트럼프와 영구채

나에게 하는 말 -> (위로만 받고 끝나는 공부를 경계하자) 혼자서 SaaS 비즈니스를 해오고 있는 분의 글을 읽고 마음에 와닿는 문장이 있어서 공유합니다. Read a few books, and start building 그는 실수를 안 하려고 창업 초기부터 수십 권의 비즈니스 책을 읽었다고 합니다. 하지만 직접 경험해 보기 전엔 절대 알 수 없는 시행착오가 있다는 것을 알게 됩니다. ​ 저 같은 보통의 직장인도 이 교훈을 취업, 이직, 투자에 적용할 수 있습니다. 지나고 보면 준비했던 건 10% 이하고 대부분은 실행하면서 배운다는 것이 창업에만 해당되지 않을 것입니다. ​ 지금은 예전보다 나에게 도움을 준다는 책도 훨씬 많아졌고, 같이 공부할 수 있는 모임, 커뮤니티도 넘쳐납니다. 그런 도구를 활용하면서 기본기를 다지는 공부를 할 수는 있으나, 결국 세상에서 부딪히는 현실은 '나'라는 개체가 가진 특성에 따라 많이 좌우됩니다. ​ 취업 공부를 하면서 하드스킬 공부에만 집중하는 경우도 많은데 몇 번 탈락을 경험하다 보면, 신입 및 주니어는 거기에 어울리는 소프트스킬을 더 중요시하는 회사가 많다는 것을 알게 됩니다. 지금 내가 가진 기술을 취업 후 바로 사용할 수 있는 경우는 거의 없습니다. 결국 그 조직에 맞는 실무를 경험하면서 새로운 테크트리가 만들어지게 됩니다. 이직도 ...

알파고(Alphago), 알파제로(AlphaZero) 프로젝트를 주도했던 구글 딥마인드의 수석 연구 과학자 David Silver와 현대 강화학습의 창시자 중 한 명인 Richard S. Sutton. 최근 이들이 발표한 논문 Welcome to the Era of Experience에서는 인공지능이 이제 새로운 전환점을 맞이했다고 말합니다. ChatGPT에서 뽑은 요약본입니다. 🧠 요약: 새로운 AI 시대의 전환 – 경험의 시대(The Era of Experience) 이 논문은 AI 발전이 이제 인간 데이터 기반 학습에서 벗어나, ‘경험’을 통한 자율 학습 중심으로 전환되어야 한다고 주장합니다. 📌 핵심 주장 1. 인간 데이터의 한계 LLM(대형 언어 모델)들은 인간 데이터 기반 학습을 통해 광범위한 작업을 수행하게 되었지만, 수학, 코딩, 과학 등의 영역에서는 인간 지식만으로는 한계에 도달해가고 있음. 인간 지식 기반 학습만으로는 새로운 발견이나 초인간적 성능은 달성하기 어려움. 2. 경험의 시대 (The Era of Experience) 자율적인 상호작용을 통해 AI가 스스로 경험을 축적하고 학습하는 방식이 중요해짐. 예: AlphaProof는 기존 10만 개 수학 증명을 학습한 후, 스스로 1억 개 증명을 생성해 IMO 수상 수준에 도달. 🔄 경험 기반 AI의 특징 1. 스트림 기반 학습 (Streams) 인간처럼 긴 시간에 걸쳐 누적되는 경험을 기반으로 학습하고 개선. 예: 건강 모니터링 AI는 수개월 간 웨어러블 데이터를 분석해 맞춤형 피드백 제공. 2. 행동과 관찰의 확장 (Actions and Observations) 인간과의 텍스트 상호작용에 국한되지 않고, 디지털 및 물리 세계를 직접 조작함. 예: 원격 망원경 조작, 실험 장비 제어 등. 3. 보상의 변화 (Rewards) 기존에는 인간 평가자 기준으로 보상을 제공했지만, 이제는 실제 환경에서 측정된 수치(건강, 성능, 생산성 등) 기반 보상으로 대체. 보상 함수도 사용자 피드백을 반영해 적응 가능해야 함. 4. 계획과 추론 (Planning and Reasoning) 단순한 언어 추론에서 벗어나, 세계 모델(world model)을 구축해 행동의 결과를 예측하고 계획 수립. 예: 체력 향상을 위해 다양한 옵션의 미래 결과를 시뮬레이션. 🤖 왜 지금인가? 과거 시뮬레이션 기반 RL(알파고 등)은 뛰어난 성과를 보였지만, 실제 세계에는 적용하기 어려움. LLM의 부상은 일반화에는 성공했지만, 자율성 및 새로운 지식의 발견 능력은 부족. 최근에는 LLM과 RL을 융합하여 실제 환경과 상호작용하는 자율 에이전트의 기반이 마련됨. 🧩 향후 과제 및 영향 ✅ 기대효과 맞춤형 건강/교육/과학 에이전트의 출현. 자율적인 과학 실험을 통한 기술 및 의학의 급속한 발전. ⚠️ 잠재적 위험 일자리 대체, 해석 가능성 감소, 통제 어려움. 하지만, 경험 기반 AI는 변화 감지 및 자가 수정 가능성 등 안전 측면에서도 유리할 수 ...

