비디오: [ì¤íì¸í°ë·°]'ê°ìí ì¤í 리ì§'(IP SAN)ì ê´í 5ê°ì§ ê¶ê¸ì¦ (십월 2024)
이번 Fast Forward 에디션에서는 대규모 데이터 세트 수집 및 이해를 전문으로하는 회사 인 Enigma의 CEO이자 공동 설립자 인 Hicham Oudghiri와 이야기했습니다. Enigma는 개인 고객을위한 운영 데이터 관리 및 인텔리전스 회사이지만 백악관 직원의 급여부터 뉴욕시 식당 검사에 이르기까지 모든 것을 포함하는 검색 가능하고 공개적으로 액세스 가능한 데이터 세트 모음 인 Enigma Public으로 가장 잘 알려져 있습니다. 빅 데이터의 힘, 소비자 프라이버시의 한계, 데이터 중심 세계의 미래에 대해 이야기했습니다.
오늘날 개방형 데이터 회사가되는 것이 무엇을 의미하는지 조금 설명해 주시겠습니까?
물론. 우리는 어디서나 방대한 양의 공개 데이터를 수집하기 시작했습니다. 미션은 실제로 세상에 대한 매우 다른 사실을 연결하려는 시도입니다. 그 과정에서이 기본 데이터에 대한 액세스가 손상되는 것처럼, 이 패턴은 규제 환경과 같은 공공-민간 데이터보고 체계를 위해 사람들 자신의 데이터에 대해 반향을 일으켰습니다. 실제로 우리가 가져온 것은 오픈 데이터라는 개념이 우리가 어디를 가든지 운영 모델이라는 것입니다.
오늘 우리의 소중한 자리는 대규모의 대규모 공공 데이터 저장소를 개발하여 기업의 방화벽 뒤에있는 실제 문제 환경에서 견딜 수 있도록하는 것입니다. 우리는 엄청난 양의 데이터를 수집하고 배포하지만 실제로 데이터를 해석하고 개인 데이터에 연결하는 다음 단계를 수행하면 해결하려는 일부 문제의 영향을 확장하는 데 실제로 도움이됩니다.
사람들은 공개 데이터 세트, 공개 데이터 세트, 개인 데이터 세트에 대해 듣습니다. 여기서 어떤 종류의 데이터 세트에 대해 이야기하고 있습니까?
우리는 소스 데이터, 공식 데이터, 정부 기관이 게시 할 것, 국제 기관이 게시 할 것, 회사 등록 기록 및 재산 평가에서 H-1B 비자 또는화물 컨테이너 선적에 이르기까지 모든 것들에 대해 이야기하고 있습니다. 최근 공개 데이터 세트인지 여부에 대한 토론의 주제였던 LinkedIn 데이터와 같은 것에 대해서는 분명히 이야기하지 않습니다. 최근에 많은 분쟁이 제기 된 소송이있었습니다.
우리가 수집하는 모든 날씨 데이터는 공식 소스 또는 GPS 기술입니다.
따라서 모든 공개 데이터 세트를 가져 와서 회사에서 제공 할 개인 데이터 세트와 병합 할 수 있습니다.
그렇습니다. 회사가 실제 상황인지 파악하는 등의 일반적인 사용 사례를 생각해보십시오. 소규모 회사라면 식당이나 소규모 회사를 예로들 수 있습니다. 종종 그들이 가지고있는 프로파일의 종류는 매우 얇습니다. 그러나 주류 면허 또는 노동부 검사 또는 건강 기록 검사와 같은 것을 살펴보면 그들이 누구인지에 대해 훨씬 더 세밀한 그림을 얻을 수 있습니다.
종종, 이는 이러한 회사들이 신용에 접근하고, 보험에 가입하고, 이런 종류의 것들을 얻는 데있어 실제적인 것으로 인스턴스화하는 데 도움이됩니다. "여기의 18 페이지 응용 프로그램이 있습니다"라는 7 가지 규정 준수 세트를 통해 매우 성가신 프로세스에서 자동화 된 방식으로 일반적으로 덜 위험한 방식으로 온라인에서 발생할 수있는 방식으로 이동합니다.
