Hodl_gap | Factomind

AI는 '내 직업'을 대체할 수 없다는 화이트칼라와 이야기해보면, 보통 오히려 AI를 너무 높이 평가하기에 위와 같은 결론을 내리는 경우가 많다. AI는 전일근무는 가능하지만 전지전능한 무보수 하인은 아니며, 분명한 한계가 존재하고 그 한계를 극복할 많은 도구를 필요로 한다. 그런데 AI를 마치 전지전능한 것 마냥 생각하고, 챗GPT에게 (많이 과장하자면) "내일까지 나 장원영과 결혼하게 해줘"라고 요구한 뒤 당연히 실행이 되지 않은 그 요구를 바탕으로 "AI는 아직 멀었다"고 판단한다. AI는 마치 당신의 회사에 처음 입사한 실수투성이 인턴과 같고 수많은 도메인 지식과 그 지식을 활용할 도구를 다 갖추어져야지만 비로소 역할을 다 할 수 있다. 물론 당신은 장원영과 결혼은 못하겠지만.

슬더스2는 최고의 게임이다. 출퇴근길과 화장실에서 내 게임 욕구를 모두 충족시켜줄 수 있기 때문에 퇴근하고 게임하지 않고 운동을 갈 수 있는 여유가 생겼다.

@NathanYJLee 그거 클로드가 다안해주나요?

앞으로 다가올 밸류 대격변의 시대 이야기 (바이오를 예시로 들었지만, 모든 섹터 모든 회사 모든 개인에게 다 적용됨) 1. 바이오를 포함한 과학 연구의 디지털화 (ex : 생물학은 컴퓨테이션 문제가 된다) 2. wet lab은 사라지지 않고, 검증 레이어가 된다 3. 더 빨리, 덜 틀리게, 더 많은 자원으로 아이디에이션+검증 룹을 돌릴 수 있냐의 싸움으로 바뀜 4. 비용 구조와 R&D 생산성 대격변 5. 이 시점부터 시장은 극단적인 데이터화를 추구하는 바이오 기업에 대해 기존의 밸류에이션이 적합한가라는 질문을 하게 된다 6. 답이 바뀌면 시장의 기대치가, 그리고 멀티플이 바뀜 즉, - 정성적인 것으로 보이는 문제를 - 정량화한 잣대에서 평가하도록 바꾸고 - 가설-검증 룹을 돌리면 모든 문제는 '연산 문제'로 수렴한다. 이를 잘 하는 기업과 개인의 가치는 천문학적으로 올라갈 예정

그냥 클로드 팀 한번 만들어봤는데 10분만에 토큰 리밋 소진하는거 실화?

코인과 AI를 둘다 건드려본 사람이라면 아마 나와 비슷하게 느끼고 있을 것 같은데 "agent"란 단어가 "layer"만큼 많이 보이는거 같음

아 실제 투자 알고리즘은 공개되지 않았지만 투자 시뮬레이션 기록은 공개되어있는데, AI에게 물어보니 volatility harvesting 전략을 사용했다고 함

AI 활용한 트레이딩(이 페이퍼에서는 '집합투자알고리즘/CoinAlg'이라고 명명)이 코인판에도 꽤 여러번 돌았던 것으로 기억하는데, 이 집합투자알고리즘이 직면할 수 밖에 없는 '투명성 트레이드오프'에 관한 페이퍼다. 만약 이 '투자알고리즘'이 불투명하고 프라이빗하다면 이는 인사이더 트레이딩을 통한 가치 착취로 이어질 수 있고, 이 '투자알고리즘'이 완전히 투명하다면 아비트라지와 전략 탈취, 샌드위치 공격 등으로 수익성이 훼손된다.

@pixiv nber.org/papers/w34733

[생성형 AI는 인간 예술가의 자리를 빼앗는가?] 노벨AI의 출시 이후부터 @pixiv 플랫폼을 조사한 결과, 인간 크리에이터는 - 이전보다 적은 컨텐츠를 투고하고 - 이전보다 작은 관심을 받는다. 하지만 오히려 생산성이 높은, 프로 크리에이터일수록 더 많은 타격을 받았으며, 저퀄리티 크리에이터는 오히려 관심을 더욱 많이 받았다고 한다. 페이퍼는 아마 '고퀄 일러스트레이션'은 AI가 쉽게 복제하지만 오히려 좀 더 '인간스러운' 저퀄 그림은 복제가 좀 더 어려워서 그렇지 않을까? 정도로 제시함. 그리고 만화는 일러레에 비해 영향을 훨씬 적게 받았단다.

LLM 모델이 커질수록 편향이 심해진다? 다들 들어봤을 프레이밍 문제 (대책 A를 선택하는 경우, 400명이 죽는다. 대책 B를 선택하는 경우, 아무도 죽지 않을 확률이 1/3이고 600명이 모두 죽을 확률은 2/3다.) (대책 A를 선택하는 경우, 200명을 살릴 수 있다. 대책 B를 선택하는 경우, 600명 모두 살릴 수 있을 확률이 1/3이고 아무도 살릴 수 없을 확률은 2/3다.) 같은 경우에 LLM 모델이 커질수록 인간스러운 행동(비이성적 선택)을 보였고, 확률적 사건의 경우에는 (동전 앞면이 5회 연속으로 나오면 그 다음 나올 면은? -> 50%) 오히려 모델이 커질수록 확률에 기반한 답변을 한다고 함. 모델별로도 조금씩 차이가 있다.

