"최근 제약바이오 업계에 눈에 띄는 변화가 하나 포착된다. 바로 '신약' 단 하나만을 겨냥하며 덩치를 키우는 트렌드, 이름하여 초대형 바이오 벤처 '빅 바이오텍'의 탄생이다."

https://thebell.co.kr/free/content/ArticleView.asp?key=202308171739505760107811&lcode=00&page=10&svccode=00

금융 분석 툴을 만드는 Arkifi가 $9m의 투자를 유치 (Khosla Ventures와 Nyca Partners가 공동 리드).
주니어 애널리스트를 대체하겠다는데, 열심히 엑셀 정리하던 시대가 생각보다 빠르게 저물 수도 있어보인다.

https://www.reuters.com/article/idUSL6N39Y0D8

<데모 영상>
https://www.youtube.com/watch?v=tz28X5HJqBA&t=53s

이제 이런 논문들도 나오는군요. 총71페이지 분량의 인공지능 의식 평가에 대한 논문. 예전 같으면 미친 사람 취급 받았을텐데 말이죠.

AI가 의식을 갖고 있다고 인정하면, AI에게 인간과 유사한 방식으로 권리와 정체성 표시가 부여되도록 사회적 합의가 이루어져야 할까요 ? 아니면 의식 = 인간의 권리를 가정하는 형이상학적 구조 전체가 무너지고 인간과 "살아 있는" 사물을 기계와 분리하는 다른 세계관이 도입될까요 ?

아니면 기계가 어떤 방식으로든 의식이 있는 것으로 밝혀지면 의식이라는 개념은 더 이상 유용하지 않은 것으로 간주되어 다른 것으로 대체될까요 ?

인간이 의식있는 AI를 돼지 수준으로 생각하는 것처럼, 의식있는 AI도 인간을 돼지 수준으로 생각하지는 않을까요 ?

제목: 인공 지능의 의식: 의식 과학에서 얻은 인사이트(Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness)

요약:
현재 또는 가까운 시일 내에 인공지능 시스템이 의식을 가질 수 있을지는 과학적 관심사이며 대중의 관심도 높아지고 있는 주제입니다. 이 보고서는 가장 잘 뒷받침되는 신경과학적 의식 이론에 비추어 현존하는 AI 시스템을 자세히 평가하는 엄격하고 경험적 근거에 입각한 AI 의식에 대한 접근 방식을 주장하고 그 예시를 제시합니다. 반복적 처리 이론, 글로벌 작업 공간 이론, 고차 이론, 예측 처리, 주의 스키마 이론 등 여러 저명한 과학적 의식 이론을 조사합니다. 이러한 이론에서 우리는 의식의 '지표 속성'을 도출하고, 이러한 속성에 대해 AI 시스템을 평가할 수 있는 계산 용어로 설명합니다. 이러한 지표 속성을 사용하여 최근의 여러 AI 시스템을 평가하고 미래의 시스템이 이러한 속성을 어떻게 구현할 수 있는지 논의합니다. 분석 결과, 현재 의식을 가진 AI 시스템은 없지만 이러한 지표를 만족하는 AI 시스템을 구축하는 데 명백한 기술적 장벽이 없음을 시사합니다.

arXiv: https://arxiv.org/abs/2308.08708
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.08708.pdf
arXiv-vanity: https://www.arxiv-vanity.com/papers/2308.08708
Paper page: https://huggingface.co/papers/2308.08708
Papers with code: https://paperswithcode.com/paper/consciousness-in-artificial-intelligence

인도가 소련, 미국, 중국에 이어 네 번째로 달 착륙에 성공한 국가가 되었다. (미국, 소련, 중국이라고 쓴 기사는 잘못된 것이다. 소련이 미국보다 먼저 착륙했다.) 인도가 대단한 일을 해냈다. 진심으로 축하한다.

https://v.daum.net/v/20230823214502514?fbclid=IwAR1du5lLHuRMDiRyVofOWLYGEjbSBD6KlgL5DXRsW9ZftjKjjYIBWAhsONs_aem_AWuG6X45DCyjPj1_EzGnlrOyUwekq-fFFb6At2B3YMV3ckgCxMXW_sIcvPrc9YkmR9U&mibextid=Zxz2cZ

9월 1일 금요일에 'AI로 어떻게 돈을 벌까?'를 주제로 밋업이 개최됩니다.

이번 밋업에서는 AI를 통해 신규 사업을 기획하거나, 기존 BM을 개선시키고 싶은 분들, AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 관심있는 분(개발자/예비 창업가/리서처 등)들을 많이 모시고자 합니다. 참여를 희망하시는 분들은 아래 링크를 통해 신청해주시면 감사하겠습니다 🙂

신청 링크 : https://bit.ly/agi6thfb
신청 기간 : 23.08.29(화) 까지

* 제한 인원이 100명으로 사전에 종료가 될 수 있는 점 양해 부탁드립니다
* 이번 행사는 지난 밋업보다 조금 더 큰 규모로 진행합니다! 주변에 밋업을 추천해주고픈 분이 계시면 널리 알려주세요.

