With many 🧩 dropping recently, a more complete picture is emerging of LLMs not as a chatbot, but the kernel process of a new Operating System. E.g. today it orchestrates:

- Input & Output across modalities (text, audio, vision)
- Code interpreter, ability to write & run programs
- Browser / internet access
- Embeddings database for files and internal memory storage & retrieval

A lot of computing concepts carry over. Currently we have single-threaded execution running at ~10Hz (tok/s) and enjoy looking at the assembly-level execution traces stream by. Concepts from computer security carry over, with attacks, defenses and emerging vulnerabilities.

I also like the nearest neighbor analogy of "Operating System" because the industry is starting to shape up similar:
Windows, OS X, and Linux <-> GPT, PaLM, Claude, and Llama/Mistral(?:)).
An OS comes with default apps but has an app store.
Most apps can be adapted to multiple platforms.

TLDR looking at LLMs as chatbots is the same as looking at early computers as calculators. We're seeing an emergence of a whole new computing paradigm, and it is very early.

https://x.com/karpathy/status/1707437820045062561?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow

Meta starts open-sourcing a lot and is now becoming one of the best companies in the world at shipping AI features. Coincidence? I don’t think so.

Contrary to popular belief, a company (or a country) sharing their research, models and datasets publicly in open-source makes them MORE competitive, not LESS, even more so in AI. IMO, that’s how the US and some companies like Google & OAI established their leadership in the past few years IMO (even though they are not so open anymore).

Some of the reasons why open-sourcing makes companies more competitive:
- Open science and open source attracts and motivates the best talents who want to to contribute to the field
- It focuses organization on the speed of building - not on taking advantage of the current tech - especially important on a fast moving domain like AI
- It motivates the whole field to improve what you’re building on (bug fixing, optimization, new capabilities) that you can then really easily integrate in your products).

Is your company sharing their research, models and datasets? If not, they’re missing out!

Source: https://lnkd.in/e5cE93Tp

김한재님 페북. 왜 중국은 거대 모델 Race에서 뒤떨어져있나?_공산당, Tech Giants들의 복잡한 이해관계가 넘쳐나는 인재/자본

Image / Video 관련 AI Application 및 관련 분야는 솔직히 중국이 전 세계에서 가장 앞서있지 않나 싶다
당장 Tiktok만 보더라도.. AI 필터를 보더라도 그렇고. 중국에는 이미 가상의 아바타로 필터 씌워서 24시간 비디오 커머스하는 서비스도 존재한다 (!!). 이게 AI의 끝판왕이 아니라면, 도대체 무엇이 AI의 실제 application layer란 말인가.
멀리갈 것 없이.. 지금 당장 최근 CVPR paper만 봐도.. 모두 중국/중국인 연구가 압도적.
이미지/비디오 AI 가 중국에서는 처음에야 surveilance 로 시작한 태동한 분야겠지만.. 모바일/embedded/실제 사용가능한 application 분야, 아니 그냥 모든 분야에서 전체적으로 앞서있다.
멀티모달이 앞으로 대세가 될 것이란 것은 너무나도 자명하고, AI가속기 및 하드웨어 역시 이를 잘 서포트 하는 것들이 주류가 될텐데..
중국의 AI관련 HW/SW 생태계는 상당히 무서울정도의 수준과 더불어, 제재와 상관없이 어느정도 독자적인 수준에 이르지 않았나.. 라고 혼자서 지난 몇 달간 생각해왔는데..
물론, 미국을 위시한 서방권 (그래봤자 미국/영국 말고 뭐 있나 싶긴 하다. 유럽은 아무것도 못하고 있는 중) 이 앞서있는 것은 사실이지만, 중국이 AI 하드웨어/반도체 관련 제재를 받아서 스스로 나자빠질것이란 생각 자체는 상당히 나이브한 동시에, 중국의 AI 기술 성숙도 및 실제 applicable 한 제품 및 서비스가 어디까지 왔는지 잘 모를때만 얘기할 수 있다고 생각.
p.s. 중국의 cambricon 같은 애들이 뭐 만드는 애들인지 한국에 계신 분들은 다들 관심도 없으신것 같더라고. 일본의 preferred networks는 개인적으로 한껏 기대했는데.. 결국 일본애들이 일본하는거 아닌가 싶다.

https://twitter.com/sharpchinapod

New pod cast by Strachery

Graph Neural Prompting with LLMs
Proposes a plug-and-play method to assist pre-trained LLMs in learning beneficial knowledge from knowledge graphs (KGs).
Includes various designs, including a standard graph neural network encoder, a cross-modality pooling module, a domain projector, and a self-supervised link prediction objective.
It looks like a really effective way to learn and capture valuable knowledge from KGs for pre-trained LLMs to enhance them on tasks like commonsense and biomedical reasoning.
Graph Neural Prompting can improve the performance by +13.5% when the LLM is frozen, and +1.8% when the LLM is tuned.
KGs and GNNs are underrated but they are quite effective for problems where you are dealing with factual knowledge and complex structural information.
The innovative plug-and-play method significantly enriches LLMs with Knowledge Graphs. It adeptly integrates varied modules, showing marked improvements in nuanced tasks and addressing challenges with factual and structural info, making this paper key for those seeking advancements in sophisticated #AI understanding.