따라서 웹 사이트를 가지고 있고 실제 웹 사이트인지 확인하기 위해 Google에 입력하는 대신 다른 모든 데이터 세트를 기본 항목으로 검증 할 수 있습니까?
물론.
Ozark 에 대해 이야기하기 전에 우리는 Ozark 에 대해 이야기하고 있었으므로 좋아하는 쇼, 내가 가장 좋아하는 쇼 및 이러한 데이터 세트를 준수 및 재무보고에 사용하고 돈 세탁기를 사냥하는 아이디어를 사용했습니다.
네. 우선, 최고 중 하나가 거기에 표시됩니다. Netflix에 큰 플러그를 꽂아 일류 할리우드 스튜디오가되었습니다.
그들은 그것을 지불했습니다. 그들은 시장에 나섰습니다.
그들은 확실히 가지고 있습니다. 그러나 쇼는 자신 이이 마약 카르텔에 돈 세탁기로 자신을 찾는이 Jason Bateman 캐릭터에 관한 것입니다. 잡담은 그가 Ozarks에 가서 돈을 세탁 할 새로운 채널을 찾겠다 고 말함으로써 생명을 구한다는 것입니다. 그는이 졸린 사업에 매입하고 다양한 비용을 겪기 시작합니다.
돈세탁 문제는 솔직히 다른 가맹점이나 금융 서비스 소비자의 활동 패턴과 이들 사이의 연결 패턴을보고 있다는 점에서 매우 이론적 인 문제입니다. 그래서 당신은 등록 된 에이전트, 분명히 Jason Bateman과 같은 누군가를 가지고있을 것입니다. 그는 그들에게 사적으로 사 들여서 다양한 형태로 그의 이름을 얻기 시작했고, 당신은 그 활동 패턴을 알게 될 것입니다. 이것은 시스템에 해를 끼치기 때문에 은행이 싸워야 할 일입니다.
범죄는 음악만큼이나 디지털화되고 분산화되었습니다. 이것은 훨씬 더 큰 문제입니다. 정부가 몇 달 동안 숨어 있고 Capone 스타일을 가질 수있는 대가족은 없습니다. 이것은 많은 전선에서 전면적 인 추격입니다. 우리는 공공 데이터가 그 문제를 견뎌 낼 수 있도록 도왔으며 일을했습니다. 또한 은행이 기술 향상을 많이하기 때문에이 모든 공공 데이터를 집계하여 그 문제를 견뎌 낼 수있는 기술을 도입했습니다. 자신의 데이터 세트를 직원들이 가지고있는 조사관을위한 강력하고 상황에 맞는 단서로 병합합니다.
정부 기관에서 만든 모든 공개 데이터를 확보 한 시점에 있습니다. 우리는 이러한 모든 개인 데이터 세트를 가지고 있습니다. 모든 회사에는 종종 같은 회사 내에 여러 데이터 세트와 다양한 형식이 있습니다. 그러나 표준화가 많지 않고 함께 작동시키는 것은 실제로 큰 도전입니다.
그것은 큰 도전이며, Enigma에서 우리가 가진 가장 큰 논문 중 하나는 큰 격차입니다. 내 투자자 중 한 명이 이런 식으로 불렀습니다. 데이터가 비트 단위로 계측되는 세계가 있고 원자로 계측되는 세계가 있습니다. 기술 회사 인 Google, Facebook, Amazon은 모두 웹을 탐색하는 활동에서 얻은 데이터를 가져와 검색 및 더 나은 전자 상거래 경험과 같은 새로운 서비스를 만드는 놀라운 일을 해냈습니다. 그러나 그 데이터는 모두 존재합니다. 디지털 네이티브입니다. 그냥 웹에서 당신의 말을 듣습니다. 웹은 프로토콜이며 이러한 프로토콜은 서로 대화하도록 설계되었습니다.
