오늘 블라드 AMC UFC 및 정규장 이외에서의 경주마 나타나는 걸 보면서 드는 생각은, 이런 이슈가 지속해서 일어나게 된다면, 정부에서도 온체인 스톡을 발행하는데에 있어서
유통주식수나, 시총 규모에 따라 제한 할수도 있겠다는 생각이 드네요. 이번 한 번이라 어떻게 넘어간다 하더라고 향후 빈번하게 발생하면 SEC 제재는 불가피 할꺼같음.
아무리 온체인이라고 하더라도 시세에 영향을 주는 순간 심기 불편하게 진실의 방에서 면담하기 좋은 조건일것 같습니다
유통주식수나, 시총 규모에 따라 제한 할수도 있겠다는 생각이 드네요. 이번 한 번이라 어떻게 넘어간다 하더라고 향후 빈번하게 발생하면 SEC 제재는 불가피 할꺼같음.
아무리 온체인이라고 하더라도 시세에 영향을 주는 순간 심기 불편하게 진실의 방에서 면담하기 좋은 조건일것 같습니다
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Forwarded from CRYPTO Sea
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LP청년들 대시보드 만들어서 하셈
편의성을 위한거라 이거쓴다고 돈 더 잘벌리는건 아니긴함
클로드나 gpt한테 md파일 읽고 만들어줘 ㄱㄱ
쓰면서 자기 입맛에 맞게 이것저것 업그레이드하세요
편의성을 위한거라 이거쓴다고 돈 더 잘벌리는건 아니긴함
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쓰면서 자기 입맛에 맞게 이것저것 업그레이드하세요
도박 중독(?)을 조심하자
늘 밈코인 시즌이 오면 엄청난 졸업자와함께 늘 퇴학하는 분들이 나옵니다.
요줌 쇼츠를 안보다보니 롱폼을 종종보는데 도박중독자 한 분이 나와서 패가망신썰을 푸는데 개인적으로 도박=투자(코인,주식) 비슷하다고 생각이 들어서 한 번 들어보는것도 나쁘지 않네요.
이분은 자녀와 아내도 있는데 못끊었다고 하시네요. 결국에는 이걸로 먹고사는 인생이 되신듯
요점은 결국 이바닥을 못떠난다.
도박은 3대를 멸한다.
https://youtu.be/i_ob2N7z0k8?si=EODFcGxzVT4LhBkR
늘 밈코인 시즌이 오면 엄청난 졸업자와함께 늘 퇴학하는 분들이 나옵니다.
요줌 쇼츠를 안보다보니 롱폼을 종종보는데 도박중독자 한 분이 나와서 패가망신썰을 푸는데 개인적으로 도박=투자(코인,주식) 비슷하다고 생각이 들어서 한 번 들어보는것도 나쁘지 않네요.
이분은 자녀와 아내도 있는데 못끊었다고 하시네요. 결국에는 이걸로 먹고사는 인생이 되신듯
요점은 결국 이바닥을 못떠난다.
도박은 3대를 멸한다.
https://youtu.be/i_ob2N7z0k8?si=EODFcGxzVT4LhBkR
당분간 코인 얘기는 조금 줄일꺼 같아요. 주말간 고민했는데, 저를 봐주시는 분들은 코인 외의 무언가를 봐주셔서 오신거 아닐까 라는 생각이 들더라구요.
