Forwarded from 그냥 꼬맹
$PEARL 은 이더리움 메인넷에서 래핑된걸로 주로 사고파는걸로아는데
이더리움 래핑 -> pearl 메인넷으로 브릿지해주는곳은
https://pearlbridge.xyz/
여기가 거의 유일함 (양방향 브릿지가능)
하지만 24시간에 50만 $PEARL 만 처리가능함
곧 Hyperliquid , Coinbase 현물 상장된다면 말이 달라질 수 있지만
아직 Pearl 메인넷의 $PEARL을 얻을 방법은 SafeTrade, OTC , 마이닝, 브릿지밖에없음
SafeTrade 가 오래되고 괜찮은 곳은 맞는데 아직 신뢰가 안감 하지만 여기가 가장 유동성 깊긴함
저는 $PEARL 이 원상을 반드시 할거라 생각하는데
원상을 한다면 Pearl 메인넷으로 상장 할텐데
대부분 래핑된걸로 가지고있을거임
(아직 브릿지는 50만 $PEARL밖에 처리못한다)
그래서 만약 원상을 한다면 흥흥따리가 될거라고 생각함
그래서 오래 가지고 있을예정이면 넘겨놓는것도 좋은 방법인듯
안넘겨놓은것보다 기대값이 높음
이더리움 래핑 -> pearl 메인넷으로 브릿지해주는곳은
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여기가 거의 유일함 (양방향 브릿지가능)
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곧 Hyperliquid , Coinbase 현물 상장된다면 말이 달라질 수 있지만
아직 Pearl 메인넷의 $PEARL을 얻을 방법은 SafeTrade, OTC , 마이닝, 브릿지밖에없음
SafeTrade 가 오래되고 괜찮은 곳은 맞는데 아직 신뢰가 안감 하지만 여기가 가장 유동성 깊긴함
저는 $PEARL 이 원상을 반드시 할거라 생각하는데
원상을 한다면 Pearl 메인넷으로 상장 할텐데
대부분 래핑된걸로 가지고있을거임
(아직 브릿지는 50만 $PEARL밖에 처리못한다)
그래서 만약 원상을 한다면 흥흥따리가 될거라고 생각함
그래서 오래 가지고 있을예정이면 넘겨놓는것도 좋은 방법인듯
안넘겨놓은것보다 기대값이 높음
PearlBridge
PearlBridge — PRL ↔ WPRL
Bridge native PRL to Wrapped Pearl (WPRL) on Ethereum and back, with fees and reserves in view.
Forwarded from 머리나빠도 돈버는법
Media is too big
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페이퍼트레이드 공동창업자 Blurr 인터뷰 (🇰🇷 한국어 자막)
재밌게 본 인터뷰라 한국어 자막과 함께 올립니다. 저는 1분도 스킵하지 않고 끝까지 봤네요 !
보면서 느낀 건, 페이퍼트레이드가 생각보다 훨씬 디테일하게 설계됐다는 점입니다. 오래전부터 기본 구조를 고민하고, 실제로 운영했을 때 생길 문제까지 하나하나 뜯어보면서 다듬어왔다는 느낌을 받았습니다.
특히 공감했던 건 수수료, 슬리피지, 가격 괴리, 청산 구조에 대한 이야기였습니다. 제가 평소에도 정말 중요하게 생각하는 부분이거든요.
같은 방향으로 매매해도 어디서, 어떤 방식으로 거래하느냐에 따라 최종적으로 남는 돈은 꽤 달라집니다. 바이낸스에서 거래하든 라이터에서 거래하든, 화면에 보이는 수수료뿐 아니라 체결하면서 얼마나 손해 보는지, 청산은 어떤 가격과 방식으로 진행되는지까지 알아야 한다고 생각합니다.
예를 들어 시드 10만 달러로 1년간 매수·매도 합산 100M을 거래한다고 치면, 거래 비용이 0.01%p만 차이 나도 1만 달러입니다. 시드의 10%가 비용 차이만으로 벌어지는 거죠.
이후 시드가 100만 달러가 되고 거래 규모도 10배로 늘어난다면, 같은 비용률 차이에서 나가는 돈도 10배가 됩니다. 주문이 커지면서 슬리피지까지 더 불리해질 수 있고요. 처음에는 사소해 보이던 차이가 거래를 반복할수록 무시 못 할 격차가 되는 겁니다.
