아래 영문자막을 더블클릭하시면 영상이 재생됩니다.
번역: Kyo young Chu
검토: Sungwon Ma
00:15
By the end of this year,
0
15260
2000
올해 말쯤 되면
00:17
there'll be nearly a billion people on this planet
1
17260
3000
지구상에 약 10억 명의 사람들이
00:20
that actively use social networking sites.
2
20260
2000
적극적으로 소셜 네트워킹 사이트를 이용할 것입니다.
00:22
The one thing that all of them have in common
3
22260
2000
이 사람들이 가지고 있는 단 하나의 공통점은 바로
00:24
is that they're going to die.
4
24260
3000
언젠가 모두 다 죽는다는겁니다.
00:27
While that might be a somewhat morbid thought,
5
27260
3000
이게 약간 소름끼치는 생각일지도 모르지만
00:30
I think it has some really profound implications
6
30260
2000
전 이게 연구해 볼 가치가 있는
00:32
that are worth exploring.
7
32260
2000
심오한 뭔가가 있다고 생각합니다.
00:34
What first got me thinking about this
8
34260
3000
제가 이런 생각을 하도록 만든 것은
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was a blog post authored earlier this year by Derek K. Miller,
9
37260
3000
올해 초 데릭 밀러란 사람이 블로그에 쓴 글이었습니다.
00:40
who was a science and technology journalist
10
40260
3000
그는 암으로 생을 마감한
00:43
who died of cancer.
11
43260
2000
과학, 기술전문 기자였습니다.
00:45
And what Miller did was have his family and friends write a post
12
45260
3000
그리고 밀러는 그의 가족과 친구들에게 그가 죽고 나서
00:48
that went out shortly after he died.
13
48260
2000
글을 써달라고 부탁했습니다.
00:50
Here's what he wrote in starting that out.
14
50260
2000
이 글이 그 글입니다.
00:52
He said, "Here it is. I'm dead,
15
52260
2000
"네. 전 죽었습니다.
00:54
and this is my last post to my blog.
16
54260
2000
그리고 이 글이 제 블로그에 올라 올 마지막 글입니다.
00:56
In advance, I asked that once my body finally shut down
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56260
3000
저는 제 몸이 암으로 인해
00:59
from the punishments of my cancer,
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완전히 기능을 멈추기 전에
01:01
then my family and friends publish this prepared message I wrote --
19
61260
3000
가족과 친구들에게 제가 미리 써 놓은 글을 올려달라고 부탁했습니다.
01:04
the first part of the process
20
64260
2000
운영 중이었던 블로그를
01:06
of turning this from an active website to an archive."
21
66260
3000
기록 보존을 위한 곳으로 만들기 위한 첫 단계입니다."
01:09
Now, while as a journalist,
22
69260
2000
기자로서
01:11
Miller's archive may have been better written
23
71260
2000
밀러의 기록들은 더 잘 쓰여졌을것이고
01:13
and more carefully curated than most,
24
73260
2000
더 조심스럽게 관리되었을 것입니다.
01:15
the fact of the matter is that all of us today
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75260
2000
중요한 사실은 오늘날 우리 모두가
01:17
are creating an archive
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77260
2000
이전의 그 어떤 세대들이 만든
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that's something completely different
27
79260
2000
모든 것들과 비교했을 때
01:21
than anything that's been created
28
81260
2000
전혀 다른 형태의
01:23
by any previous generation.
29
83260
2000
기록 보관 매체를 만든다는 것입니다.
01:25
Consider a few stats for a moment.
30
85260
2000
약간의 통계에 대해 생각해 봅시다.
01:27
Right now there are 48 hours of video
31
87260
2000
지금 현재 유투브에는
01:29
being uploaded to YouTube every single minute.
32
89260
3000
매 분 48시간 분량의 비디오가 올라오고 있으며,
01:32
There are 200 million Tweets being posted every day.
33
92260
4000
트위터에는 하루에 2억개의 트윗이 올라옵니다.
01:36
And the average Facebook user
34
96260
3000
그리고 일반적인 페이스북 사용자는 매달
01:39
is creating 90 pieces of content each month.
35
99260
4000
90개 정도의 글을 씁니다.
01:43
So when you think about your parents or your grandparents,
36
103260
3000
우리 부모님이나 그 윗세대를 볼때,
01:46
at best they may have created
37
106260
2000
그들은 지금은 어딘가의
01:48
some photos or home videos,
38
108260
2000
상자에 있을 사진, 비디오,
01:50
or a diary that lives in a box somewhere.
39
110260
3000
일기를 쓰는 것이 고작이었을 것입니다.
01:53
But today we're all creating this incredibly rich digital archive
40
113260
3000
하지만 오늘날 우리는 우리가 죽고난 뒤에도
01:56
that's going to live in the cloud indefinitely,
41
116260
2000
어딘가에 언제까지나 저장될 엄청나게 풍부한
01:58
years after we're gone.