내년부터는 결혼 준비도 해야해서 이상한데 돈을쓰면 안되는것도 있구.. 대신 더 맑은 정신으로 Web2 금융 이야기 전해볼게요. 여기에 계신 모든 구독자 분들 감사합니다
내년부터는 결혼 준비도 해야해서 이상한데 돈을쓰면 안되는것도 있구.. 대신 더 맑은 정신으로 Web2 금융 이야기 전해볼게요. 여기에 계신 모든 구독자 분들 감사합니다
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빚쟁이는 여의도로
당분간 코인 얘기는 조금 줄일꺼 같아요. 주말간 고민했는데, 저를 봐주시는 분들은 코인 외의 무언가를 봐주셔서 오신거 아닐까 라는 생각이 들더라구요. 내년부터는 결혼 준비도 해야해서 이상한데 돈을쓰면 안되는것도 있구.. 대신 더 맑은 정신으로 Web2 금융 이야기 전해볼게요. 여기에 계신 모든 구독자 분들 감사합니다
핵심은 그냥 기대하는게 아닌 분들은 채널을 나가셔도 괜찮다 입니다!! 돈벌려고 하는게 아니여서 그래도 님아주시는분들 감사합니다
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아무것도 아니였던 제가 이렇게 많은 분들이 봐주시고 응원해주시는게 너무 행복해요. 제가 다른 채널분들처럼 부자는 아니지만 더 베풀면서 살아볼게요
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노력을 열심히 한 삶에 박수를 치고 싶다
그 누가 욕해도 나는 지지하고 싶다
젊음의 치기에 밀어 부치는 삶을 응원하고 싶다
당신은 틀리지 않았다
나를 응원하고 싶다
아직 늦지 않았다. 당신은 어리고 야망이 있다
그 누가 욕해도 나는 지지하고 싶다
젊음의 치기에 밀어 부치는 삶을 응원하고 싶다
당신은 틀리지 않았다
나를 응원하고 싶다
아직 늦지 않았다. 당신은 어리고 야망이 있다
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Looking for a job:
Industry: CRYPTO(Web2 Welcome)
Location: KOREA, JAPAN, HONGKONG(I have a VISA), Singapore, England
Position: BD, Sales, Investment Analyst
Industry: CRYPTO(Web2 Welcome)
Location: KOREA, JAPAN, HONGKONG(I have a VISA), Singapore, England
Position: BD, Sales, Investment Analyst
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Forwarded from 개발자 조엘과 삽질
조엘의 Sunday note: AI에 대한 잡다한 생각
1. AI 시대에 본인만의 Arbitrage를 찾아야 한다.
@web3subin 수빈님께서 최근에 인생은 아비트라지 (차익거래)라고 말씀하셨음. AI 시대와 덩달아 겹쳐서 더욱이 그럼. AI에 친숙하지 못한 사람은 AI를 잘 활용하는 사람의 10%도 못 따라감. AI를 활용하는 법은 본인이 직접 배워야 하는데 뒤떨어진 사람은 배울 의지와 기본 지식조차 없는 때가 대부분. 반면 잘 사용하는 사람은 AI로 본인만의 비법을 찾아 활약.
프롬트와 워크플로우가 정말로 지식과 재산이 되어버리고 말음. 한달에 20-100달러만 주면 모두가 사용할 수 있는 AI로 누구는 인스타에서 엄청난 팔로워를 얻고 있고, 누구는 본인이 만든 게임으로 이미 수익화를 완료함. 반면 누구는 그걸 김치찌개 끓이는 레시피를 찾는 것에만 사용함.
정보와 기교의 아비트라지 때문에 프롬트 (스킬), 툴, 워크플로우를 공유하는 것이 더 조심스러워지고 있다. 본인이 직접 실험하고 조사해서 본인만의 해자를 얼른 개발해야 한다. 회사 얘기는 하기 조심스러워 자세히는 못하겠지만, 이미 여러 사람들 사이 차이가 많이 벌어짐.
경력이 많이 없는 경우, Arbitrage는 더욱 중요하다. 어차피 회사 입장에서는 얘를 뽑나 쟤를 뽑나 AI만 잘 사용한다는 가정 하에 아웃풋은 거의 똑같기 때문이다. 그렇다면 무엇이 판을 가르는가. 얼굴이 잘생기고 예쁘든 (외모지상주의로 가자는 말이 아니지만), 대인관계 형성에 탁월한 스킬이 있든, 인맥이 좋든 직감이 좋든 아버지의 회사가 좋든 좋은 대학교를 나왔든 트위터에 팔로워가 이미 많든 다국어를 구사하든 뭐든간에 AI로 즉각적으로 산출할 수 없는 무언가를 가지고 그것을 너무하다 싶을 정도로 사용해야 한다.
요즘 시대에는 이래야만 직장을 찾을 수 있다고 생각한다. AI는 모두가 접근할 수 있다. 남이 가지지 않았지만 당신이 가지고 있는 그 한 가지는 무엇인가. 그것을 찾아 더욱 개발시키고, 작은 기회를 잡아야 한다. 그 기회를 발판삼아 또 다른 아비트라지 가능한 것을 개발한다. 또 그것으로 더 큰 기회를 포착해야 한다. 이렇게 계속 반복하다 보면 성공하리라 생각한다. 이 와중 경력을 쌓다보면 AI가 가질 수 없는 '경험'이 쌓이고 그것이 자연스레 또 다른 아비트라지로 작용하리라 생각.