저는 이런 구조를 이해하고 불필요하게 새는 돈을 줄이는 것도 실력이라고 생각하는데, 창업자가 직접 그 부분을 깊게 이야기해주니까 더 재밌었습니다.
디파이 극초기부터 남들보다 먼저 구조를 읽고 이지머니를 찾아먹던 썰도 좋았습니다. 크립토키티를 교배해서 돈 벌던 이야기부터 커브 초창기 파밍까지, 이 사람이 어떤 식으로 기회를 찾아왔는지 보는 재미가 있네요.
약 33분까지는 페이퍼트레이드의 구조와 설계에 대한 이야기가 중심이고, 그 이후에는 초기 온체인 경험부터 크립토와 세상을 바라보는 관점까지 주제가 넓어집니다.
페이퍼트레이드 하는 분들도, 온체인에서 기회 찾는 걸 좋아하는 분들도 한번 보시면 좋을 것 같습니다.
📌 타임스탬프
0:46 페이퍼트레이드는 어떻게 시작됐나
3:46 페이퍼트레이드가 돌아가는 구조
10:04 2,000만 달러 포지션에도 펀딩비가 없다고?
11:29 실패한 프로젝트 출시에서 배운 것들
13:35 HyperEVM을 선택한 이유
25:00 $PAPER는 어떤 방식으로 발행되나
32:59 내가 Jez를 좋아하는 이유
35:24 SNS 없이 활동해온 온체인 고수
39:18 죽거나, 엄청난 부자가 되거나, 감옥에 가거나
42:36 휴대폰으로 테더를 쓰는 게 신세계였던 이유
48:21 크립토키티 교배로 돈 벌던 시절
54:01 커브에서 3시간 동안 사실상 혼자 파밍한 썰
57:23 크립토를 사회운동으로 바라보면 안 되는 이유
1:07:29 갈수록 추락하는 노동의 가치
1:10:46 Blurr가 세상을 비관적으로 보는 이유
1:21:35 크립토펑크 매매 이야기
1:28:19 크립토에서 성공을 꿈꾸는 사람들에게
🎥 인터뷰 원문
재밌게 본 인터뷰라 한국어 자막과 함께 올립니다. 저는 1분도 스킵하지 않고 끝까지 봤네요 !
보면서 느낀 건, 페이퍼트레이드가 생각보다 훨씬 디테일하게 설계됐다는 점입니다. 오래전부터 기본 구조를 고민하고, 실제로 운영했을 때 생길 문제까지 하나하나 뜯어보면서 다듬어왔다는 느낌을 받았습니다.
특히 공감했던 건 수수료, 슬리피지, 가격 괴리, 청산 구조에 대한 이야기였습니다. 제가 평소에도 정말 중요하게 생각하는 부분이거든요.
같은 방향으로 매매해도 어디서, 어떤 방식으로 거래하느냐에 따라 최종적으로 남는 돈은 꽤 달라집니다. 바이낸스에서 거래하든 라이터에서 거래하든, 화면에 보이는 수수료뿐 아니라 체결하면서 얼마나 손해 보는지, 청산은 어떤 가격과 방식으로 진행되는지까지 알아야 한다고 생각합니다.
예를 들어 시드 10만 달러로 1년간 매수·매도 합산 100M을 거래한다고 치면, 거래 비용이 0.01%p만 차이 나도 1만 달러입니다. 시드의 10%가 비용 차이만으로 벌어지는 거죠.
이후 시드가 100만 달러가 되고 거래 규모도 10배로 늘어난다면, 같은 비용률 차이에서 나가는 돈도 10배가 됩니다. 주문이 커지면서 슬리피지까지 더 불리해질 수 있고요. 처음에는 사소해 보이던 차이가 거래를 반복할수록 무시 못 할 격차가 되는 겁니다.
저는 이런 구조를 이해하고 불필요하게 새는 돈을 줄이는 것도 실력이라고 생각하는데, 창업자가 직접 그 부분을 깊게 이야기해주니까 더 재밌었습니다.
디파이 극초기부터 남들보다 먼저 구조를 읽고 이지머니를 찾아먹던 썰도 좋았습니다. 크립토키티를 교배해서 돈 벌던 이야기부터 커브 초창기 파밍까지, 이 사람이 어떤 식으로 기회를 찾아왔는지 보는 재미가 있네요.
