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  • 스마트폰이 대화를 상시 도청해 광고를 띄운다는 통념에는 명확한 증거가 없으며, 실제 광고 타기팅은 위치·관계·행동 데이터를 조합하는 방식에 더 가까움
  • 2024년 Cox Media Group의 Active Listening 논란은 “실시간 의도 데이터”와 음성 데이터 활용 자료 때문에 확산됐지만, 주요 기술 기업들은 CMG와 거리를 뒀고 CMG는 제품을 중단함
  • Wandera의 2019년 실험은 iPhone과 Samsung Galaxy에 30분씩 반려동물 사료 광고 오디오를 들려준 뒤 광고 노출, 데이터 사용량, 배터리, 백그라운드 활동을 비교했지만 마이크 상시 업로드 흔적을 찾지 못함
  • Northeastern University 연구진은 17,000개 이상 Android 앱을 조사해 몰래 마이크를 켠 사례는 찾지 못했지만, 일부 앱이 스크린샷·화면 영상을 제3자에게 보내는 더 직접적인 프라이버시 문제를 발견함
  • Facebook 같은 플랫폼은 기기 간 추적, 친구 관계, 위치, 구매 정보, Android 통화·문자 메타데이터 같은 대규모 개인 데이터로 관심사를 예측할 수 있어, 단순 도청보다 이해하기 어렵고 불투명한 광고 시스템이 됨

스마트폰 도청설이 반복되는 이유

  • 소셜 미디어에서 방금 나눈 대화와 정확히 맞아떨어지는 광고를 보면, 가장 단순한 해석은 마이크 도청처럼 보임
  • Facebook, Google, Apple이 사적 대화의 키워드를 듣고 맞춤 광고를 띄운다는 이야기는 오래된 기술 음모론으로 자리 잡음
  • 그러나 일화적 사례를 제외하면, 스마트폰이 사적 대화를 상시 듣고 광고에 쓴다는 명확한 증거는 발견되지 않음

2024년 Active Listening 논란

  • 2024년 404 Media가 공개한 자료에서 Cox Media Group(CMG)은 Active Listening이라는 시스템을 소개함
    • 스마트 기기 마이크로 “real-time intent data”를 확보할 수 있다는 내용이 담김
    • “voice data”를 AI 처리와 다른 “behavioral data”와 결합해 고도로 타기팅된 광고를 제공할 수 있다고 봄
  • Active Listening이 실제로 어떻게 작동했는지는 불명확함
  • 논란 직후 주요 기술 기업들은 CMG와 거리를 둠
    • Amazon은 CMG와 광고 파트너로 일한 적이 없다고 밝힘
    • Google과 Meta는 CMG와의 관계를 끊음
    • CMG는 Active Listening 제품을 “오해를 피하기 위해” 중단했다고 밝힘
  • 이해 가능한 범위에서 CMG 시스템은 휴대전화 마이크를 24시간 듣는 방식이 아니라, “Hey Google”이나 “Hey Siri” 같은 호출어 이후 클라우드로 올라가는 짧은 음성 조각을 활용하는 방식에 가까움

Facebook Messenger 전사 논란과 오해

  • 2019년 Bloomberg 보도는 Facebook이 Facebook Messenger의 오디오 대화를 외부 업체에 맡겨 전사하게 했다고 공개함
  • Facebook은 자동 전사 알고리듬의 정확도를 테스트하기 위한 절차였고, 전사 기능에 옵트인한 사용자는 잠재적 사람 검토를 알고 있었다고 밝힘
  • 일부 보도는 Facebook의 고지가 얼마나 투명했는지에 의문을 제기함
  • 이 사건은 “Facebook이 사적 대화를 듣고 있었다”는 식의 헤드라인으로 확산되며, 광고용 마이크 도청설을 다시 키움
  • Mark Zuckerberg는 2018년 4월 미국 의회에서 마이크를 통해 사용자를 듣고 광고에 활용하느냐는 질문에 “우리는 그렇게 하지 않는다”고 답함
  • Facebook은 2016년에도 휴대전화 마이크를 광고나 News Feed에 사용하지 않으며, 광고는 사용자의 관심사와 프로필 정보에 기반한다고 밝힘