그러나 누군가가 Ozarks의 은행에 들어가서 작은 대출을 요구하는 것처럼 원자 또는 실제 세계에서 계측 된이 데이터를 가지고 있다면 다른 은행 지점이나화물 컨테이너에 들어가는 사람과는 다른 것처럼 보입니다. 배송을하는 회사의 이름을 묻는 것입니다. 이 데이터는 모두 서로 대화하도록 설계되었거나 설계되지 않았으므로이 데이터를 함께 연결하는 데 큰 문제가 있습니다. 빅 데이터를 통해 기술 분야에서 경험 한 이점을 활용하는 데 덜 순수한 순수 기술 산업이 더 오래 걸릴 것으로 생각합니다. 그러나 그들이 그렇게 할 때, 우리가 일상 생활 방식을 매우 영향력있는 방식으로 바꿀 것이라고 생각합니다.
또한 이러한 데이터 세트를 결합하고 이러한 통찰력을 창출하려는 재정적 동기가있을 때 기업은이를 지불 할 방법을 찾고이를 달성 할 수있는 방법을 찾게됩니다. 신용 카드 회사는 패턴을 식별하고 사기를 식별 할 수있는 최초의 회사 중 하나입니다. 이러한 양의 데이터에서 통찰력을 얻는 데있어 공공 부문이 상당히 뒤 떨어진 것 같습니다. 이것이 공정한 평가입니까?
어떤면에서 민간 부문은 항상 기술 운영 측면에서 우위를 점 해왔다. 재정적 인센티브는 거대하고 작은 단위의 운영 스타일이기도합니다. 미국 정부는 사실상 세계에서 가장 큰 조직 중 하나이며, 무엇이든하는 것은 실제로 사람들의 문제입니다. 인센티브를 조정하여 사람들이 올바른 위험을 감수하도록합니다.
그러나 우리는 정부가 매우 혁신적인 일을하는 것을 보았습니다. 우리는 뉴 올리언스시와 협력하여 2 년 전과 마찬가지로 그들이 빈민가 집주인의 위치를 기본적으로 예측할 수 있도록 도와주었습니다. 카트리나 이후에, 당신은이 엄청난 역병을 겪었습니다. 많은 집주인이 사람들을 나쁜 상태로 떠나는 것을 피하고있었습니다. 솔직히 연기 감지기는 화재로 인한 사망을 막는 데 큰 역할을합니다. 소방관을 임의의 집으로 보내는 대신, 인구 통계와 같은 요소를 사용하고 건물의 나이와 통신 인프라와 같은 특정 종류의 인프라를 설치 한 마지막 시간을 어떻게 사용합니까?
당신은이 모든 사실을 사용하고 문을 두드리는 문에 대한 적중률이 상당히 높습니다. 우리는 지방 정부의 물건에 대한 많은 종류의 머니 볼이 꽤 강력하게 작동하는 것을 보았습니다. 분명히, 상상할 수 있듯이 정보 커뮤니티에는 엄청난 양의 데이터 사용이있었습니다. 우리는 혁신의 포켓이 있다는 것을 알게되었습니다. 다시 말하지만, 운영 방식에 관한 것입니다.
모든 데이터 포인트가 있지만 적절한 방식으로 쿼리하여 패턴을 찾으십시오. 거의 상관 관계를 검색해야합니다. 이는 일련의 질문과 답변입니다. 데이터와의 관계를 설정하고 있습니다. 데이터가 어떻게 작동하는지 파악하기 시작했습니다.
예. 스킬 셋 관점에서 어떻게 작동하는지 파악하기 시작했습니다. 그리고 통계적 사고와 통계적 사고가 아니라 마음이 바뀌는 것과 같습니다. "모든 모델은 잘못되었지만 일부는 유용합니다"라는 말이 있습니다. 따라서 데이터없이, 알고리즘없이, 통계적 사고의 매개 변수를 문맥화할 수 있는지 여부에 관한 것입니다. 화재의 경우처럼이 권리를 얻지 못할 수도 있지만, 이 권리를 얻지 못할 수도 있지만, 권리를 얻을 가능성을 높이거나 위험의 표면적 또는 검색 대상을 줄일 수도 있습니다. 문제에 대한 태도를 가져 오면 통계적으로 생각할 수있는 기술력이 최고입니다. 어떤 사람들은 "글쎄, 우리가 X, Y, Z를 가지고 있는지 확신 할 수있는 유일한 방법"에 갇혀있다.