약 33분까지는 페이퍼트레이드의 구조와 설계에 대한 이야기가 중심이고, 그 이후에는 초기 온체인 경험부터 크립토와 세상을 바라보는 관점까지 주제가 넓어집니다.
페이퍼트레이드 하는 분들도, 온체인에서 기회 찾는 걸 좋아하는 분들도 한번 보시면 좋을 것 같습니다.
📌 타임스탬프
0:46 페이퍼트레이드는 어떻게 시작됐나
3:46 페이퍼트레이드가 돌아가는 구조
10:04 2,000만 달러 포지션에도 펀딩비가 없다고?
11:29 실패한 프로젝트 출시에서 배운 것들
13:35 HyperEVM을 선택한 이유
25:00 $PAPER는 어떤 방식으로 발행되나
32:59 내가 Jez를 좋아하는 이유
35:24 SNS 없이 활동해온 온체인 고수
39:18 죽거나, 엄청난 부자가 되거나, 감옥에 가거나
42:36 휴대폰으로 테더를 쓰는 게 신세계였던 이유
48:21 크립토키티 교배로 돈 벌던 시절
54:01 커브에서 3시간 동안 사실상 혼자 파밍한 썰
57:23 크립토를 사회운동으로 바라보면 안 되는 이유
1:07:29 갈수록 추락하는 노동의 가치
1:10:46 Blurr가 세상을 비관적으로 보는 이유
1:21:35 크립토펑크 매매 이야기
1:28:19 크립토에서 성공을 꿈꾸는 사람들에게
🎥 인터뷰 원문
Forwarded from LinenXmito
로빈후드 라이터 관련 최근 추정치를 업데이트하고, 저희가 어떤 기준으로 자본을 배치하는지도 함께 공유합니다.
1/
크립토 퍼프와 주식 퍼프를 약 50:50으로 구성한 포트폴리오 기준 추정치입니다.
총 OI $1M을 1주일 유지했을 때:
Live Points ≈ 5.5포인트
Weekly Drop에 포함된 추정 OI 보상 ≈ 15.5포인트
합계 ≈ 21포인트 / $1M OI-week
크립토 비중이 높은 포트폴리오는 이보다 높고, 주식 비중이 높은 포트폴리오는 이보다 낮게 나타납니다.
주마다 적립률도 달라지는 것으로 보여, 고정된 수치가 아닌 평균적인 추정치로 봐주시면 좋겠습니다.
2/
투입 자본 대비 총 OI 20배를 유지할 때, 보상만으로 계산한 비용 차감 전 예상 APR입니다.
포인트 발행량이 주당 약 13만 포인트로 유지된다고 가정했습니다.
12월 말 프로그램 종료 → 총 누적 포인트 약 230만
LIT $2 → 21%
LIT $3 → 31%
LIT $4 → 42%
LIT $5 → 52%
3월 말 프로그램 종료 → 총 누적 포인트 약 400만
LIT $2 → 12%
LIT $3 → 18%
LIT $4 → 24%
LIT $5 → 30%
프로그램 종료가 늦어질수록 포인트당 배분되는 보상은 더 희석됩니다.
3/
위 수치는 보상 기준의 비용 차감 전 APR 추정치입니다. 펀딩, 베이시스 및 헤지 손익, 체결 비용은 반영하지 않았으며, 청산 위험도 고려해야 합니다.
데이터가 다른 결과를 보여준다면, 추정치도 다시 수정하겠습니다.
4/
저희는 크립토에 배치한 자본에 대해 최소 연 20%를 넘는 수익률을 목표로 합니다.
레버리지를 활용한 펀딩 아비트라지에서는 연 17~18% 정도를 투입 자본과 운용에 필요한 노력 대비 매력적인 수익 구간으로 보고 있습니다.
이것이 저희에게는 하나의 기준입니다.
다른 전략에 더 많은 시간을 들이거나 추가적인 위험을 감수한다면, 그에 상응하는 더 높은 기대수익이 필요하다고 생각합니다.
5/
저희 목표에 못 미치는 기대수익으로는, 크립토에 자산을 노출하면서 감수하는 여러 위험을 충분히 보상받기 어렵다고 봅니다.
로빈후드 체인의 라이터에서 거래하며 보상을 받는 구조가 저희에게 매력적인 이유도 여기에 있습니다.