https://arxiv.org/abs/2309.15427?fbclid=IwAR3amz-UXFTS2_C1nCnpxUzAawbFOI2ORVxUqfTE4AKR6x1wZg48tViJy88

Here are @eladgil’s 3 tips for people building AI agent companies:

1. Build for a specific problem . Whenever there are these big technology waves, everybody tries to build things that are very general purpose. And it’s actually very useful to do the opposite and to ask, “What is the singular use case that my agent will solve?” I don’t need to develop a general purpose agent for everything. I need to solve 1 or 2 use cases extremely deeply.

2. Ship fast . Fast speed of iteration matters a lot because it’s a very competitive market. Everybody is doing a land grab, and so speed is really important. Often people wait for something to be too good before they launch it.

3. Focus on your users, not the competition. People sometimes get very competitor centric or they try to copy things competitors are doing, or they see somebody raise a giant round or whatever. It usually doesn’t matter. Just remain focused on your users.

“It’s the early days of what I think one of the most exciting moments in time in technology, at least that I’ve lived through.” - Elad

From the @agihouse_org
Autonomous Agents hackathon back in July.
https://twitter.com/i/status/1706409419129627058

VR보다 스마트 글래스의 보급이 더 빠르려나요? 스마트 폰을 쓰는것보다 더 편한 use-case를 찾을지 기대되네요.

https://about.fb.com/news/2023/09/new-ray-ban-meta-smart-glasses/

The most interesting thing about this isn’t any of those specs. It’s that these are the first smart glasses that are built and shipping with Meta AI in them. Starting in the US you’re going to get a state-of-the-art AI that you can interact with hands-free wherever you go…
This is just the beginning, because this is just audio. It’s basically just text. Starting next year, we’re going to be issuing a free software update to the glasses that makes them multi-modal. So the glasses are going to be able to understand what you’re looking at when you ask them questions. So if you want to know what the building is that you’re standing in front of, or if you want to translate a sign that’s in front of you to know what it’s saying, or if you need help fixing this sad leaky faucet, you can just talk to Meta AI and look at it and it will walk you through it step-by-step how to do it.
I think that smart glasses are going to be an important platform for the future, not only because they’re the natural way to put holograms in the world, so we can put digital objects in our physical space, but also — if you think about it, smart glasses are the ideal form factor for you to let an AI assistant see what you’re seeing and hear what you’re hearing.

I like his essay and thought framework.

https://stratechery.com/2023/ai-hardware-and-virtual-reality/

Each of these three categories, though, is distinct in the experience they provide:

Media is a recording or publication that enables a shift in time between production and consumption.
Telecoms enables a shift in place when it comes to communication.
Technology, which generally means software, enables interactivity at scale.
Another way to think about these categories is that if reality is the time and place in which one currently exists, each provides a form of virtual reality:

Media consumption entails consuming content that was created at a different time.
Communication entails talking to someone who is in a different place.
Software entails manipulating bits on a computer in a manner that doesn’t actually change anything about your physical space, just the virtual one.
The constraint on each of these is the same: human time and attention. Media needs to be created, software needs to be manipulated, and communication depends on there being someone to communicate with. That human constraint, by extension, is perhaps why we don’t actually call media, communication, or software “virtual reality”, despite the defiance of reality I noted above. No matter how profound the changes wrought by digitization, the human component remains.

I wonder what my reaction would have been to this announcement had I not experienced the new OpenAI features above, because I basically just made the case for smart glasses: there is a step-change in usability when the human constraint is removed, which is to say that ChatGPT’s vision capabilities seem less useful to me because it takes effort to invoke and interact with it, which is to further say I agree with Zuckerberg that smart glasses are an ideal form factor for this sort of capability.

However, it seems possible that AI — to Zuckerberg’s surprise — may save the day. This smart glasses announcement is — more than the Quest 3 — evidence that Meta’s bet on hardware might pay off. AI is truly something new and revolutionary and capable of being something more than just a homework aid, but I don’t think the existing interfaces are the right ones. Talking to ChatGPT is better than typing, but I still have to launch the app and set the mode; vision is an amazing capability, but it requires even more intent and friction to invoke. I could see a scenario where Meta’s AI is inferior technically to OpenAI, but more useful simply because it comes in a better form factor.

This is why I wasn’t surprised by this week’s final piece of AI news, first reported by The Information:

Jony Ive, the renowned designer of the iPhone, and OpenAI CEO Sam Altman have been discussing building a new AI hardware device, according to two people familiar with the conversations. SoftBank CEO and investor Masayoshi Son has talked to both about the idea, according to one of these people, but it is unclear if he will remain involved.

