Continuous Learning_Startup & Investment

호기심은 알지 못하는 어떤 물질 같은데, 어떤 각도에서 어떤 빛을 쬐여주는지에 따라서 엄청 빛날 수 있어요. 그 빛나는 순간을 찾는다면 감사하게 생각하고 그 호기심을 충분히 쫓아보고 (질릴 때까지) 보관해뒀다가 다음에도 쫓고 싶으면 더 쫓는거에요. 다음에 그 호기심이 생각난다면 그것에 기반해서 새로운 탐험을 할 수 있어요. 이런 호기심을 발견하는 순간들을 감사하게 생각합니다.

약할수록 더 강해 보이려고 했던 것 같다. 빈 수레가 요란하다고. 방어기제. 괜히 나라는 사람의 가치가 내가 얼마나 쓸모 있는가 따라서 결정될까 봐. 괜히 내가 쓸모 있는 사람이라는 것을 증명해야 한다고 생각해서 더 요란하게 굴었던 과거들이 있다. 겉으로 드러낼수록 부담스럽다. 멀어지고, 잘 부러진다. 약하면 약하다고, 모르면 모른다고, 하지만 배우고 싶다고 말하면 된다. 그런 것은 그런대로. 이런 것은 이런 대로. 내 상태 그 자체를 순순하게 인정하고, 그 모습 자체를 상대에게 보여주기 위한 연습을 많이 했다. 나를 방어하지 않고, 있는 그대로 보여주기 위해서. 그렇게 되니 머리를 덜 쓰고, 마음으로 행동하게 됐다. 눈빛이 편해졌고, 웃음이 많아졌다. 머리로 대화하는 게 아니라, 마음으로 대화하는 경험이 많아졌다. 그렇게 신뢰가 쌓이고, 시간이 축적된다. 약하면 약하다고. 강할 땐 강하다고. 아는 건 안다고, 모르는 건 모른다고. 그렇게 나를 온전히 보여주고 있다. 그렇게 다가오는 사람에게는 감사를. 하지만, 인연이 되지 않더라도 감사를. 인연이 되지 않은 것 또한 어찌보면 인연이니까. 그렇게 있는 그대로 한순간, 한순간, 한 사람, 한 사람을 온전히 받아들고 있다. 방어할 필요가 없다. 그냥 그렇게 하루하루 살아가면 되는 거지. 왜 방어가 필요하다고 생각했을까? 생각이 많이 편해진 듯하다. #잡상 https://www.instagram.com/p/C3p1mjBvUu9/

남들 앞에선 그럴싸 하지만 혼자 있을 때는 확신이 없거나 불안했던 순간들을 복기해보면 있는 그대로보다 과장해서 보여줬거나 이해하지 못했지만 이해했던 척했던 순간들이었던 것 같다. 있는 그대로의 내 상태와 부족한 점들을 인정하면서, 도움을 요청하고 배우려는 마음가짐으로 임하면 다음 단계로 성장할 수 있는 것 같고. 하지만 이런 생각도 시행착오를 경험했기 때문에 할 수 있지 않을까?

주말칼럼 “고수의 템포” 남들보다 빨리 보는 건 자랑이 아닙니다. 기다림이 길어지면 멀쩡한 사람도 멘탈 터집니다. 고수들은 기다립니다. 남들이 장작 쌓고 기름 부어도 지켜봅니다. 불이 붙으면 슬 준비하다가 불길이 커지면 뛰어듭니다. https://rafikiresearch.blogspot.com/

- 위대한 유산 - * 특히 정권이 추진하는 정책은 너무 오래 걸려서 5년 임기 안에 효과를 보기 힘듭니다. 김대중의 구조조정 덕에 노무현 때 2,000을 넘겼습니다. 노무현의 한미FTA는 이명박 때 차화정 장세의 시작이었습니다. 박근혜의 창조경제는 문재인 때 카카오로, 문재인의 재벌개혁은 지금 밸류업으로 모습을 드러냈습니다. * 윤석열 정부는 시장 자유화를 추진 중입니다. 오랫동안 공공의 영역에 묶여 있던 산업에서 대박 기업과 주식이 등장할 수도 있습니다. 당연히 벌써부터 사면 안됩니다. - 본질과 계기 - * 사람들이 알아보는 건 전혀 다른 일입니다. 노무현 때 중국, 이명박 때 환율, 박근혜 때 FANG, 문재인 때 저금리는 본질이 아니라 계기였습니다. * 본질은 늘 싼 밸류였습니다. 다 싼 이유가 있다는 하수의 말은 중요한 힌트가 됩니다. 공공부문은 원래 비효율적이지만 계속 그렇지도 않을 겁니다.