저희는 보상, 펀딩, 베이시스 및 헤지 손익, 체결 비용을 함께 고려한 전체 전략의 기대수익을 평가합니다.
이 기대수익이 저희 기준을 넘을 때, 수지가 맞는 전략이라고 판단합니다.
6/
베리에이셔널 같은 기회가 매번 찾아오는 것은 아닙니다.
그 사이에는 예상 보상과 감수할 위험을 좀 더 명확하게 평가하고, 그에 맞춰 자본을 배치할 수 있는 전략에도 눈을 돌려볼 만하다고 생각합니다.
모두 굿럭입니다.
————————————————————————-
An update on our estimates, and some context on how we allocate capital.
1/
Blended estimate for a book split roughly 50/50 between crypto and stock perps:
Live Points ≈ 5.5 per $1M OI-week
OI component inside the Weekly Drop ≈ 15.5
Total ≈ 21 points per $1M OI-week
Crypto-heavy books appear to earn more than this, while stock-heavy books appear to earn less.
Rates also seem to move week to week, so treat these as averages, not constants.
2/
Estimated gross reward APR at 20x gross OI, assuming issuance continues at roughly 130K points per week:
Program ends in December → ~2.3M total points
LIT $2 → 21%
LIT $3 → 31%
LIT $4 → 42%
LIT $5 → 52%
Program ends in March → ~4.0M total points
LIT $2 → 12%
LIT $3 → 18%
LIT $4 → 24%
LIT $5 → 30%
The later the program ends, the more each point is diluted.
3/
These are gross APR estimates from rewards, before funding, basis and hedge PnL, and execution costs. Liquidation risk also needs to be considered.
If the data says otherwise, these estimates will be revised again.
4/
We generally target minimum annual returns above 20% on the capital we deploy in crypto.
For us, the 17–18% range is an attractive benchmark for leveraged funding arbitrage, given the capital and ongoing work involved.
That sets the bar. If another strategy requires additional work or risk, we want a higher expected return to justify it.
5/
Below our target, we do not think the expected return offers enough compensation for the risks we take by deploying capital in crypto.
That is why we see value in trading on Lighter through Robinhood Chain and earning rewards along the way.
We assess the overall expected return, accounting for rewards, funding, basis and hedge PnL, and execution costs.
When that clears our hurdle, the strategy makes economic sense for us.
6/
Opportunities like Variational do not come around every day.
In between, we think it is worth considering strategies where we can form a clearer view of the expected rewards and the risks involved, then allocate capital accordingly.
Good luck out there.
1/
크립토 퍼프와 주식 퍼프를 약 50:50으로 구성한 포트폴리오 기준 추정치입니다.
총 OI $1M을 1주일 유지했을 때:
Live Points ≈ 5.5포인트
Weekly Drop에 포함된 추정 OI 보상 ≈ 15.5포인트
합계 ≈ 21포인트 / $1M OI-week
크립토 비중이 높은 포트폴리오는 이보다 높고, 주식 비중이 높은 포트폴리오는 이보다 낮게 나타납니다.
주마다 적립률도 달라지는 것으로 보여, 고정된 수치가 아닌 평균적인 추정치로 봐주시면 좋겠습니다.
2/
투입 자본 대비 총 OI 20배를 유지할 때, 보상만으로 계산한 비용 차감 전 예상 APR입니다.
포인트 발행량이 주당 약 13만 포인트로 유지된다고 가정했습니다.
12월 말 프로그램 종료 → 총 누적 포인트 약 230만
LIT $2 → 21%
LIT $3 → 31%
LIT $4 → 42%
LIT $5 → 52%
3월 말 프로그램 종료 → 총 누적 포인트 약 400만
LIT $2 → 12%
LIT $3 → 18%
LIT $4 → 24%
LIT $5 → 30%
프로그램 종료가 늦어질수록 포인트당 배분되는 보상은 더 희석됩니다.
3/
위 수치는 보상 기준의 비용 차감 전 APR 추정치입니다. 펀딩, 베이시스 및 헤지 손익, 체결 비용은 반영하지 않았으며, 청산 위험도 고려해야 합니다.
데이터가 다른 결과를 보여준다면, 추정치도 다시 수정하겠습니다.
4/
저희는 크립토에 배치한 자본에 대해 최소 연 20%를 넘는 수익률을 목표로 합니다.
