건 아님. 누군가 버튼을 눌러 의도적으로 녹화한 것임 - Chicago 변호사들을 부자로 만들겠다는 의지가 있어 보임. [0] [0]: https://en.wikipedia.org/wiki/Biometric_Information_Privacy_Act - 그 법은 **생체정보 수집**에 관한 것이지, 얼굴 인식 서비스의 최종 사용자 자체에 관한 건 아님 링크 내용에 따르면 BIPA는 Illinois에서 사업하는 회사가 생체정보 수집·보관 관련 요구사항을 지키도록 요구하며, 개인의 생체 식별자를 수집하거나 공개하려면 동의를 받고, 적시에 파기하며, 안전하게 저장해야 함. 생체정보 관리에는 “합리적 주의 기준”도 필요함 - 그러면 지역 제한을 걸면 되지 않나? - 건당 1천 달러이고 지수적으로 커지는 부담이 없다면 사실상 세금에 가까움 - 변호사들은 흥미로운 법 위에서 움직임. 법이 바뀌면 어떻게 될까? - 스타트업 아이디어: 일반 안경테의 브리지와 측면에 **근적외선 LED**를 달고, 효율은 좋고 밝지만 약 10Hz의 불규칙한 클록으로 PWM을 돌리는 것 내 사진을 찍고 싶으면 물어보거나 필름을 쓰면 됨 - 재미있는 부가 효과로 TV가 무작위로 켜지고 꺼지거나 채널이 바뀔 듯함. 그래도 아이디어는 멋짐 - 맞음. 이런 식으로 **감시 카메라를 눈멀게 하는** 프로젝트들이 이미 있음 - 그러면 카메라에 내장 **적외선 필터**가 들어가기 시작할 것 같음 - 작동을 방해하는 좁은 주파수 대역이 분명 있지 않을까? 주변의 모든 카메라와 자동 번호판 인식기가 점점 지겨워지고 있음 - 내 삶에 도움이 될 실용적 사용처가 하나도 떠오르지 않음. 안경 바로 뒤에 이미 내장된 **로컬 얼굴 인식**이 있으니까 - 안면인식장애가 있는 사람이 많고 나도 그중 하나인데, 특히 이름을 기억해야 할 때 매우 민망함. 그래도 그걸 고치려고 감시 기술을 쓰고 싶지는 않음 - 이 스레드에서 안면인식장애나 이름을 잘 못 외워 민망하다는 사람이 많은 게 흥미로움. 이름을 정말 못 외우지만 이제는 부끄러워하지 않음 몇몇 사람 이름은 기억하고, 결국 이름을 잘 외우는 능력 자체는 큰 의미가 없다고 보게 됐음. 내가 정말 좋아하는 사람들의 이름은 기억함 반대로 누군가 내 이름을 잊었다고 정말 신경 쓰는지도 생각해볼 만함. 어릴 때 스카우트에서 1년 내내 붙어 다닌 친구가 있었지만 이름은 기억 못 했고, 그래도 별문제는 없었음 - 진단받은 안면인식장애는 아니지만 이름을 정말 못 외움. 일반 기억력 검사에서는 98백분위였기 때문에 더 이상함 거의 10년 동안 큰 무리와 어울렸는데도 누가 누구인지 잘 못 외웠고, 팬데믹 때 Zoom에 이름이 표시되면서 몇 주에 걸쳐 조금씩 익혔음 스쿠버를 가르칠 때는 샵으로 운전하면서 수강생 이름 목록을 가능한 무작위 순서로 외워 얼굴과 이름을 연결하는 인지 부담을 줄임. 출석을 부를 때는 모든 이름을 적어두고, 질문을 시키면서 점차 치트시트 없이 해보려 함 하지만 장비를 착용하면, 특히 후드를 쓰는 지역이라면 바로 무너짐. 35세쯤 되는 백인 남성 두 명이면 헷갈리게 됨. 사회적으로 받아들여진다면 처방 안경으로 써서 부담을 줄이고 싶음 - [https://en.wikipedia.org/wiki/Prosopagnosia]() Meta가 접근성을 위해 이걸 한다고 생각하지는 않음 - 얼굴은 잘 알아보지만 그 사람이 누구인지는 잘 못 기억함. 완전히 오프라인이고 사용자 경험이 괜찮다면, 아는 사람에게 사진을 찍어도 되는지 물어보고 안경이 기억을 도와주게 하는 걸 고려할 수도 있음 물론 꽤 어색한 대화라서, 반쯤 소개해주고 상대들이 서로 완전히 자기소개하길 바라며 그때 기억해내는 전략도 있음 - 일반 원칙으로 이런 방향이 어떤지 궁금함: 컴퓨터는 **네트워크 경계**를 건드리지 않는 한 자동으로 얼마든지 작업해도 되지만, 네트워크에 접근하려면 반드시 사람의 명시적 행동으로 시작되어야 함 브라우저에서 마우스 캡처나 전체화면 진입이 신뢰할 수 있는 사용자 동작을 요구하는 것과 비슷하지만 더 넓게 적용하는 식임. 