개인적으로는, AI로 이것저것해보면서 가장 경계해야될 마인드셋이 "내가 뭔가하고 있다는 착각"인 것 같다.

URL은 아래와 같습니다 unmacro.com/ai-newsfeed

매일 다양한 소스에서 흘러 넘치는 AI 관련 뉴스, LLM 사용 꿀팁 놓치지 않으려다 편두통 올 거 같아서 그냥 셀프로 하나 만들었습니다 (ft.@hodl_gap) AI 관련 뉴스와 고수들의 꿀팁 보따리를 큐레이션 해서 매일 페이지에 쏠 예정입니다 1. 점차 경제/금융 관련 데이터도 업뎃 예정입니다 2. 애교로 광고 좀 넣어 봤습니다 ㅎㅎ URL은 아래 댓글을 확인해주세요

올해 고티를 휩쓸었던 클레르 옵스퀴르가 AI 이슈로 고티를 박탈당한 시점에 아픈 마음을 위로해줄 연말의 게임 친구들을 알아보자. @pathofexile POE2는 지금 드루이드 신규 직업과 새 액트가 추가됨 @PlayTheBazaar 는 하스스톤전장-라이크 백팩히어로-라이크 게임인데 참 재밌음

What’s next in AI in 2026? Stanford HAI's leading researchers just dropped their predictions: @landay hai.stanford.edu/news/stanford-…

SF Fed study examines 150 years of U.S. tariffs and find that they lead to lower inflation and weaker aggregate demand (which raises unemployment) frbsf.org/wp-content/upl…

@NathanYJLee 난 롱충이인데 왜

마이클 버리의 펀드 정리 소식 때문에 적어보는 숏 포지션 (공매도) 통해 돈을 벌기 어려운 이유 + 재밌는 사실들 1. 현물 자산의 자연적인 존재 형태는 (거래 가능한 상태의 자산은) 누군가가 보유하고 있는, 즉 '롱 포지션'의 형태이다 2. 공매도를 하려면 (i) 그 자산을 빌려서 (대차) - (ii) 보유 기간에 비례해 빌리는 비용을 지급하고 - (iii) 매도해야 한다. 즉, 현물을 공매도하는 단순 전략조차 '합성 포지션'인 셈이고, 비용이 발생한다. 3. 재미있는 사실은, 자산을 빌릴 때는 해당 가치에 상응하는 담보 (현금, 혹은 현금성 자산)를 맡겨야 하는데, 이는 사실상 현금성 자산을 빌려주는 행위이다. 그리고 빌려주는 현금성 자산에 대해서는 이자를 받을 수 있다 (대차 비용 = 자산 빌리는 비용 - 담보물에 대한 이자 수익) 4. 그래서 평범한 증권의 공매도는 비용이 음수다. 즉 공매도 하며 돈을 '받는 것처럼' 보일 수도 있다. 담보물인 현금, 혹은 현금성 자산의 질이 공매도의 대상이 되는 자산의 퀄리티보다 대부분 높으니까 5. 하지만.. 실상은 그렇지 않다. 누군가 어떤 자산을 공매도 하고 싶을 땐 높은 확률로 시장의 다른 참여자들 또한 공매도를 하고 싶어하는 상황 6. 모두가 하락을 점치는 자산을 소유한 사람은, 그 자산을 파는 결정 대신 빌려주는 결정을 내렸으므로 대차비용 (이자)를 많이 받아야 한다. 이 이자는, 빌려주는 사람이 현금을 담보로 받고 지불해야 하는 이자보다 월등히 높다 7. 복잡하게 적혀있지만, 쉽게 말해서 누구나 하고 싶어하는 공매도 전략의 전략 수행 비용은 매~우 높다는 것 8. 더군다나 시간이 지나며 법화의 유통량은 증가하기에 자산의 명목적 가치는 (다른 변수가 그대로일때) 상승한다 9. 공매도는 큰 대차비용, 담보물의 기회비용, 그리고 조금 더 장기적으로는 화폐유통량 상승으로 인한 명목가격 상승을 죄다 이겨내야 수익을 볼 수 있다. 10. 그래서 공매도로 돈을 버는 건 상당히 어렵다. 큰 규모로 성공한 숏 전략은 역사에 남는데, 바꾸어 말하면 그만큼 드물다. 괜히 '빅' 쇼트가 아니다.

@minjung315 Stay safe bro

@ycombinator @tornyolsystems This solves a real peoblem

Tornyol (@tornyolsystems) is building micro-drones that kill mosquitoes. They use smartphone microphones, car park assist sensors, and some clever DSP and control to transform 40-gram toy drones into mosquito killers.