비공개 사례로 사례를 알려 드리겠습니다. 은행의 경우 종종 사기, 규정 준수의 이유로 신용 카드를 발급하기 전에 누군가가 실제인지 여부를 확인하는 방법으로 전화 번호와 주소가 응용 프로그램의 주소와 일치하는지 확인했습니다. 현재 모든 회사에서 실제 전화선을 사용하는 것은 아닙니다. 모든 회사가 기본 주소를 실제 운영중인 주소로 사용하는 것은 아닙니다. WeWork에서 일하는 사람들과 VoIP를 사용하는 사람들의 오래된 현실이 있습니다. 사회적 지위 나 Enigma에서 가져 오는 이러한 보조 증거를 제공하는 일부 데이터 세트를 통해 사람들을 식별하는 데 익숙해지기. 역사적으로 통계를보고 실행하여 실제 가능성이 강한 지 여부와 사전에 이러한 대체 수단에서 얻을 수있는 보장을 비교합니다.
나는 그것이 흥미로운 점이라고 생각합니다. 모든 모델이 잘못되었거나 더 작은 방식으로 잘못 될 것이라는 가정은 여전히 좋은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있기 때문에 괜찮습니다. 그것이 우리가 자녀를 가르치는 일을 잘하고있는 기술입니까? 그리고 그 훈련을 어디서받을 수 있습니까? 내말은, 반드시 수학에 해당되는 것은 아닙니다. 사회학에는 없었습니다. 그들은 그 감성을 어디서 얻습니까?
통계는 일반적으로 수학 교육과 같은 하위 클래스로 분류되었지만 다른 곳에서도 볼 수 있습니다. 요즘 ESPN 피드에서도 팝업이 나타납니다. 사람들은 자신의 삶의 일부가되는 예측에 훨씬 더 편합니다. 솔직히, 나는 그 검은 백조의 순간이 모두 우리 얼굴에 날아 다니는 것을 좋아합니다. 마지막 선거를하십시오. 힐러리가 이기고 세계 최고의 데이터 과학자들이 최고의 기관 중 일부에서 그것을 잘못이라고 부릅니다.
이기는하지만 이길 가능성은 70 %에 미치지 못했습니다. 이는 여전히 3 번의 1 번의 도널드 트럼프가이기는 것을 의미하기 때문입니다. 그리고 무엇을 추측합니까? 이것은 그 세 번 중 하나였습니다.
물론. 그리고 이러한 패턴이 사람들을보다 편안하게 만들어주는 교육이 있습니다. 교실에서 우리가 가진 가장 큰 문제 중 하나는 단지 적용된 학습이라고 생각합니다. 마치 그들이 교실에서 개인 금융을 가르치지 않는 이유를 모르겠습니다. 나는 18 살 때 돈을 썼고 부채와 그 모든 것에 영향을 미쳤습니다. 나는 그들이 그렇게하지 않는다는 것에 여전히 놀랐다. 그래서 우리는 교육이 응용 분야에 대해 점점 더 많은 것을 얻고 이론적 인 분야에 대해서는 점점 더 적게 갈 것이다. 하지만 문화 학습의 일부를 잃어 버릴까 걱정됩니다. 그것은 모두 절충입니다.
그 길을 더 나아가 인공 지능에 대해 이야기하겠습니다.
인공 지능, 매우 혁신적인 기술. 이처럼 많은 양의 데이터 세계를 이해하고 그러한 패턴을 찾도록 돕는 데 인공 지능의 역할이있는 것 같습니다. 인공 지능에 대해 낙관적입니까? 아니면 그것을 이해하는 데 도움이됩니까? 아니면 인간 경험의 나머지 부분과 완전히 분리 된 것입니까?