42
118260
2000
기록들을 만들어내고 있습니다.
02:00
And I think that's going to create some incredibly intriguing opportunities
43
120260
3000
전 이런 것들이 과학기술 전문가들에게 정말 흥미로운 기회를
02:03
for technologists.
44
123260
2000
제공할 것이라고 생각합니다.
02:05
Now to be clear, I'm a journalist and not a technologist,
45
125260
2000
솔직히 말씀드리자면 전 기자이지 과학기술자가 아닙니다.
02:07
so what I'd like to do briefly
46
127260
2000
그래서 전 현재와
02:09
is paint a picture
47
129260
2000
미래의 모습을
02:11
of what the present and the future are going to look like.
48
131260
3000
간단하게 보여드리고자 합니다.
02:14
Now we're already seeing some services
49
134260
2000
우리는 벌써 우리가 죽은 뒤
02:16
that are designed to let us decide
50
136260
2000
온라인 프로필이나 소셜 미디어에
02:18
what happens to our online profile and our social media accounts
51
138260
3000
어떤 일이 일어날지 알 수 있도록 만들어진 서비스를
02:21
after we die.
52
141260
2000
접할 수 있습니다.
02:23
One of them actually, fittingly enough,
53
143260
2000
그 중에 한 서비스가
02:25
found me when I checked into a deli
54
145260
2000
제가 뉴욕 4번가에 있는
02:27
at a restaurant in New York
55
147260
2000
음식점에 들어갔을 때
02:29
on foursquare.
56
149260
3000
절 발견했었습니다.
02:32
(Recording) Adam Ostrow: Hello.
57
152260
2000
(녹음) 아담 오스트로: 여보세요.
02:34
Death: Adam?
58
154260
2000
저승사자 : 아담인가?
02:36
AO: Yeah.
59
156260
2000
AO: 네.
02:38
Death: Death can catch you anywhere, anytime,
60
158260
3000
저승사자 : 저승사자는 자네가 어디 있든지, 언제든지 데리러 갈 수 있다네.
02:41
even at the Organic.
61
161260
3000
유기농 식품 판매점에도 말이지.
02:44
AO: Who is this?
62
164260
2000
AO: 누구세요?
02:46
Death: Go to ifidie.net
63
166260
3000
저승사자 : 더 늦기 전에
02:49
before it's too late.
64
169260
2000
ifidie.net을 방문해보게.
02:51
(Laughter)
65
171260
2000
(웃음)
02:53
Adam Ostrow: Kind of creepy, right?
66
173260
2000
좀 오싹하지 않나요?
02:55
So what that service does, quite simply,
67
175260
2000
그 서비스가 하는 일은 꽤 간단합니다.
02:57
is let you create a message or a video
68
177260
2000
사람들로 하여금 죽은 뒤 페이스북에
02:59
that can be posted to Facebook after you die.
69
179260
3000
올라갈 글이나 비디오를 미리 만들도록 하는거였죠.
03:02
Another service right now
70
182260
2000
'1000개의 기억들'이라고 불리는
03:04
is called 1,000 Memories.
71
184260
2000
다른 종류의 서비스도 있습니다.
03:06
And what this lets you do is create an online tribute to your loved ones,
72
186260
2000
이걸로 자신에게 중요했던 사람들을 위해서
03:08
complete with photos and videos and stories
73
188260
3000
당신이 죽고난 뒤 올릴 사진, 비디오, 이야기들로 만들어진
03:11
that they can post after you die.
74
191260
3000
인터넷 헌사를 미리 만드는 것입니다.
03:14
But what I think comes next is far more interesting.
75
194260
3000
근데 이 다음이 훨씬 더 재미있습니다.
03:17
Now a lot of you are probably familiar with Deb Roy
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197260
3000
여러분들 중 대부분이 뎁 로이가 누군지 아실겁니다.
03:20
who, back in March,
77
200260
2000
지난 3월에
03:22
demonstrated how he was able to analyze more than 90,000 hours of home video.
78
202260
4000
어떻게 90,000시간이 넘는 비디오를 분석할 수 있었는지 보여줬던 그 사람입니다.
03:26
I think as machines' ability
79
206260
2000
저는 기계의
03:28
to understand human language and process vast amounts of data
80
208260
2000
사람의 언어를 이해하고 많은 양의 정보를 처리할 능력이
03:30
continues to improve,
81
210260
2000
계속해서 발전되면서
03:32
it's going to become possible
82
212260
2000
우리가 만들고 있는 엄청난 양의
03:34
to analyze an entire life's worth of content --
83
214260
2000
트위터나, 사진, 비디오, 블로그 글 같은
03:36
the Tweets, the photos, the videos, the blog posts --
84
216260
3000
우리 일생에 걸친 내용을 분석하는 것도
03:39
that we're producing in such massive numbers.