2. 에이전트 시대에 데이터는 왕
지난 금, 토 에이전틱 페이먼트 해커톤을 진행하며 느낀 점. 에이전틱 페이먼트는 수단일 뿐이고, 문제의 중심엔 데이터가 있다.
에이전틱 페이먼트는 결국 에이전트의 자율적인 행동을 돕기 위한 것. 그렇다면 페이먼트가 문제가 아니라 그 자율적인 행동의 요구조건이 중요하다. 자율적으로 유용한 행동을 하기 위해선 좋은 데이터가 필요하다. 난 에이전트를 위한 storefront, 리서치 툴, 여행 기획 플랫폼 등 여러가지 아이디어를 심사했다. 심사위원들이 공통적으로 물어보는 건 데이터를 어디서 가져오고 관리하냐는 질문이었다. 왜냐하면 에이전트가 사용할만한 가치의 툴은 에이전트의 의사 결정에 도움을 주는 유용한 데이터를 제공할 수 있어야 하기 때문이다.
앞으로도 데이터 시장은 더 커질 것이다. LLM이 아무리 똑똑해져도 API가 없다면 오늘의 날씨조차 알 수가 없다. 데이터의 패권을 쥐는 회사가 세상의 패권도 잡을 것이라 예상한다. 내가 생각하는 데이터 시장에는 여러가지 종류가 있다. 데이터 정제, 검색, 관리, 수집, 관리 등등. 각 종류마다 10년 전보다 훨씬 큰 잠재력이 있다고 믿는다.
3. AI slop으로부터 비롯된 피로함, 뒤떨어지는 게으름파
Em dash (—)를 비롯한 클로드나 코덱스 특유의 영어, 한국어 문체를 하루 종일 읽다 보면 미쳐버릴 지경이다.
그것도 모자라 AI로 생성한 포맷의 비디오, 홍보물, 문서, 프레젠테이션이 어디에나 나뒹굴고 있다. 특히 업무 환경에서 문제다.
AI에게 정확한 정보를 공급하지 않고 일단 '닥치고 문서나 만들어줘'를 시전하는 사람들이 늘고 있는 것 같다. 겉으로 훑기엔 아무 문제가 없는 문서가 생성된다. 하나같이 동일한 문서의 포맷과 디자인은 둘째치고 내용이 썩어빠졌다.
회사 일에 AI를 사용하지 말자는 말이 아니다. 적극적으로 사용하되 똑똑하게 사용하자는 것이다. 회사 내부의 데이터는 범용 LLM이 알 수 없기 때문에 되도록이면 정확하고 방대한 내부 자료를 공급해줘야만 좋은 산출물이 나올 수 있다.
하지만 내가 느끼기엔 멍청하게 사용하는 사람들은 평생 멍청하게 사용할 것으로 보인다. 이유는
1) 그들이 살아왔던 삶의 방식과 태도는 컴퓨터가 작동하는 원리를 이해/존중하려고 하지 않거나
2) 조금만 조사, 실험, 노력할 것이면 될 것을 그것조차 하기 귀찮아 거부하기 때문이다.
이들이 회사에서 일으키는 문제는 생각보다 크다. 본인 해야 할 일을 AI에게 맡겨 멋들어진 10장 이상의 쓰레기 문서를 10분 안에 뽑아낸다. 그 후 검토조차 제대로 하지 않은 채 동료들에게 검토를 요청한다. 그 동료들이 AI를 사용하여 검토를 하든, 본인이 직접 눈으로 검토를 하든 결론적으로 시간이나 돈 낭비다. 쓰레기 내용에는 쓰레기 결과가 나올 수 밖에 없다.
그래서 난 요즘 이런 문서를 받아보면 나도 대충 AI를 써서 대충 코멘트를 남긴다. 의미는 없지만 인간의 도리를 지켜주는 척은 하고 싶어서. 소속 팀 특성상 Pitch deck도 아주 자주 받아본다. 2-3장 슬라이드를 봤을 때 딱 봐도 쓰레기 내용은 바로 탄로가 나게 되어 있다. 절대 좋은 평가를 할 수가 없다.
회사에서 뛰어난 인재가 되고 싶다면, 그리고 그 전에 가슴에 손을 얹고, 제발 이런 짓은 하지 말자. 아무에게도 (당신에게도) 전혀 도움이 되지 않는다.