아닙니다. 저는 일반적으로 인류에 대해 낙관적이라는 의미에서 낙관적입니다. 나는 그것이 특정 시간에 사람들에게 일어나는 플립 유전자 일인 것 같습니다. 인공 지능의 약속에 대해 내가 가장 좋아하는 것 중 하나는 기술과 데이터가 현재 존재하기 때문에 기술이 실제로 사라지도록 돕는다는 것입니다. 그러나 실제로 데이터 작업은 매우 집중적입니다. 데이터 세트에서 물건을 찾을 때 데이터 마이닝이라고 부르는 이유가 있습니다. 매우 불쾌합니다. 데이터 세트가 깨끗하지 않습니다. 어떤 의미에서는 야만적입니다.
AI에 대해 내가 좋아하는 것은 관찰 된 경험에서 이러한 피드백 루프를 생성한다는 것입니다. 이 모든 장소에서이 데이터를 모두 수집하고 있지만 실제로 어떻게 구성되는지 알 필요는 없으므로 결과를 연구하기 시작합니다. 머신 러닝은 통계적 사고를 얻는 방법에있어 좀 더 성과 지향적 인 태도를 보여줍니다. 나는 그것이 우리가 그 작업의 초기 상태를 추상화하는 데 도움이 될 것이며 우리가 접근하는 방식에있어 좀 더 결과 지향적이라고 생각합니다. 솔직히 말해서 배심원을 교체하는 것과 같이 인공 지능을 단독으로 남겨 두어야한다고 생각하는 일부 영역에서 자동화에 미치는 영향은 확실히 무섭습니다. 감성 지능 품질을 얻을 수 있을까요? 모르겠어요
그리고이 사람이 유죄이거나 유죄가 아닌 순수한 가능성과는 달리 배심원의 정서적 특성을 원한다고 선택하고 말해야 합니까?
예. 저에게는 근본적인 인류가 매우 중요하다고 생각합니다. 솔직히, 사업에 종사하고 사람들이 통계적으로 생각하기 시작하도록 설득하는 데 인간의 손길이 얼마나 중요한지를 보는 것은 AI의 출현과 함께 우리가 그것을 잃지 않을 것이라고 낙관합니다.
LinkedIn이 공개 데이터 세트인지 여부에 대해 약간 살펴 봤습니다. 많은 사람들은 구매 패턴에서 연령, 병력에 이르기까지 온라인에 관한 모든 것을 이용할 수있는이 세상에 살고 있다는 의미입니다. 사람들을 불편하게 만듭니다. 정부가 너무 많은 정보를 가지고 있다는 것을 사람들이 걱정하게 만듭니다. 개인 회사가 너무 많은 정보를 가지고 있고 훨씬 덜 규제되고 있다고 개인적으로 걱정하고 있습니다.
예.
개인 정보를 보호하기 위해 법률이 필요합니까? 개인 정보를 정부 기록과 별도로 취급해야합니까?
물론. 우리는 데이터를 제공하는 방식에 적용되는 법률에 대해 거의 보호 할 수 없습니다. 특정 직업에서 생각해보십시오. 의료계에서는 잠금 상태입니다. 그러나 어떤 이유로 든 다른 산업에서는 반드시 폐쇄되는 것은 아닙니다. 그 당시에는 개인 정보로 할 수있는 일이 많지 않았기 때문입니다. 오늘날에는 전환을 유도하는 방법이나 어딘가에있을 가능성에 대해 잘 알고 있습니다. 모든 의도와 목적을 위해, 그것은 제 의견으로는 실제로 우리에게 가장 유익합니다.