Wandera 실험: 데이터 사용량이 맞지 않음

  • 모바일 보안 회사 Wandera는 2019년 스마트폰이 계속 대화를 듣는지 확인하기 위해 간단한 실험을 진행함
    • iPhone과 Samsung Galaxy를 방에 두고, 하루 30분씩 3일 동안 반려동물 사료 광고 오디오를 재생함
    • 많은 앱 권한을 활성화함
    • 동일한 휴대전화를 조용한 방에도 두어 대조군으로 비교함
  • 실험은 두 가지를 확인함
    • 실험 이후 앱 스트림에 반려동물 사료 광고가 나타나는지 확인함
    • 데이터 사용량, 배터리 사용량, 백그라운드 활동을 추적함
  • 어떤 앱에서도 반려동물 사료 광고는 나타나지 않음
  • 오디오 방과 조용한 방 사이의 데이터 사용량, 배터리 사용량, 백그라운드 활동 차이도 거의 없었음
  • Wandera의 James Mack은 30분 동안의 테스트 데이터가 가상 비서 데이터 사용량보다 훨씬 낮았고, 테스트된 앱에서 상시 녹음과 클라우드 업로드가 일어나지 않았음을 시사한다고 밝힘
  • 전 Facebook 제품 매니저 Antonio Garcia-Martinez도 Wired 기고에서 마이크 감시에는 숨기기 어려운 수준의 데이터 사용량이 필요하다고 계산함
    • 한 방향 VoIP 통화는 약 24 kbps, 초당 약 3 kB의 데이터가 필요함
    • 휴대전화를 하루 절반 켜둔다고 가정하면 사용자당 하루 약 130 MB가 됨
    • 미국의 일일 활성 사용자 1억 5천만 명 기준 하루 약 20 PB가 필요함
    • Facebook 전체 데이터 저장량은 약 300 PB, 일일 수집량은 약 600 TB로 제시됨
  • 기기에서 키워드를 로컬로 탐지하면 된다는 반론도 있지만, Facebook이 추적해야 할 광고 키워드가 수백만 개이고 CPU 부담이 눈에 띄기 때문에 숨기기 어렵다는 반박이 나옴

마이크보다 더 직접적인 추적: 화면 캡처

  • Northeastern University의 Jingjing Ren과 Elleen Pan은 2017년 초 스마트폰이 사용자 몰래 대화를 듣는지 조사하는 연구를 설계함
  • 연구진은 몰래 마이크가 활성화되는 사례를 찾지 못함
  • 대신 일부 앱이 자기 화면을 자동으로 캡처해 제3자에게 보내는 사례를 발견함
    • Christo Wilson은 오디오 유출은 전혀 없었고, 한 사례에서는 앱이 화면 활동 영상을 제3자에게 보냈다고 밝힘
  • 17,000개 이상 Android 앱 중 9,000개 이상이 스크린샷을 찍을 수 있는 잠재 권한을 갖고 있었음
  • David Choffnes는 화면 캡처가 천장을 찍는 카메라나 의미 없는 대화를 녹음하는 마이크보다 더 나쁠 수 있으며, 이 프라이버시 구멍을 쉽게 닫는 방법이 없다고 밝힘

광고 타기팅은 이미 충분한 데이터를 갖고 있음

  • Facebook은 마이크를 통한 기술적 기적 없이도 약한 신호로 사용자를 타기팅할 수 있는 더 나은 수단을 갖고 있음
  • Garcia-Martinez는 Facebook이 사용자가 Facebook에 접속했던 모든 기기에서 사용자를 찾을 수 있고, 소매업체가 아는 정보와 오프라인 현금 구매까지 활용할 수 있다고 봄
  • 플랫폼이 활용할 수 있는 데이터는 다양함
    • 사용자의 현재 위치
    • 친구 관계와 친구들의 관심사
    • 사용자가 누구와 시간을 보내는지에 대한 정보
    • 여러 기기에 걸친 추적
    • Android 휴대전화의 통화·문자 메타데이터
    • 실제로 보내지 않고 삭제한 입력 내용에 대한 추적 가능성
  • 이런 데이터가 알고리듬으로 처리되면, 사용자와 친구들이 무엇을 이야기하고 있을지 예측하고 현재 필요에 맞는 광고를 띄울 수 있음
  • 광고 알고리듬은 완벽하지 않으며, 관심사와 전혀 맞지 않는 광고도 자주 나타남
  • 그럼에도 일부 광고가 섬뜩할 정도로 정확하기 때문에, 사용자는 마이크 도청이라는 단순한 설명을 받아들이기 쉬움