85
219260
2000
가능해 질 것이라고 생각합니다.
03:41
And I think as that happens,
86
221260
2000
또 이런 것이 가능해지면서
03:43
it's going to become possible for our digital personas
87
223260
3000
우리가 쓰는 엄청난 양의 글과
03:46
to continue to interact in the real world long after we're gone
88
226260
3000
모든 것을 가능하게 만들 수 있는 기술의 발전으로 인해
03:49
thanks to the vastness of the amount of content we're creating
89
229260
3000
우리의 디지털화된 자아가 우리가 죽고 난 뒤에도
03:52
and technology's ability to make sense of it all.
90
232260
3000
실제 세계와 계속 소통을 할 수 있게 될 것입니다.
03:55
Now we're already starting to see some experiments here.
91
235260
3000
여기 이미 이런 연구를 시작한 사람들이 있습니다.
03:58
One service called My Next Tweet
92
238260
2000
바로 'My Next Tweet'이라고 불리는 서비스인데
04:00
analyzes your entire Twitter stream, everything you've posted onto Twitter,
93
240260
3000
이 서비스는 사람들이 다음에 어떤 글을 쓸 지 예상을 하기위해
04:03
to make some predictions as to what you might say next.
94
243260
3000
그 사람이 트위터에 쓴 모든 것을 분석합니다.
04:06
Well right now, as you can see,
95
246260
2000
여기 여러분들이 보시다시피
04:08
the results can be somewhat comical.
96
248260
2000
결과는 약간 웃길지도 모릅니다.
04:10
You can imagine what something like this might look like
97
250260
2000
우린 기술적인 능력이 진보하면서 이런 서비스가
04:12
five, 10 or 20 years from now
98
252260
2000
5년, 10년, 20년 뒤에
04:14
as our technical capabilities improve.
99
254260
3000
어떤 모습일지 상상할 수 있습니다.
04:17
Taking it a step further,
100
257260
2000
여기서 한 발 더 나아가
04:19
MIT's media lab is working on robots
101
259260
2000
MIT의 미디어 연구소는
04:21
that can interact more like humans.
102
261260
3000
사람처럼 의사소통이 가능한 로봇을 연구하고 있습니다.
04:24
But what if those robots were able to interact
103
264260
2000
하지만 만약에 그 로봇이
04:26
based on the unique characteristics of a specific person
104
266260
3000
특정한 사람의 성격을 바탕으로
04:29
based on the hundreds of thousands of pieces of content
105
269260
2000
그가 일생동안 쓴 엄청나게 많은 컨텐츠를 이용해
04:31
that person produces in their lifetime?
106
271260
3000
의사소통이 가능하다면 어떨까요?
04:34
Finally, think back to this famous scene
107
274260
2000
마지막으로 2008년 미국 선거에서
04:36
from election night 2008
108
276260
2000
CNN이 엔더슨 쿠퍼의
04:38
back in the United States,
109
278260
2000
인터뷰를 위해 스튜디오에
04:40
where CNN beamed a live hologram
110
280260
2000
힙합가수 Will.i.am의
04:42
of hip hop artist will.i.am into their studio
111
282260
2000
홀로그램을 쐈던
04:44
for an interview with Anderson Cooper.
112
284260
3000
그 유명한 장면을 생각해보세요.
04:47
What if we were able to use that same type of technology
113
287260
2000
만약에 우리가 사랑했던 사람들의 모습을
04:49
to beam a representation of our loved ones into our living rooms --
114
289260
4000
그 기술을 이용해 거실에 비출 수 있다면 어떨까요?
04:53
interacting in a very lifelike way
115
293260
2000
그들이 살아있을 때 만들었던 컨텐츠를 바탕으로
04:55
based on all the content they created while they were alive?
116
295260
3000
실제와 같은 대화를 하는 것 말이에요.
04:58
I think that's going to become completely possible
117
298260
3000
전 우리가 사용하는 정보의 양과
05:01
as the amount of data we're producing
118
301260
2000
이를 처리할 수 있는 기술이
05:03
and technology's ability to understand it
119
303260
2000
기하급수적으로 발전함에 따라
05:05
both expand exponentially.
120
305260
3000
이런 기술이 가능해질 수 있다고 확신합니다.
05:08
Now in closing, I think what we all need to be thinking about
121
308260
2000
이 발표를 마치면서 전
05:10
is if we want that to become our reality --
122
310260
2000
만약에 우리가 이런 일이 실제로 일어나길 원한다면,
05:12
and if so,
123
312260
2000
만약 그렇다면,
05:14
what it means for a definition of life and everything that comes after it.
124
314260
3000
그것이 삶의 정의와 죽은 뒤의 모든 일에 있어서 어떤 의미인지에 대해 생각해봐야 한다고 말씀드리고 싶습니다.
05:17
Thank you very much.
125
317260
2000
감사합니다.
05:19
(Applause)
126
319260
4000
(박수)
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