1. AI 시대에 본인만의 Arbitrage를 찾아야 한다.
@web3subin 수빈님께서 최근에 인생은 아비트라지 (차익거래)라고 말씀하셨음. AI 시대와 덩달아 겹쳐서 더욱이 그럼. AI에 친숙하지 못한 사람은 AI를 잘 활용하는 사람의 10%도 못 따라감. AI를 활용하는 법은 본인이 직접 배워야 하는데 뒤떨어진 사람은 배울 의지와 기본 지식조차 없는 때가 대부분. 반면 잘 사용하는 사람은 AI로 본인만의 비법을 찾아 활약.
프롬트와 워크플로우가 정말로 지식과 재산이 되어버리고 말음. 한달에 20-100달러만 주면 모두가 사용할 수 있는 AI로 누구는 인스타에서 엄청난 팔로워를 얻고 있고, 누구는 본인이 만든 게임으로 이미 수익화를 완료함. 반면 누구는 그걸 김치찌개 끓이는 레시피를 찾는 것에만 사용함.
정보와 기교의 아비트라지 때문에 프롬트 (스킬), 툴, 워크플로우를 공유하는 것이 더 조심스러워지고 있다. 본인이 직접 실험하고 조사해서 본인만의 해자를 얼른 개발해야 한다. 회사 얘기는 하기 조심스러워 자세히는 못하겠지만, 이미 여러 사람들 사이 차이가 많이 벌어짐.
경력이 많이 없는 경우, Arbitrage는 더욱 중요하다. 어차피 회사 입장에서는 얘를 뽑나 쟤를 뽑나 AI만 잘 사용한다는 가정 하에 아웃풋은 거의 똑같기 때문이다. 그렇다면 무엇이 판을 가르는가. 얼굴이 잘생기고 예쁘든 (외모지상주의로 가자는 말이 아니지만), 대인관계 형성에 탁월한 스킬이 있든, 인맥이 좋든 직감이 좋든 아버지의 회사가 좋든 좋은 대학교를 나왔든 트위터에 팔로워가 이미 많든 다국어를 구사하든 뭐든간에 AI로 즉각적으로 산출할 수 없는 무언가를 가지고 그것을 너무하다 싶을 정도로 사용해야 한다.
요즘 시대에는 이래야만 직장을 찾을 수 있다고 생각한다. AI는 모두가 접근할 수 있다. 남이 가지지 않았지만 당신이 가지고 있는 그 한 가지는 무엇인가. 그것을 찾아 더욱 개발시키고, 작은 기회를 잡아야 한다. 그 기회를 발판삼아 또 다른 아비트라지 가능한 것을 개발한다. 또 그것으로 더 큰 기회를 포착해야 한다. 이렇게 계속 반복하다 보면 성공하리라 생각한다. 이 와중 경력을 쌓다보면 AI가 가질 수 없는 '경험'이 쌓이고 그것이 자연스레 또 다른 아비트라지로 작용하리라 생각.
2. 에이전트 시대에 데이터는 왕
지난 금, 토 에이전틱 페이먼트 해커톤을 진행하며 느낀 점. 에이전틱 페이먼트는 수단일 뿐이고, 문제의 중심엔 데이터가 있다.
에이전틱 페이먼트는 결국 에이전트의 자율적인 행동을 돕기 위한 것. 그렇다면 페이먼트가 문제가 아니라 그 자율적인 행동의 요구조건이 중요하다. 자율적으로 유용한 행동을 하기 위해선 좋은 데이터가 필요하다. 난 에이전트를 위한 storefront, 리서치 툴, 여행 기획 플랫폼 등 여러가지 아이디어를 심사했다. 심사위원들이 공통적으로 물어보는 건 데이터를 어디서 가져오고 관리하냐는 질문이었다. 왜냐하면 에이전트가 사용할만한 가치의 툴은 에이전트의 의사 결정에 도움을 주는 유용한 데이터를 제공할 수 있어야 하기 때문이다.
앞으로도 데이터 시장은 더 커질 것이다. LLM이 아무리 똑똑해져도 API가 없다면 오늘의 날씨조차 알 수가 없다. 데이터의 패권을 쥐는 회사가 세상의 패권도 잡을 것이라 예상한다. 내가 생각하는 데이터 시장에는 여러가지 종류가 있다. 데이터 정제, 검색, 관리, 수집, 관리 등등. 각 종류마다 10년 전보다 훨씬 큰 잠재력이 있다고 믿는다.