음성 비서와 상시 녹음의 차이

  • 음성 제어 스마트 기기는 어떤 의미에서는 거의 항상 사용자의 말을 “듣고” 있음
  • 하지만 동작 방식은 상시 녹음과 다름
    • 기기는 로컬에서 “Hey Google” 같은 호출어를 감지함
    • 호출어가 감지되면 잠시 켜져 이후 몇 초의 음성 데이터를 녹음함
    • 이 데이터를 클라우드로 올려 응답을 처리한 뒤 결과를 기기로 보냄
  • 이런 데이터 전송은 탐지와 추적이 가능함
  • 문제는 마이크 도청보다, 수많은 개인 데이터 포인트를 추적하는 복잡한 알고리듬이 어떻게 광고 타이밍을 결정하는지 사람이 이해하기 어렵다는 점임
  • 스마트폰 광고의 불편함은 단순한 도청보다 복잡하고 불투명한 데이터 추적에서 나옴

댓글과 토론

Hacker News 의견들
  • 이 글은 Jonathan Zeller가 McSweeney's에 쓴 훌륭한 풍자 글을 떠올리게 함: Calm Down—Your Phone Isn’t Listening to Your Conversations. It’s Just Tracking Everything You Type, Every App You Use, Every Website You Visit, and Everywhere You Go in the Physical World
    https://www.mcsweeneys.net/articles/calm-down-your-phone-isn...

    • 여러 주체와 공유되는 오디오 녹음을 “반박”하는 데 너무 많은 시간이 쓰이는 걸 보면 오히려 더 의심스러움
      Facebook의 “우리는 데이터를 절대 팔지 않는다(그냥 당신을 추적하고 그 데이터로 광고를 판다)”와 비슷함. “우리는 오디오를 절대 듣지 않는다(다만 품질 보증 개선을 위해 분석한다)” 같은 빠져나갈 말이 있을 것 같음
    • 어떤 통신사 임원이 농담으로 “은행은 어젯밤 어느 호텔에 묵었는지 알 수 있지만, 통신사는 누구와 잤는지 안다”고 했던 말이 떠오름
    • 이 글은 실제로 심각한 마이크 데이터 출처 하나를 빠뜨렸음: 스마트 TV
      내 Toshiba Fire TV는 음성 리모컨을 쓰지 않을 때도 가청 범위 안의 모든 대화를 듣고 광고 네트워크에 팔고 있다고 확신함. 물론 원문 글에서 말한 화면 인식도 하겠지만, 내가 말하는 건 방 안 사람들의 실시간 대화를 마이크로 수집하는 것임
  • 예전에 Google이 Twitter에서 대규모 데이터를 수집해, Google Maps 검색창에 Twitter 핸들만 넣으면 Twitter를 사용한 위치들을 표시할 수 있게 된 걸 폭로한 적이 있음
    Twitter에서 위치 공유를 꺼도 그 위치를 알고 있었으니, Twitter가 Google에 비공개로 정보를 제공했을 때만 가능했음. 그 “실험”은 이후 중단됐지만, 이런 폭로와 여러 활동 때문에 Twitter 계정을 영구히 잃었고, 정당한 이유 없이 영구 정지됐다고 여러 번 복구를 요청하자 X Support는 모든 이의제기를 디지털 쓰레기통으로 바로 보내도록 해둔 상태가 됐음. 이제는 아무것도 놀랍지 않음

    • 이 실험이 이건가? https://github.com/jkakavas/creepy https://www.geocreepy.com/
    • 관련 자료 링크를 줄 수 있나? 굉장히 흥미롭게 들림
    • 이런 내용을 올리면서 사람들이 확인할 수 있게 연구 자료 링크를 안 다는 건 정말 변명하기 어려움
    • 모든 사이트가 모든 지원 요청을 어떤 이유로든 디지털 쓰레기통에 넣는 것 아닌가? 새 계정을 만들되, 사이트가 예전 계정과 연결하지 못하게 가능한 많은 수단을 써야 하는 거라고 봄
  • 지금 이 글을 쓰는 시점의 페이지 제목은 “Your phone isn’t secretly listening to you, but the truth is more disturbing”이고, 현재 이 게시물 제목도 같음
    그런데 읽어보면 사실상 Facebook에 초점을 맞춘 글일 뿐임. “휴대폰이 몰래 듣고 있지 않다”는 표현은 혼동을 줄 수 있음. 글은 휴대폰이 듣고 있지 않다는 걸 입증하지 않고, 일부 회사가 그러지 않을 수도 있다는 정도만 다룸. 현실적으로 휴대폰은 충분히 듣고 있을 수 있음. 취약점을 이용해 이를 수행하는 악성코드/스파이웨어가 많고, NSO Group 같은 사례도 있음. 공개 시장에서 살 수 있는 도구 외에도 Mossad, NSA, 주요 정보기관들은 그보다 더 강력한 도구를 갖고 있다고 봐야 함. 휴대폰이 절대적으로 당신을 듣고 있을 수 있지만, 아마도 그렇지는 않을 것임
    https://www.bloomberg.com/news/features/2023-01-24/nso-group...
    https://www.britannica.com/topic/Pegasus-spyware
    https://citizenlab.ca/2016/08/million-dollar-dissident-iphon...
    https://newatlas.com/computers/smartphone-listening-conversa...
    https://www.bloomberg.com/news/features/2023-01-24/nso-group...