[AI 세상에서도 변하지 않는 것: 책임 전가] 1. AI로 인해 권위의 가치는 더욱 높아진다. 2. ChatCPT 등 Text 기반 LLM 서비스의 문제는 "정보의 진실 여부" 3. 최근 ChatGPT는 출처를 표기하면서 진실의 여부를 출처에게 책임 전가하고 있음 4. 사실 세상에 진실이란 없음. 우리가 진실이라고 칭하는 구글 검색도 결국 외부의 검증에 의존하는 것, 책임 전가할 곳은 항상 필요하다. 5. (헛소리) 진실을 알려면 주식과 동일하게 팩트 검증을 여기저기서 해봐야함. 시간과 에너지가 많이 소요. 6. 앞으로 ChatGPT, Grok 등은 기존과 동일하게 NYT, WSJ, 조중동(?)에게 책임을 전가하며 팩트를 알려줄 것이라고 생각, 리스크를 질 필요가 없기 때문 7. 최근 Reddit은 A 회사에게 컨텐츠를 제공하는 조건으로 연간 60M(약 780억원) 수취하기로 계약 8. NYT도 작년 12월말에 OpenAl와 마이크로소프트를 불법 무단 도용으로 고소한 바 있음. 9. 숫자로 찍히는 것은 소송 등의 귀추를 봐야겠으나, 앞으로 더 많은 이들이 GPT 등 서비스에게 의존할수록 알게모르게 NYT의 가치는 더욱 높아질 것. 10. NYT 비즈니스모델은 공급물이 커머디티와 같이 무제한이라는 점에서 스포티파이와 유사  11. 세상에 온갖 가십거리는 매일 발생하나, NYT 기자가 이슈를 주제로 글을 쓰면 대화거리에서 돈을 벌어다주는 기사로 변함. (개꿀?) 12. 심지어 스포티파이는 약 30%를 Warner와 같은 저작사에게 지급해야하지만 NYT는 아님. 13. NYT의 구독료 수입은 전체 매출 대비 약 60~70% 수준이며, 광고는 약 20% 수준. 나머지는 기타. 14. 디지털 구독자는 2018년 450만명, 2023년 1,036만명으로 지속 증가 중임. 왜 그런지는 좀 더 고민해봐야. 15. 구독료에서 데이터료까지 받을 수 있는 변곡점을 기다려불만한 구간. #NYT #뉴욕타임즈

과거 인터뷰 중에서 러시아 유학가서 돈이 없어서 학업을 중단했는데 친구들이 학교에 탄원서를 내줘서 학업을 이어갔었음. 좋아하는 일을 하면서 굶어죽은 사람이 있을까라는 생각을 했을 때 없다고 생각했음. https://youtu.be/q95uYkdpH7k?si=FYgMVmD65V19VQav 20년 가까이 연기 생활을 하고 후배 연기자들을 위해서 장학금도 만들고 교육도 했는데. 연기라는 건 결국 다른 사람이 써놓은 것을 잘 연출한다는 건데 나다움이 뭘까를 고민하다가 철학을 공부함. 러시아에서 만난 친구가 그리워서 그리움에 그림을 그리기 되었는데 그 길로 그림을 10년째 그리고 있음. 그림은 본인이 대본을 쓰고 연기를 한다는 점에서 자유롭다는 부분이 인상깊다. 당나귀는 아무 짐도 지지 않는 것을 상상하지만 짐을 지는 것을 찾아나서더라. 다른사람이 뭐라하던지 상관하지 않더라. 나를 찾기위해서 하루하루 살아나가는 그의 이야기에서 삶이 여행이라는 것, 좋은 일만 있을 수 없다는 것. 일반적으로 정해진 길을 걸어가는 것이 아닌 나를 알아가기 위해서 새로운 길을 찾아나서는 것. 자유로움을 느낄수 있는 일을 찾아나서고 그걸 하는 것. 나다운 삶에 대한 고민과 실행이 느껴져서 좋았음.

How do you discern who you hire? “Hunger” Michael Moritz

The answer goes beyond the company’s claim that it will soon be able to furnish its customers with fully automated coding “coworkers,” not just an semi-automated assistant that finishes fragments of code-writing as GitHub Copilot does. The startup has created a new type of large language model that can process a huge amount of data, known as an input or context window. Magic claims to be able to process 3.5 million words worth of text input, five times as much information as Google’s latest Gemini LLM, which in turn was a big advance on OpenAI’s GPT-4. In other words, Magic’s model essentially has an unlimited context window—perhaps bringing it closer to the way humans process information. That could be especially helpful in a field like software development, where such a model would be able to ingest and remember a company’s entire codebase to generate new code in the company’s style. Just as important, Magic also privately claimed to have made a technical breakthrough that could enable “active reasoning” capabilities similar to the Q* model developed by OpenAI last year, according to a person familiar with its technology. That could help solve one of the major gripes with LLMs, which is that they mimic what they’ve seen in their training data rather than using logic to solve new problems. (As for how Magic developed its LLM, this person said it took some elements of transformers, a type of AI model that powers consumer products like ChatGPT and coding assistants like Copilot, and fused them with other kinds of deep learning models.) https://www.theinformation.com/articles/the-magic-breakthrough-that-got-friedman-and-gross-to-bet-100-million-on-a-coding-startup?rc=ocojsj