3. AI slop으로부터 비롯된 피로함, 뒤떨어지는 게으름파
Em dash (—)를 비롯한 클로드나 코덱스 특유의 영어, 한국어 문체를 하루 종일 읽다 보면 미쳐버릴 지경이다.
그것도 모자라 AI로 생성한 포맷의 비디오, 홍보물, 문서, 프레젠테이션이 어디에나 나뒹굴고 있다. 특히 업무 환경에서 문제다.
AI에게 정확한 정보를 공급하지 않고 일단 '닥치고 문서나 만들어줘'를 시전하는 사람들이 늘고 있는 것 같다. 겉으로 훑기엔 아무 문제가 없는 문서가 생성된다. 하나같이 동일한 문서의 포맷과 디자인은 둘째치고 내용이 썩어빠졌다.
회사 일에 AI를 사용하지 말자는 말이 아니다. 적극적으로 사용하되 똑똑하게 사용하자는 것이다. 회사 내부의 데이터는 범용 LLM이 알 수 없기 때문에 되도록이면 정확하고 방대한 내부 자료를 공급해줘야만 좋은 산출물이 나올 수 있다.
하지만 내가 느끼기엔 멍청하게 사용하는 사람들은 평생 멍청하게 사용할 것으로 보인다. 이유는
1) 그들이 살아왔던 삶의 방식과 태도는 컴퓨터가 작동하는 원리를 이해/존중하려고 하지 않거나
2) 조금만 조사, 실험, 노력할 것이면 될 것을 그것조차 하기 귀찮아 거부하기 때문이다.
이들이 회사에서 일으키는 문제는 생각보다 크다. 본인 해야 할 일을 AI에게 맡겨 멋들어진 10장 이상의 쓰레기 문서를 10분 안에 뽑아낸다. 그 후 검토조차 제대로 하지 않은 채 동료들에게 검토를 요청한다. 그 동료들이 AI를 사용하여 검토를 하든, 본인이 직접 눈으로 검토를 하든 결론적으로 시간이나 돈 낭비다. 쓰레기 내용에는 쓰레기 결과가 나올 수 밖에 없다.
그래서 난 요즘 이런 문서를 받아보면 나도 대충 AI를 써서 대충 코멘트를 남긴다. 의미는 없지만 인간의 도리를 지켜주는 척은 하고 싶어서. 소속 팀 특성상 Pitch deck도 아주 자주 받아본다. 2-3장 슬라이드를 봤을 때 딱 봐도 쓰레기 내용은 바로 탄로가 나게 되어 있다. 절대 좋은 평가를 할 수가 없다.
회사에서 뛰어난 인재가 되고 싶다면, 그리고 그 전에 가슴에 손을 얹고, 제발 이런 짓은 하지 말자. 아무에게도 (당신에게도) 전혀 도움이 되지 않는다.
Telegram
개발자 조엘과 삽질
AI로 이렇다할 인사이트를 뽑아내기 힘든 이유
(부제: AI 시대에 효과적으로 인사이트를 뽑아내는 방법)
1. 사용자의 지식 부족
AI는 어느 특정 분야애 대해 아마 대충 알고는 있을 것. 하지만 내가 뭘 모르고 뭘 아는지 알 수 없으니 가장 중요한 프롬팅에 문제가 생긴다. 내가 알지 못하는 영역에서 깊게 가기도 어렵다. 깊게 가봤자 이게 인사이트가 있는 내용인지 아닌지 판단할 수조차 없다.
사실상 이미 내가 익히 알고 있는 영역에서만 인사이트를…
(부제: AI 시대에 효과적으로 인사이트를 뽑아내는 방법)
1. 사용자의 지식 부족
AI는 어느 특정 분야애 대해 아마 대충 알고는 있을 것. 하지만 내가 뭘 모르고 뭘 아는지 알 수 없으니 가장 중요한 프롬팅에 문제가 생긴다. 내가 알지 못하는 영역에서 깊게 가기도 어렵다. 깊게 가봤자 이게 인사이트가 있는 내용인지 아닌지 판단할 수조차 없다.
사실상 이미 내가 익히 알고 있는 영역에서만 인사이트를…
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