    • 전체적으로 보면 휴대폰이 듣고 있지는 않지만, 강력한 적대자가 큰 관심을 가질 만한 대상이라면 충분히 그럴 수 있음
      다만 그 정도 상황이라면 그건 걱정거리 목록에서 작은 축에 속할 것 같음
    • 요즘 휴대폰은 카메라/마이크가 활성화되면 상태 표시줄에 표시함
  • 참고로 “스마트” TV도 스크린샷을 전송함
    [0] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3646547.3689013

    • 이제 “스마트”가 붙은 것은 무엇이든 개인정보를 침해한다고 안전하게 가정할 수 있는 상태에 도달했음
  • “앱이 자동으로 자기 화면의 스크린샷을 찍어 제3자에게 보냈고, 한 사례에서는 화면 활동 영상을 찍어 제3자에게 보냈다”는 내용과, 17,000개 넘는 Android 앱 중 9,000개 이상이 스크린샷을 찍을 잠재 권한이 있었다는 내용이 있는데, 그게 어떤 권한이며 어떤 앱이 그런 짓을 하는지 어떻게 감지하고 막을 수 있나?

    • 화면 녹화 권한은 있음. 사용자 동의가 필요하고, 사용 중에는 상태 표시줄에 아이콘이 뜸. 몰래 쓰는 건 불가능함
      글이 말하는 건 앱이 자기 창의 스크린샷을 찍는 경우로 보임. 이건 당연히 가능하고 권한도 전혀 필요 없음. 화면 크기의 비트맵을 만들고 getWindow().getDecorView().draw(new Canvas(bitmap));를 하면 됨. 많은 앱에 잔뜩 들어 있는 제3자 광고/마케팅/추적 SDK가 이런 일을 할 수 있다는 건 그럴듯함
    • 인용된 연구를 따라가 보니, “카메라와 오디오 API와 달리 스크린샷과 화면 녹화 API는 어떤 권한으로도 보호되지 않는다”고 되어 있음
      다만 17,260개 앱 중 9,100개에 대해 정적 분석을 수행해 “미디어 API가 실제 앱 코드에서 참조되는지” 등을 판단했고, 이후 동적 분석으로 앱이 실제로 API를 호출하는지 확인했다고 함. 즉 라이브러리에 링크만 되어 있지만 앱이 호출하지 않는 경우와 구분한 것임. 기사 요약은 나쁨. “스크린샷을 찍을 잠재 권한이 있었다”가 아니라 “스크린샷을 찍을 잠재력이 있었다”라고 해야 함
    • “개발자에게 은밀히 스크린샷을 보내는 능력”이라는 특정 권한이 있을 것 같지는 않음
      네트워크 연결 권한과, 사용자에게 명확히 보이지 않게 화면을 캡처하는 권한 같은 여러 권한의 조합일 가능성이 큼
    • 개발자 도구일 때는 이것을 RUM, 즉 실제 사용자 모니터링이라고 부름
      버그 해결에는 매우 유용하지만, 남용되거나 사용자에게 적대적으로 쓰일 가능성도 매우 큼
    • 권한 관점에서 휴대폰은 권한이 실제로 언제, 얼마나 자주 쓰였는지에 대한 사용 기록을 제공해야 함
  • 사람들이 휴대폰이 24시간 듣고 있다는 주장에 대해 비용과 정확도를 무시하는 것 같음. 적어도 현재 제약에서는 이런 일이 일어날 가능성이 매우 낮음
    오디오 전사는 무료가 아니며 계산 비용이 큼. 광고 네트워크나 대규모 서비스는 특히 단위 경제성을 신경 쓰는 조직에서는 감당하기 어려움. 정확도도 형편없을 것임. 대부분 휴대폰은 주머니 안에 있고 거의 아무것도 못 잡아냄. 게다가 평범한 대화는 광고주에게 가치 있는 내용이 드문 반면, Google은 구매 의도가 있는 검색 때문에 돈을 찍어냄. 일반 대화의 신호 대 잡음비는 훨씬 낮아 단위 경제성이 더 나빠짐. 또한 이런 일이 벌어지면 알아차리기 어려울 리도 없음. 휴대폰이 뜨거워지고 배터리가 빨리 닳고 데이터도 많이 쓸 것임. iOS에서는 마이크 사용 표시가 보이고, 백그라운드에서 자원을 너무 많이 쓰면 운영체제가 앱을 죽일 가능성이 큼. 실제 사례가 발견되기 전까지는 걱정할 가치가 없음