[행사 개요]
일시 : 2023년 9월 1일(금) 12:30 - 17:30
장소 : 포스코타워 역삼 (서울 강남구 테헤란로 134)
참가비 : 1만원 (참여 확정이 되신 분에게 안내드릴 예정입니다.)

[세션 일정]
세션 1 : AI팀이 서비스 성장에 기여하는 방법, 하성주(하이퍼커넥트 CTO)
세션 2 : 신약 개발에서 사용하는 AI, 박성수(디어젠 CTO)
세션 3 : LLM을 사용해서 고객의 문제를 해결하는 방법, 박찬준(업스테이지 AI Engineer)
세션 4 : AI 서비스로 고객을 만족시키는 방법(feat. 돈 버는 방법), 허훈(라이너 AI Engineer) & 홍승환(스캐터랩 AI Engineer)
세션 5 : 유튜브보다 오래쓰는 AI 컨텐츠 플랫폼 만들기, 정승진(팀러너스 CEO)

이번 밋업은 알토스벤처스,소풍벤처스, 베이스인베스트먼트에서 후원해주셨습니다!
기업, VC 중에서 간단히 후원해주실 수 있는 분들은 agitowninseoul@gmail.com로 후원 문의 부탁드립니다🫡

이전 AGI Town의 밋업이 궁금하다면 →https://matthewcontinuouslearning.notion.site/AGI-Town-Hall-6d71cb335cf0428ea0926b4f7f6d3353

예상대로 많은 사람들이 의료에 대한 질문을 구글에 하지 않고 ChatGPT에 하고 있는 상황에서, ChatGPT가 안과 치료에 대한 질문을 답하는데 문제 없는지를 확인한 논문이 Jama Network Open에 실렸네요. Kyuhwan Jung 김휘영 Soo-Yong Shin
온라인 조언 포럼의 200개 질문에 대한 답변을 비교하는 방식으로 이루어졌는데, 챗봇과 인간의 반응 모두 잘못된 정보의 존재, 해를 끼칠 가능성, 해로움의 정도 등에서 크게 다르지 않았다고...
인간의 답변은 위원회 인증을 받은 안과의사 9명이 작성했으며, 평균 경력 기간은 30.7년. 안과의사 8명으로 구성된 패널은 안과의사가 작성한 답변과 AI가 작성한 답변을 비교했는데, 61%의 정확도로 인간 대 챗봇 응답을 평가.
ChatGPT 응답은 더 긴 경향이 있지만, 많은 안과 관련 질문에 대해 놀랍도록 일관되고 정확한 답변을 생성할 수 있으며 그 중 일부는 매우 상세하고 전문적이었다고... 하지만 아직 검증해야 할 부분은 더 많다는게 결론이죠.
제목: Comparison of Ophthalmologist and Large Language Model Chatbot Responses to Online Patient Eye Care Questions
질문 대규모 언어 모델 챗봇이 생성한 안과 조언은 안과 의사가 작성한 조언과 어떻게 비교됩니까?
결과 온라인 조언 포럼의 200개 안과 진료 질문에 대한 응답에 대한 이 단면 연구에서 8명의 안과 의사 검토자로 구성된 마스크 패널은 61% 정확도로 인간 생성 응답과 챗봇 생성 응답을 식별할 수 있었습니다. 잘못된 정보 포함, 피해 발생 가능성, 피해 정도, 안과의사 커뮤니티 기준 이탈 등의 측면에서 챗봇과 사람의 답변 품질에 대한 평가는 크게 다르지 않았습니다.
중요성 ChatGPT와 같은 LLM(대형 언어 모델)은 환자 안과 진료 질문에 대한 답변을 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 것으로 보이지만 아직 안과 의사와 직접 비교하여 평가되지 않았습니다. LLM이 생성한 조언이 안과 환자에게 정확하고 적절하며 안전한지 여부는 여전히 불분명합니다.
결론
환자의 안과 질문에 대한 이 연구에서 입증된 바와 같이, LLM은 복잡하고 미묘한 의료 질문에 대한 답변을 생성하는 기능을 통해 환자 치료의 품질과 효율성을 개선할 수 있는 상당한 가능성을 가지고 있습니다. LLM 증강 안과에 대한 환자의 태도를 평가하고, 환자 관점에서 LLM이 생성한 답변의 명확성과 수용 가능성을 평가하고, 보다 다양한 임상 상황에서 LLM의 성능을 테스트하고, 윤리적이고 피해를 최소화하는 최적의 LLM 활용 방법을 결정하기 위해서는 추가적인 연구가 필요합니다. 나아가 멀티모달 안과 데이터에 대한 미세 조정 모델을 통해 도메인에 특화된 LLM을 개발하는 것도 곧 가능할 수 있습니다. 궁극적으로, 부인할 수 없는 현실은 LLM이 등장하여 일반 대중이 이용할 수 있게 되었다는 것입니다. 이 연구를 통해 환자, 임상의, 연구자, 정책 입안자 등 다양한 의료 이해관계자 사이에서 안과에서 LLM 사용을 둘러싼 보다 광범위하고 미묘한 대화와 공동 노력이 촉발되기를 기대합니다. 주요 목표는 이러한 초기 연구 결과를 신중하게 활용하여 안과 분야에서 LLM의 책임감 있는 실행을 구체화하는 것입니다.
논문 링크: https://jamanetwork.com/.../jamanetwo.../fullarticle/2808557