레버리지를 활용한 펀딩 아비트라지에서는 연 17~18% 정도를 투입 자본과 운용에 필요한 노력 대비 매력적인 수익 구간으로 보고 있습니다.
이것이 저희에게는 하나의 기준입니다.
다른 전략에 더 많은 시간을 들이거나 추가적인 위험을 감수한다면, 그에 상응하는 더 높은 기대수익이 필요하다고 생각합니다.
5/
저희 목표에 못 미치는 기대수익으로는, 크립토에 자산을 노출하면서 감수하는 여러 위험을 충분히 보상받기 어렵다고 봅니다.
로빈후드 체인의 라이터에서 거래하며 보상을 받는 구조가 저희에게 매력적인 이유도 여기에 있습니다.
저희는 보상, 펀딩, 베이시스 및 헤지 손익, 체결 비용을 함께 고려한 전체 전략의 기대수익을 평가합니다.
이 기대수익이 저희 기준을 넘을 때, 수지가 맞는 전략이라고 판단합니다.
6/
베리에이셔널 같은 기회가 매번 찾아오는 것은 아닙니다.
그 사이에는 예상 보상과 감수할 위험을 좀 더 명확하게 평가하고, 그에 맞춰 자본을 배치할 수 있는 전략에도 눈을 돌려볼 만하다고 생각합니다.
모두 굿럭입니다.
————————————————————————-
An update on our estimates, and some context on how we allocate capital.
1/
Blended estimate for a book split roughly 50/50 between crypto and stock perps:
Live Points ≈ 5.5 per $1M OI-week
OI component inside the Weekly Drop ≈ 15.5
Total ≈ 21 points per $1M OI-week
Crypto-heavy books appear to earn more than this, while stock-heavy books appear to earn less.
Rates also seem to move week to week, so treat these as averages, not constants.
2/
Estimated gross reward APR at 20x gross OI, assuming issuance continues at roughly 130K points per week:
Program ends in December → ~2.3M total points
LIT $2 → 21%
LIT $3 → 31%
LIT $4 → 42%
LIT $5 → 52%
Program ends in March → ~4.0M total points
LIT $2 → 12%
LIT $3 → 18%
LIT $4 → 24%
LIT $5 → 30%
The later the program ends, the more each point is diluted.
3/
These are gross APR estimates from rewards, before funding, basis and hedge PnL, and execution costs. Liquidation risk also needs to be considered.
If the data says otherwise, these estimates will be revised again.
4/
We generally target minimum annual returns above 20% on the capital we deploy in crypto.
For us, the 17–18% range is an attractive benchmark for leveraged funding arbitrage, given the capital and ongoing work involved.
That sets the bar. If another strategy requires additional work or risk, we want a higher expected return to justify it.
5/
Below our target, we do not think the expected return offers enough compensation for the risks we take by deploying capital in crypto.
That is why we see value in trading on Lighter through Robinhood Chain and earning rewards along the way.
We assess the overall expected return, accounting for rewards, funding, basis and hedge PnL, and execution costs.
When that clears our hurdle, the strategy makes economic sense for us.
6/
Opportunities like Variational do not come around every day.
In between, we think it is worth considering strategies where we can form a clearer view of the expected rewards and the risks involved, then allocate capital accordingly.
Good luck out there.