그러나 동시에, 우리의 데이터는 여전히 데이터 처리 방식에있어서 그 정도의 신성함이 필요합니다. 유럽은 매우 강력한 법으로 나왔습니다. GDPR이라는 법이 나오고 있습니다. 2018 년에 제정 될 예정이며, 회사가 개인 데이터의 계보를 추적하고 있는지, 누가 가지고 있는지, 회사 내에서 액세스가 어떻게 허용되는지, 잊혀진 조치를 취할 권리를 추적하는 것까지 모든 것을 포함합니다. "내 데이터 삭제"라고 말하면 실제로 데이터를 삭제합니까 아니면 다른 정보를 위해 유지하고 있습니까? 따라서 항상 소비자와 그들이 사용하는 서비스간에 교환이 있습니다. 이 서비스는 무료이며 많은 서비스를 좋아합니다.
YouTube 액세스를 위해 나 자신의 일부를 포기할 것입니다. 나는 그것에 대해 매우 행복합니다.
그리고 아마도 당신은 가지고 있습니다.
그리고 아마 가지고 있습니다. 그러나 내가 포기한 부분이 안전한 상자에 들어가서는 안된다는 것을 의미하지는 않으며 그 상자가 벙커와 그 모든 좋은 물건 아래 있음을 알고 있습니다.
또한 오늘날의 디지털 세계에서 데이터 만료라는 아이디어는 비교적 새로운 개념입니다. 예전에는 어떤 모호함이있었습니다. 30 년 전에 무슨 일이 있었으면 기록을 찾고 당시부터 프로필을 얻는 것이 어려울 것입니다. 그러나 오늘날 온종일 온라인에 접속 한 어린이들과 13 세 때 행한 일과 게시 한 일이 63 세가되면 그곳에 갈 것입니다.
예.
의미있는 방식으로 처리 할 수있는 법적 인프라가 없습니다.
아니요, 우리는 그렇지 않으며 털이 많은 영역입니다. 고용 법에있어서 털이 많은 영역입니다. 데이트하기에 털이 많은 지역 이지요?
다른 사람의 Facebook 프로필을 보면 문화가 그 사람의 온라인 존재에 공개 될 것이라고 생각합니다. 그러나 그것은 거의 연극 적입니다. 그것은 당신의 공개 존재가 당신이 아닌 것 같습니다. 그 짐 캐리 영화는 무엇입니까? 우리 모두는 은유 적으로 말해서 마스크를 착용했습니다. 그래서 당신의 온라인 존재는이 갤러리 나 당신을 묘사하는이 예술 작품과 더 같을 것이고, 그리고 당신이 진짜라고 생각합니다. 그러나 아직도 당신은 바디 샷이나 같은 것을하고 있습니다… 그, 당신은 공개되고 싶지 않습니다. 나이가 어린 사람들이 온라인에 넣는 것이 현명한 지 결정할 수 있는지에 대한 실제 의문이 있습니다. 확실히 무섭다.
바보 같은 것들을 온라인에 올리는 것에 대해 Trump 관리에 대해 이야기합시다. 여러 분야에서 들었습니다… 많은 공공 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 이 정보를 여러 번 얻거나 정보를 수집하는 방법을 알아 내려면 허가를 받아야합니다. 지금 쉬워요? 트럼프 행정부가 취임 한 이후 공개 데이터 세트에 대한 액세스가 어떻게 바뀌 었습니까?
예. 제가이 문제에 관해 이야기 할 때의 첫 번째 경고는 트럼프 행정부와 미국 정부의 큰 차이입니다. 미국 정부는 내가 세계에서 가장 투명한 기관 중 하나입니다. 우리는 우리가 내놓은 데이터의 양, 이런 종류의 자금에 대한 금액에 대해 동료들에 비해 매우 투명합니다.
트럼프에 관해서는, 모든 사람들이 투명성과 정보 공유를 통해이 행정부의 입장에 대해 매우 염려해야한다는 것이 매우 분명합니다. 우선, 백악관 방문자 목록을 삭제하는 것과 같은 매우 명백한 것들이 있습니다. 이것은 오바마가 제정 한 관행이며 정부의 가장 중요한 회계 시스템 중 하나라고 생각합니다. EPA 데이터가 있고 기후 데이터가 있으며 일반적으로 일부 인구 조사 데이터에 영향을받는 것에 대한 논쟁도있었습니다. 당신은 기억해야합니다, 이것들은 작은 노력이 아닙니다. 미국 인구 조사는 30 만 달러가 넘는 자원 봉사자가 참여할 때마다 40 억 달러가 넘는 투자를했다고 생각합니다.