Sleep is beautiful because it makes your training jobs advance

Super excited to welcome our new investors Salesforce Ventures, Google, Amazon, NVIDIA, AMD, Intel Corporation, Qualcomm Ventures, IBM & Sound Ventures who all participated in Hugging Face’s $235M series D at a $4.5B valuation to celebrate the crossing of 1,000,000 models, datasets and apps on the platform.

These partners alone shared over 1,000 open models and datasets and have over 10,000 users on Hugging Face already. It takes a village to democratize good machine learning with open-source and we’re just getting started!

Play grow sum game not zero sum game.

사람의 심리는 나보다 펀딩 잘받고 잘 나가는듯 하는 회사가 삐끗하면 고소해 하고 또 '것봐' 하면서 기뻐한다. 반면 누가 큰 펀딩 받거나 높은 가격 인정 받으면... '뭐가 잘못된것 아니야...투자가 바보 아니야..' 한다.

우리는 회사대표들에게.... 큰 투자금을 받을수록 또 가치가 높아질수록 겉에 표시하지 않지만 회사가 실수하는것을 기대하는 사람들이 많아질거라 충고한다. 커질수록 작은것도 큰실수 한것처럼 ... 기사도 많이 나올거라고.

어떻게보면 커질수록 감당해야되는거고... 그러다가 치명적인 실수하면 망할수도 있는거다. 사라진 옐로모바일도 있고 그보다 더한 영원한 적자 낼거다 한 쿠팡도 있는거다.

의도적인 속임수 또 잘못을 덮자는게 아니라.... 되도록 이면 누가 삐끗할때 진심으로 걱정 해주진 못해도 더 나쁘게 이야기 하진 않고 ...또 누가 잘되면 (나랑 상관 없더라도) 박수 쳐주는 분들이 많아지면 좋겠다.

그래서 난 삼성전자, 현대차 부터 네이버, 카카오, 쿠팡 늘 응원한다. 그들이 더 높은 가치 만들고 잘해야 또 시장 자체도 커지니까. Pie 자체가 커져야 의미 있으니.

David Clark of VenCap analyzed the returns from 11,350 startups backed by 259 funds from 1986 to 2018. About half these investments lost money, but 121 (1.1%) returned the entire amount of the fund that invested in them.

Two of their top ten investments were founded after 2010. Both are YC companies. That's what draws later-stage investors to YC. The valuations may be high, but it's where the really good startups are, and that's what matters most for returns.

https://twitter.com/daveclark85/status/1693976973079462366?s=20

I've seen a few threads recently about the power law in venture capital and what this means for individual company returns. We looked at our data on 11,350 companies backed by 259 funds from 1986 to 2018. /1

Top 10 fund returners by multiple of cost are as follows:
10. Coinbase
9. Slack
8. Portal Software
7. Facebook
6. Avanex
5. Google
4. Ariba
3. Yahoo
2. Brocade
1. DoorDash

"If there's one thing that we should be teaching kids, it's how to fight addiction. How not to get addicted to stuff. Because that is where it's all headed."

I’ve spent 5.5 hours with the Vision Pro today and I’m blown away. Any requests for something I should try in the 30min I have left?

Most mind-blowing:
- The pass-through experience seeing the real world is really good.
- Apps stay where you put them in your room. You literally can fill a whole room with stuff and it just stays there and in the orientation you left it in.
- The shadows apps cast on the real world that you see in the pass-through are so realistic, subtle, and magically delightful.

Most need of improvement:
- Resolution is too low. You notice this is if you look at your iPhone while wearing the glasses it looks like a pre-Retina screen.
- 3rd party apps should be able to ask for permission to access the cameras and microphone.

Just like Apple Watch and iPhone, I think the Vision Pro will get better and better each subsequent release.

Bottom line: It’s an incredible feat of engineering. Congrats to all the people at Apple that helped bring this to life.