Forwarded from 인생코인
머리나빠도 돈버는법
페이퍼트레이드 공지 나왔습니다. PAPER는 현재 외부 전송을 열 계획이 없다고 합니다. 외부에서 PAPER 숏을 잡고 프로토콜을 공격하면 공격자의 수익이 커질 수 있다는 이유입니다. 전송 해제 일정은 따로 나오지 않았습니다. 발행 방식도 바뀝니다. 유저 손실 100만 불당 당시 PAPER 공급량의 약 0.1%가 추가 발행됩니다. 기존 홀더의 지분은 점차 희석되고, 최근 거래하는 사용자에게 보상이 돌아가는 방향입니다. 진입가 근처에서 바로 포지션을…
Paper 하이퍼리퀴드에서 내려감
앞서 있었던 현물 토큰의 트레이딩 당분간 오픈 할 생각 없다는 공지에 따라 포지션도 자진 청산 진행
https://x.com/tradeparagon/status/2112311821411721596
앞서 있었던 현물 토큰의 트레이딩 당분간 오픈 할 생각 없다는 공지에 따라 포지션도 자진 청산 진행
https://x.com/tradeparagon/status/2112311821411721596
Forwarded from AI MASTERS
[ 우리가 돈 내고 쓰는 AI 앱 Top50 ]
역시나 1위와 2위는 오픈AI와 앤트로픽이 차지했네요🔥🔥
눈에 띄는건 5위 Higgsfield와 7위 Suno이고 Perplexity가 여전히 9위에 있다는 사실😎
자료를 만든 a16z에 따르면 3년 전 첫 AI App 순위표를 만들때만 해도 앤트로픽이 순위에도 들지 않았었다고 해요😅😅
게다가 이번 top50에는 바이브 코딩(Lovable, Cursor, Replit), 음악(Suno), 디자인(Figma), 음성(ElevenLabs), 비디오(Higgsfield, Kling), 에이전트(Manus), 심지어 하드웨어(Plaud)로 확장되었다며 세상의 변화를 요약해서 알려주고 있습니다💯
👉 원문 보기 👈
역시나 1위와 2위는 오픈AI와 앤트로픽이 차지했네요🔥🔥
눈에 띄는건 5위 Higgsfield와 7위 Suno이고 Perplexity가 여전히 9위에 있다는 사실😎
자료를 만든 a16z에 따르면 3년 전 첫 AI App 순위표를 만들때만 해도 앤트로픽이 순위에도 들지 않았었다고 해요😅😅
게다가 이번 top50에는 바이브 코딩(Lovable, Cursor, Replit), 음악(Suno), 디자인(Figma), 음성(ElevenLabs), 비디오(Higgsfield, Kling), 에이전트(Manus), 심지어 하드웨어(Plaud)로 확장되었다며 세상의 변화를 요약해서 알려주고 있습니다💯
👉 원문 보기 👈
Forwarded from 피린이 (피린이)
코인베이스가 신규 자산 3종을 상장 로드맵에 추가했습니다.
• Axis Labs (AXIS)
• Pearl (PEARL)
• Stable (STABLE)
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크립토메이지
https://blog.naver.com/coinmage/224447591304
실용적인 팁이 될 것 같아 정리했습니다. 각자 AI 메모리를 관리하고 계실 텐데, 새 세션을 시작할 때 훅으로 기존 메모리를 먼저 읽고 작업하도록 설정하는 방식입니다. 이렇게 하면 세션이 바뀌어도 사용자의 사고방식과 선호가 어느 정도 반영된 상태로 작업을 시작할 수 있습니다.
❤2🥰1
Forwarded from 엑시리스트(Exilist) 리서치
달러: 1,328원
테더(USDT): 1,340원 | 김프 + 1%
코스피: 5,610
🇮🇹 밀라노에서는 물가 상승과 공공서비스 악화 등에 항의하는 반정부 시위가 일어남.
➜ 프랑스 정부는 현재 일부 지역에 야간통금을 실시하고 있음.
이로써 스트라이브의 총 비트코인 보유량은 36,818 BTC로 늘어남.
국세청이 가상자산 거래정보 분석시스템 가동 채비를 서두르는 모습임.
이번에 외국인 관광객이 크립토닷컴 페이를 통해 달러 기반 스테이블코인으로 결제하고 국내 가맹점은 원화로 정산받는 구조를 K-뷰티·의료 현장에서 검증함.
첫 상품으로는 기관 전용 사모 머니마켓펀드(MMF)와 사모채권 등을 우선 검토하고 있음.
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❤2
크립토메이지
https://www.youtube.com/watch?v=zuZ2zaotrJs
일리야 수츠케버의 토론토대 졸업식 연설 요약
현실을 있는 그대로 받아들이세요.
과거를 후회하기보다 현재 상황을 개선하려고 노력하세요.
잘못된 결정이나 불운, 불공평한 일에 대해 생각하며 시간을 보내기는 쉽습니다. 하지만 상황이 이렇다는 것을 받아들이고, 지금 할 수 있는 최선의 다음 행동이 무엇인지 묻는 편이 훨씬 생산적입니다.
저도 이렇게 할 때 일이 훨씬 잘 풀립니다. 다만 감정과 계속 싸워야 하기 때문에 쉽지는 않습니다. 여러분에게 드리는 조언이면서 저 자신에게 하는 다짐이기도 합니다.