    • 이런 이유 때문에 오디오 도청은 전원에 연결되어 있고 고정되어 있으며, RAM과 보통 놀고 있는 처리 능력이 꽤 있는 장치에서 더 그럴듯함
      전사 모델을 로컬에서 돌리고 결과 텍스트만 보내면 되고, 전력도 꽤 쓰고 인터넷도 임의 시점에 쓰는 게 자연스러운 장치, 예를 들면 스마트 TV 같은 것임
    • 항상 들을 필요는 없음. 내려놓거나 잠금 버튼을 누른 직후 몇 단어만 잡으면 됨. 또는 사용 중일 때만 들어도 됨
      단어 구름을 만드는 건 사소하고 배터리 영향도 최소일 것임
    • 이 포인트들은 기사에서도 음성 녹음이 광고주가 가진 다른 추적 메커니즘보다 덜 유용한 이유로 다뤘음
    • 오디오 녹음이 실제로 일어난다고 생각하진 않지만, 경제성 논리는 완전하지 않음
      “고가치” 대상, 즉 물건을 많이 사는 사람들의 오디오만 녹음한다면 어떨까. 그들에게만 녹음할 가치가 있을 수 있고, 그래서 보통 새롭고 깨끗한 휴대폰으로 하는 무작위 테스트에서는 녹음 이벤트를 감지하지 못하는 것일 수도 있음
  • 휴대폰은 아니고 TV지만, 어제 YouTube가 최소한 꽤 수상했음
    먼저 시청 기록을 꺼도 같은 IP에서 접근한 다른 계정의 기록을 추천에 활용한다는 게 꽤 분명했음. 기록이 없으면 홈 추천은 꺼지지만, 검색을 실행하자 내 아내가 다른 계정으로 봤던 암벽등반 채널의 완전히 무관한 영상들이 나왔음. 나는 이 계정으로 암벽등반 콘텐츠를 본 적이 없음. 두 번째는 “듣고 있다”는 쪽이었음. 분기 방역을 하러 온 방역업자에게 작년 말 감당 못 할 언덕을 스케이트보드로 내려가다 넘어져 생긴 흉터를 보여주며 이야기했는데, 5분도 안 되어 TV를 켜고 YouTube를 열자 아내 계정의 첫 추천이 시속 50마일로 롱보드를 타다 넘어지는 영상이었음. 둘 다 스케이트를 타고 이 계정에서 다운힐 영상을 많이 본다는 건 비밀이 아니지만, 사고 영상은 검색하거나 본 적도, 추천받은 적도 없었는데 그 TV 앞에서 말한 지 5분 만에 추천됐음

  • 허튼소리임. 내가 해봤고 아직도 통하는 간단한 실험이 있음
    예전에 영국 YouTube에 귀지 제거 광고가 정말 끔찍하게 많이 나왔음. 실험 겸 장난으로 가까운 친구 둘에게 그 광고가 얼마나 역겹고 식욕을 떨어뜨리는지 말한 뒤, 일부러 “ear wax removal”을 여러 번 크게 반복했음. 아니나 다를까 하루 뒤 친구가 “너 진짜 싫다”는 식으로 메시지를 보냈음. 친구들 휴대폰은 Android와 iOS였고, 피해를 본 건 Android 사용자였던 것 같음