네트워크 통신의 범위도 사용자가 오해할 여지가 없게 명확해야 함 대상 사용자에게 설명할 수 없을 정도로 복잡하다면 그 사용자를 대신해 해서는 안 됨. 이는 내부 배포용이 아니라 대중 소비자 제품에 주로 적용됨 이런 단단한 경계를 세우지 않으면 **파놉티콘**으로 갈 것 같음. 정부의 적극적 추진을 제외하더라도, 디지털 시대의 단순한 이윤 동기만으로도 그런 결과가 나옴. 세밀한 규칙이 이론상 더 나을 수 있지만, 강한 유인이 있을 때 사람들은 복잡한 규칙을 잘 지키지 못함 - 좋을 것 같음. 지금은 많은 앱이 **고정 인증서**로 서버와 통신해서, 내 기기가 인터넷으로 주고받는 데이터를 볼 방법이 말 그대로 없음. 미친 일이고 금지되어야 함 - 직장에서 보안 정책을 만들 수 있는 위치에 있고, 그중 하나가 사무실 내 **스마트 안경 금지**임. 직원들이 기밀 정보가 보이는 화면을 Facebook 안경으로 겨누게 둘 수는 없음 나에게 얼굴 인식을 쓰는 걸 허용할 만한 상황도 거의 떠오르지 않음. 식당이라면 내가 어디서 먹는지 Facebook이 알아야 할 이유가 없고, 음악 클럽이라면 내가 뭘 듣는지 알 필요가 없음. 공중화장실과 비슷한 공간은 절대 안 됨. 공공 보도에서도 내가 누구와 이야기하는지 추적당하고 싶지 않음 이게 쓰이는 상황을 조금이라도 받아들일 수 있을 것 같지 않음. 솔직히 이런 공공 스파이웨어를 착용한 사람에 대한 공개 망신을 넘어, 밖에서 착용하다 들키는 걸 물리적으로 두려워하는 분위기가 빨리 생겼으면 함 “직장에서도 휴대폰 카메라를 금지하냐”는 뻔한 반박에 답하자면, 그렇다. 하루 종일 휴대폰 카메라를 화면에 들이대고 업무를 녹화하는 것도 당연히 금지할 것임. 검토하고 계약한 벤더 외에는 기밀 정보를 공유하지 않으며, 누가 녹화하는 걸 보면 불러내서 매우 위험한 상태라고 설명할 것임 - 더 나쁘게는, 이런 안경 사용자들이 **녹화 표시등**을 우회하거나 비활성화해서 언제 켜져 있는지 남들이 모르게 하는 방법을 논의하는 스레드도 봤음 - **메타데이터와 전체 영상**의 차이, 중앙집중형과 기기 로컬 해법의 차이를 구분하는 것도 중요함 BigTech나 정부가 내 모든 상호작용을 추적하는 건 원치 않지만, 이웃 차의 블랙박스가 내가 그 집 진입로를 지나갔다는 걸 로컬에 기록하는 정도는 제3자에게 업로드하지 않는 한 괜찮음 물론 대부분은 자체 호스팅을 원하지 않고, 대부분의 서비스도 종단 간 암호화가 아니므로 현재 실무적으로 중요하다고 포장하긴 어려움. 그래도 규제와 우리가 원하는 세계를 생각한다면 관련 있는 구분임 - 정부 차원의 프라이버시 정책이 어떻게 진화해야 하는지 생각하는 좋은 출발점임 - 동의하지만, 여성들이 “안전하다고 느끼기 위해” 착용하는 장면은 충분히 상상됨. 어두운 계절에는 여성들이 불빛 달린 조끼를 입기도 함. 아직 바디캠을 착용한 건 못 봤지만 - 기술은 이미 존재함. 병 속의 지니를 다시 넣을 수는 없고, 더 싸고 더 침습적으로 변할 것임. 우리가 통제할 수 있는 유일한 질문은 모두가 갖게 할지, 아니면 정부와 기업만 갖게 할지임 여기에는 수정헌법 2조 같은 논리가 있고 반박하기 꽤 어려움. 적어도 이건 사람을 죽이지는 않음. 모든 경찰이 자신이 통제하지 못하는 5~6개의 녹화 장치에 항상 둘러싸여 있길 원함. 그게 덜 나쁜 선택지임 물론 모든 것이 Facebook으로 가는 구조는 싫고, 그 단계를 지나가길 바람 - Meta, Flock, Palantir가 힘을 합치면 어떨까? Musk식 묶음 주식 같은 **악의 콤보**를 만들 수 있을 듯함 - Palantir는 이미 기술을 집계하는 회사라고 이해하고 있음. 그러니 그 아이디어는 이미 현실에 가까워 보임 - 이미 안 했다고 생각하는 이유가 뭔가? - 그건 NSA라고 부름