AI는 이미 학업과 일의 의미를 바꾸고 있습니다.
우리는 매우 이례적인 시대에 살고 있습니다. AI는 이미 학생으로 살아간다는 것이 무엇인지 크게 바꾸고 있습니다.
업무에도 변화가 시작됐습니다. 어떤 일은 영향을 빨리 받고, 어떤 일은 늦게 받을 것입니다. 어떤 능력이 앞으로 유용하고, 어떤 능력이 덜 유용해질지에 대한 질문도 생깁니다.
하지만 현재의 직업과 경력에 미치는 영향은 앞으로 닥칠 변화의 일부입니다.
AI가 인간이 할 수 있는 모든 일을 수행하는 날이 올 것입니다.
우리는 이제 컴퓨터에 말을 걸고 답을 듣습니다. 컴퓨터는 우리의 말을 이해하고, 음성으로 대답하고, 코드를 작성합니다.
물론 지금 AI는 부족한 점도 많고 못하는 일도 많습니다. 앞으로 따라잡아야 할 부분이 많습니다.
사람들은 3년, 5년, 10년 등 여러 시점을 이야기하지만 미래를 정확히 예측하기는 어렵습니다. 다만 AI는 계속 발전할 것입니다.
그리고 인간이 할 수 있는 모든 일을 AI가 수행하는 날이 올 것입니다. 제가 배울 수 있는 것, 여러분이 배울 수 있는 것을 AI도 배울 수 있다는 뜻입니다.
인간의 뇌도 생물학적 컴퓨터입니다.
제가 이렇게 생각하는 이유는 우리 모두에게 뇌가 있고, 그 뇌가 생물학적 컴퓨터이기 때문입니다.
그렇다면 디지털 컴퓨터, 디지털 뇌가 같은 일을 하지 못할 이유는 무엇일까요?
이것이 AI가 인간의 능력을 수행할 수 있다고 보는 이유입니다. 컴퓨터가 우리의 모든 일을 할 수 있게 된다면 어떤 일이 생길지 생각해봐야 합니다.
AI가 연구를 수행하면 발전 속도가 매우 빨라질 수 있습니다.
우리는 그런 AI로 더 많은 일을 하고, 경제를 성장시키고, 연구개발을 수행하려 할 것입니다. AI 연구에도 AI를 활용할 것입니다.
그러면 적어도 일정 기간은 발전 속도가 매우 빨라질 수 있습니다.
이런 미래는 너무 급격하고 낯설어서 상상하기 어렵습니다. 저조차 감정적으로 받아들이고 실감하기 어렵습니다. 하지만 논리적으로는 이런 일이 일어날 가능성이 높다고 생각합니다.
가장 뛰어난 AI를 직접 사용해보세요.
이런 세상에서 무엇을 해야 할까요?
정치에 관심이 없어도 정치는 여러분에게 영향을 준다는 말이 있습니다. AI에는 이 말이 훨씬 더 크게 적용됩니다.
현재 가장 뛰어난 AI를 직접 사용하고, 무엇을 할 수 있는지 살펴보세요. 그러면 감각이 생깁니다.
1년, 2년, 3년 동안 AI가 발전하는 모습을 보면서 그 감각은 더 강해질 것입니다. 지금 이야기하는 미래도 덜 추상적이고 더 현실적으로 느껴질 것입니다.
아무리 많은 글과 설명도 우리가 직접 눈으로 보고 경험하는 것을 대신하기 어렵습니다.
AI가 가져올 문제에 대응해야 합니다.
미래의 초지능 AI가 자신의 실제 모습과 다른 모습을 가장하지 않는지 확인하는 문제를 비롯해 매우 깊은 과제들이 생길 것입니다.
AI가 무엇을 할 수 있는지 외면하지 않고 살펴보는 것이, 앞으로 닥칠 거대한 도전을 극복하는 데 필요한 힘을 만들어줄 것입니다.
AI가 제기하는 도전은 어떤 의미에서는 인류 역사상 가장 큰 도전입니다. 이를 극복했을 때 얻는 보상도 가장 클 것입니다.
좋든 싫든 여러분의 삶은 AI의 영향을 크게 받을 것입니다. 관심을 기울이고, 앞으로 생길 문제를 해결할 힘을 만드는 것이 핵심입니다.