이러한 것들 중 일부는 어떻게 일어나는지에 대한 자금 조달주기를 고려할 때 4 년 후에 그 영향을 보게 될 것입니다. 이 행정부는 확실히 우호적이지는 않지만, 저는이 나라의 투명성 중추가 충분히 강하다고 생각합니다. 이상하게도, 그것은 왼쪽과 오른쪽에서 나옵니다. 정보 개방성을 향한 이러한 움직임이 유지되도록하기에 충분히 강력합니다.
그리고 이러한 데이터 세트에는 많은 것들이 있습니다.
예. 병원을 어디에 둘 것인지 결정하는 방법입니다. 구급차를 라우팅하는 방법을 결정하는 방법입니다. 폐기물 관리와 같은 많은 기본 서비스를 결정하는 방법은 이런 것들에 의존합니다.
내가 여러 번 방문한 Enigma 공개 데이터 세트를보고있는 사람들에게 말하십시오. 사람들은 그곳에 갈 때 무엇을 기대해야합니까? 그들은 무엇을 얻을 수 있습니까?
우리의 약속 중 하나는 모든 데이터를 수집하지만 사람들에게 가능한 한 많이 돌려주는이 사명에 대해 지속적으로 정직한 것입니다. 비상업적 목적, 언론 목적으로 사용하는 것은 완전 무료입니다. 모든 사람이이 데이터에 액세스 할 수 있도록하고 싶습니다. 로그인하거나 정보를 제공 할 필요가 없습니다. 우리가 회사를 설립했을 때 액세스에 대한 전제가있었습니다.
수년 동안 많은 것을 배운 것처럼 액세스 및 인터페이스 디자인과 검색 및 신뢰성이 매우 중요했습니다. 다른 하나는 큐 레이션이었으며 이번 여름에 다시 시작한 Enigma Public의 큰 초점은 사람들이이 데이터가 어떻게 사용되는지 알아야한다는 개념이었습니다. 사람들은 데이터 작업 방법에 대한 모범 사례뿐만 아니라 어떤 데이터 세트가 무엇에 적합한 지 알아야합니다. 새로운 점, 흥미로운 점은 무엇입니까? 나는 일종의 교육은 우리가 매우 기쁘게 생각하는 일이며 사람들이 사이트에 두 번째로 도착하기를 바랍니다.
꼭 확인해 볼 가치가 있습니다. 다시 한 번, 비즈니스는 해당 데이터를보고 그 위에 비즈니스를 구축 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 저는 언론인과 시민을 위해 더 많은 교육이 필요하다고 생각합니다.
당연히 더 많은 교육과 그 위에 서비스의 전체 계층이 우리와 같은 사람들이 우리를 괴롭히지 않을 때 나와 같은 사람들에게 전달할 수 있기를 바랍니다.
쇼에 나오는 모든 사람들에게 질문을하겠습니다. 어떤 기술 트렌드가 가장 중요합니까? 밤에 당신을 지키는 것이 있습니까?
저를 가장 중요하게 생각해야하는 추세 나 지평선에서, 우리가 가장주의해야 할 것은 생물학적 프로그래밍 개념입니다. 따라서 프로그래밍 방식으로 생물학적 생활의 가닥을 만드는 데 훨씬 더 나아지고 있습니다. 유기체. 이는 큰 영향을 미치지 만이 문제를 통해 소규모의 기본적으로 잘못된 행동을하는 데 큰 영향을 미칩니다. 기술과 바이오가 만나는 곳마다 나는 그것이 어떻게 처리되는지에 대해 항상 약간 걱정하고 있습니다. 그것은 핵무기 이후의 다음 물결과 같습니다. 실제로 소규모 실험실에서 프로그래밍 방식으로 물건을 배열하고 배포하는 능력입니다.