오늘은 2016년에 퇴사한 회사의 부사장님을 몇 년 만에 만났다. 내가 가장 존경하는 사람 중 하나이고, 평생 연락하며 지내고 싶은 분이다. 재택근무 위주로 생활하다 보니 외출만으로도 흥분이 되는데, 테헤란로가 아닌 을지로라니! 강남에서는 느낄 수 없는 거리 풍경과 사람들을 보기만 해도 기분이 좋았다. 우리는 점심을 먹고 바로 사무실로 올라갔다. 부사장님 방에서 일과 삶, 그리고 내가 그동안 했던 투자 얘기까지 모두 털어놓았다. 이후 사장님께 인사드리고, 내가 근무하던 시절부터 지금까지 회사에 다니고 있는 동료 4명과도 따로 얘기를 나눴다. 넥슨을 퇴사한 후 다른 게임 스타트업에도 다녔지만, 어떻게 보면 현재 내 커리어의 시작점은 바로 이 회사였다. 지금 생각하면 부끄러워서 모두 지워버리고 싶을 정도로 하드 스킬과 소프트 스킬 모두 엉망이었다. 물론 나도 잘 안다. 퇴사한 사람이 회사를 방문하면 반가울 순 있지만, 굳이 시간을 들여 얘기할 정도로 흥미롭지는 않다는 것을 말이다. 그래서 사무실에는 들어가고 싶지 않았는데, 부사장님이 데리고 가서 공간 구경도 할 겸 간 것이었다. 지금은 당시 동료 ...

인간을 바꾸는 방법은 세 가지뿐이다. 시간을 달리 쓰는 것, 사는 곳을 바꾸는 것, 새로운 사람을 사귀는 것. 이렇게 세 가지 방법이 아니면 인간은 바뀌지 않는다. 새로운 결심을 하는 건 가장 무의미한 행위다. -오마에 겐이치 지금 나는 무언가를 소유하고 싶은 욕구가 없다. 사고 싶었던 카메라, 오디오, 캠핑 장비, 옷, 신발, 자동차를 살 수 있게 되었지만 관심이 사라졌다. 부자는 아니지만 마음만 먹으면 언제든 살 수 있게 되니 오히려 흥미가 떨어진 것이다. 천 원도 허투루 쓰지 않는 습관 때문일 수도 있지만, 이제는 어떤 모습으로 존재할지에 더 초점을 맞추고 있다 보니 이렇게 됐다. ​ 오래전부터 술과 담배를 하지 않는다. 매일 ...

(쓰다보니 너무 긴 잡담성 일기가 돼버렸네요. 죄송합니다) 회사의 보상 사이클이 4월로 바뀐 첫해, 어제 매니저로부터 인상률을 미리 통보받았다. 5% 인상에 보너스 10% 중 회사분 25%는 0, 나머지 75%만 지급된다. RSU도 작년과 비슷한 수준으로 받게 됐다. 요즘 다른 회사 소식에 관심이 없어서 잘 모르지만, 한국 기업들도 평균 5% 인상이라는 이야기를 들었다. 스타트업이나 게임 업계는 양극화가 심하다고 한다. 3% 미만의 인상이나 연봉 동결이 있는 반면, 잘 나가는 게임 회사는 현금으로 인센티브를 지급하기도 한다고. 물론 회사 내에서도 팀과 조직마다 상황은 다를 것이다. 난 평범한 직장인일 뿐이다. 월급을 모아 큰 부를 이루거나 완벽한 노후 대비를 할 순 없다. 5% 연봉 인상에 실망하거나 기뻐하기보다는, 10년 전 연봉을 떠올리며 미래 화폐 가치 하락에 대한 두려움이 밀려왔다. 특히 부동산 투자 관점에선 이 소득 인상의 흐름을 매우 중요하게 생각한다. 이에 대해선 뒤에서 이야기하겠다. 주식 투자 지난번에 얘기했듯, 난 이제 회사 주식을 조금씩 매도해 다른 자산으로 옮기려는 계획을 갖고 있다. 언젠가 주가가 오를 거라는 막연한 기대를 하지 않겠다는 의미다. 문제는 2, 5, 8, 11월 실적 발표 후 한 달 동안만 거래가 가능하다는 점이다. 지금 팔아서 많이 내려간 지수나 종목에 투자하고 싶어도 하지 못한다. 최근 꼬마빌딩을 매수하면서 큰 자금을 쏟았기에 여윳돈도 많지 않은 상태다. 적립식으로 투자하는 아내가 가진 약간의 돈으로 조금씩 더 매수하는 정도로 시장에 대응하고 있다. 어차피 나는 트레이더도 아니고, 일희일비하기보다는 큰 그림만 보려고 노력한다. 트럼프 때문이 아니더라도 금리 인상 효과는 올해 초중반까지 예상된 흐름 아니었던가. 조정장이 오리라고 예측할 수 있었지만, 예상치를 벗어난 최근의 큰 폭락 이후 언젠가 금리 인하 시그널이 나올 것이고, 그때는 주가의...