    • 그 광고의 출처가 그거라면, 본인은 왜 그 광고를 봤나? 본인 휴대폰에 귀지 제거를 외치고 있었나?
      휴대폰에 돌아가는 광고 소프트웨어가 프로필을 연결하고 친구에게 “감염”을 퍼뜨릴 방법은 수백만 가지임. 기본 위치 접근이 가장 중요하고, 같은 IP 주소(친구 WiFi?), 같은 Bluetooth 비콘 근처, 같은 저장 SSID, 또는 친구가 넓은 인구통계 타깃 광고를 우연히 본 것 등이 “휴대폰이 24시간 듣는다”보다 훨씬 그럴듯함
    • “내 휴대폰이 듣고 있고 증명할 수 있다”는 말은 비판적 사고 부족을 가르는 훌륭한 표식임
      본인 댓글 안의 편향과 오류가 보이지 않나?
    • 아니면 그 끔찍한 광고 이야기를 들은 친구가 무심코 검색했고, 그래서 리타기팅 목록에 들어갔을 수도 있음
    • 본인과 친구들이 애초에 그 광고를 본 건 모두 그 광고의 타깃이었기 때문임. 단순한 인구통계 타기팅이었을 것임
      4주짜리 캠페인 1주 차에는 모두 무시했지만, 4주 차쯤에는 너무 많이 봐서 머릿속에 박혔을 가능성이 큼
  • 상관관계를 만드는 건 사람도 아님. 트랜스포머가 토큰 예측만으로 인간 지식 대부분을 학습할 수 있듯, 광고 제공용 기계학습 시스템도 사람에 대해 비슷할 정도로 상세하게 학습했어도 놀랍지 않음
    10년 전쯤 최신 수준은 사용자 프로필, 현재 웹사이트, 키워드 같은 가용 맥락으로 클릭률을 네 개의 9 정확도로 예측하는 것이었고, 이는 인간 행동에 대한 꽤 정확한 학습 모델이 필요하다고 해석했음. 업계를 떠나서 현재 광고 기술 최신 수준은 모르지만 더 나아졌을 것임. 모델은 최근 실제 클릭률 기반의 자동 라벨 데이터(초당 GB 규모)로 학습됐고, 학습 데이터 양은 작은 대규모 언어 모델과 대략 비슷했음. 최근 일화로, 세 명이 휴대폰을 꺼내놓고 식탁에 앉아 희귀한 새 주제에 대해 이야기했는데, 곧 그중 한 명의 Facebook 광고 흐름에 나타났음. 가능한 설명으로는, 여러 앱이 제3자 데이터 수집·광고 라이브러리를 잔뜩 링크하고 있고 그중 어느 것이든 충분한 맥락 데이터를 수집·재판매해 상관관계를 만들 수 있다는 것, 그리고 다른 친구들이 최근 그 주제에 대해 이야기했으며 사회 연결망 링크가 우리가 그걸 알 것이라고 추론했을 가능성이 있음. 멀리 있는 세 번째 가능성은, 사람들이 말할 때 손짓하며 흔드는 등 가속도계 같은 이상한 부채널에서 음성을 추론할 만큼 모델이 좋아졌다는 것임. 가속도계 샘플링 속도는 1KHz 미만이지만 100Hz는 넘으니, 거대 모델을 던지면 충분할 수도 있음

    • “희귀한 새 주제”에 대해 명시적인 반증을 제시하지 않았으니, 본인이 상상해 논의할 수 있었던 어떤 “희귀한 새 주제”든 스마트폰이 의존 사슬 한가운데 있었을 거라고 네 개의 9 정확도로 예측하겠음
    • “클릭률 예측 네 개의 9 정확도”가 무슨 뜻인지 이해하기 어렵다
      광고 1,000,000회 노출의 클릭률이 24.5898%이고 기계학습이 25.1926%를 예측했다면, 이건 몇 개의 9 정확도인가?
  • 예전 회사에서 앱 개발자들이 자기 앱에 넣는 꽤 인기 있는 모바일 앱 SDK를 만들었음
    어떤 회사가 접근해 MIT에서 개발했거나 Bell Labs였던 것 같은, Shazam과 비슷하지만 몇 자릿수 더 효율적인 오디오 인식 기술이 있다고 주장했음. 사용자가 TV나 라디오 광고에 노출됐는지 인식하고 기록하는 추적 용도라고 했고, 우리가 그들의 SDK를 우리 SDK 안에 조용히 묶어 넣는 대가로 수익 배분을 제안했음. 최소 10년 전, Apple이 마이크 접근 권한과 주황색 점 표시를 강제하기 전이라 이름은 기억나지 않음. 당연히 거절했으니 더 알거나 진위를 테스트하진 않았지만, 정말 지저분한 회사들이 있음. 최신 스마트폰은 기기 내 오디오 처리에 충분한 성능이 있으므로, 네트워크 트래픽에 드러날 것이라는 주장은 성립하지 않음