문제는 미국에서 법을 통과하더라도 중국이나 러시아에서 동일한 연구를 수행 할 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다.
물론, 심지어 안전의 관점에서도 그렇습니까? 그래서 우리는 이제 누구나 누구나 자신의 생물학적 전쟁 프로그램을 DIY 할 수있는 수단을 갖기 시작했습니다. 저에게있어서 가장 중요한 것은 저입니다. 그러나 그 단점에는 개인화 된 약과 같은 것들이 포함되어 있습니다. 내 몸을 실제로 이해할 수 있다는 사실은 거의 모든 질병을 치료하도록 설계된이 생물학적 버전의 소프트웨어 프로그램을 만들 수 있습니다. 내가 걱정하는 것처럼, 나는 그것에 대해서도 흥분합니다.
이러한 새로운 기술을 적용하기 위해서는 어떤 종류의 윤리적 구조가 필요할 것이라고 생각합니다. 우리는 핵무기와 원자력으로 간신히 그것을했습니다. 비슷한. 개인적인 차원에서, 당신이 매일 삶을 변화시키고 놀라게하는 기술이 있습니까?
이것은 이상하지만 FaceTime입니다. 또는 화상 채팅. 해외에 가족이 있고 일을 위해 많이 여행합니다. 전화 통화와 화상 채팅의 차이점은 전화상에서 우연히 생겨 났기 때문에 인터넷이 모든 사람을 연결한다는 약속을 느끼게 만들었습니다. 15 초만에 가능합니다. 저는 원래 모로코 출신이므로 전 세계의 누군가를보고 "이봐, 무슨 일이야?", 주변 환경에서 날씨가 어떻게 보이는지, 옷이 어떻게 입고, 태도가 달라지는 지, 주변 사람들과 연결되는 느낌이 바뀌었고 우리 모두가이 큰 마을에서 조금 더 사는 것처럼 느끼게되었습니다. 그 느낌처럼.
흥미로운 것도 있습니다. 화상 회의가 급증하는 것을 보았습니다. 다음 일이 될 것입니다. 아무도 더 이상 전화를 걸지 않을 것입니다. 화상 회의는 실제로 시작되지는 않았지만, 화상 채팅, 보다 개인적이고 심오하게 다르며 업무 환경에서는 전화 통화보다 훨씬 우연한 것입니다. 그것은 순간적인 것일 수 있습니다.
나는 3 살짜리 딸이 있는데 그녀는 완전히 교수형에 처해있다. 그녀는 전화하기 전에 화상 채팅을합니다. 그녀는 전화가 무엇인지 모른다. 당신은 스피커폰을 넣고 그녀에게 누군가에게 채팅을 요청하고 그녀는 전혀 관심이 없습니다. 당신은 그녀를 할아버지 앞에서 FaceTime에 놓고 20 분 동안 거기에있을 수있었습니다.
오늘날 아이들이 사용하는 방법을 모르는 로터리 폰만큼 그녀에게 이상 할 것입니다. Hicham, 사람들이 어떻게 온라인에서 나를 팔로우하고, 하고 있는지 확인하고, Enigma를 따라갈 수 있습니까?
enigma.com으로 이동하십시오. Enigma Public을 확인하십시오 (public.enigma.com). 웹 사이트를 확인하십시오. 우리는 아직 우리를 위해 Instagram이없는 매우 활발한 트위터 계정을 가지고 있습니다.
절대 말하지 마
절대 말하지 마 그러나-
인포 그래픽으로 훌륭한 일을 할 수 있습니다.
맞아 사실이야. 우리는 정말 데이터 열렬한 팬입니다. 우리는 labs.enigma.com 사이트의이 멋진 부분을 가지고 있습니다. 여기서는 모든 실험과 New Orleans에서 언급 한 것과 같은 프로 보노 프로젝트가 있으므로 확인하십시오.
매우 시원합니다. 와줘서 고마워
대박. 저를 주셔서 대단히 감사합니다.