There are obviously many steps before a potential hardware product, including actually agreeing to build one. And there is, of course, the fact that Apple and Google already make devices everyone carries, with the latter in particular investing heavily in its own AI capabilities; betting on the hardware in market winning the hardware opportunity in AI is the safest bet.

That may not be a reason for either OpenAI or Meta to abandon their efforts, though: waging a hardware battle against Google and Apple would be difficult, but it might be even worse to be “just an app” if the full realization of AI’s capabilities depend on fully removing human friction from the process.

Hardware does matter — that has been the focus of this Article — but it matters as a means to an end, to enable an interactive experience without the constraints of human capacity or the friction of actual reality.

What Jobs talked about new type of computing.

https://youtu.be/T0dCm4RB63U

https://youtu.be/Q_TampOBKLM?si=XLe-DAOlWxWmWk0n

10x better for incumbents

https://www.facebook.com/100072464823386/posts/pfbid0E177QSFHGxn2Dortwtia9SRwzhXJRh4DV5p41HXwKaz4TKw2bdHPuBa5YWciw2Wal/?mibextid=cr9u03

Wow

처음 웹을 만든 사람들, 그러니까 팀 버너스리, 그리고 마크 안데르센 같은 사람들이 이 웹에서 책을 팔고, 채팅을 하고, 그림을 그리고, 게임을 하고, 방송을 하는 것까지도 상상을 했었는지 모르겠다.
팀 버너스 리가 최초의 웹 사이트를 만든 것이 1991년, 마크 안데르센이 넷스케이프 네비게이터를 출시한 것이 1994년이다. 넷스케이프 로고에서는 별똥별이 떨어졌었다. 95년 당시에는 모뎀 소리를 들으며 별똥별을 맞으며 신비로운 세계로 들어가곤 했었다. 아름다운 시절이었다. 그리고 그 이후 96년 정도부터는 별의별 것들이 다 나오기 시작했다. 정말 말 그대로 별의별, 오만 것들이 다 나왔다.
시간이 갈수록 웹 기술은 점점 보편화 되었고, 기술 그 자체보다는 그 기술을 얼마나 잘 활용하여서 제품, 서비스를 만들고 또 사업을 하느냐가 중요하게 되었다. 제품과, 서비스는 재밌거나 유익해야 하고, 사업은 돈이 되어야 한다. 물론 압도적인 기술로 다른 경쟁사들을 모두 물리치며서 성장한 구글과 같은 회사들도 있었지만, 훨씬 더 많은 회사들은 웹 기술 그 자체로 승부하지는 못 했거나, 안 했다.
한 10년 정도 지나서 2005년쯤 되어서 보니, 웹은 더 이상 특별한 기술처럼 느껴지지 않을 정도가 되었다. 그저 당연한 기술 하지만 없어서는 안되는 기술 그러니까 전기 같은 것이 되었다. 물론 전기를 생산하는 기술력 또는 사용하는 기술력에서라도 회사들 간의 차이는 당연히 있었다. 하지만 구글이나 마이크로소프트 같은 몇몇 회사들을 제외 하고는 그 기술력 자체로서는 경쟁력을 만들어내기는 힘들게 되었다.
아이폰이 처음 나온 것이 2007년, 그리고 그 후 올해까지 딱 10년 동안 모바일에서 이와 같은 일이 일어났다. 10년 전에는 스마트폰 없이 어떻게 살았는지 잘 기억이 안 난다. 아니 사실 기억은 나는데, 잘 믿기지가 않는다. 엄청 불편했을텐데... 그때는 어떻게 불편한지 모르고 살았나. 그런데 모바일은 이제 당연하다. 전기가 되었고, 공기가 되었다. 겨우 딱 10년만에 일어난 변화다.
딥러닝의 넷스테이프와 아이폰은 무엇일까? 이미 나왔 있는 것은 거의 틀림 없다고 본다. 아마, 2015년에 나온 텐서플로우나 2016년에 나온 알파고 정도가 적절하지 않을까 싶다. 둘 다 구글이네. 흠. 아무튼, 그로부터 딱 10년, 그러니까 2025년이나 2026년 정도를 생각해 보자. 어떻게 되어 있을까? 딥러닝은 거의 모바일과 웹 수준으로 당연한 녀석이 되어 있을 것이 틀림 없다고 본다. 나는.

해피 한가위. 종종 공유 드리는 보이저엑스 타운홀 기록입니다. 이번에는 바로 이번주 초에 있었던 신규 입사자 타운홀에서 다룬 주제 총 10가지 중 너무 내부적인 이야기 2개 제외한 8개의 기록입니다.
일시: 2023년 9월 25일 월요일 오전 11시
정리: J
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### 시작하며
신규 입사자 대상으로 타운홀을 진행하고 있다. 어떤 사람이, 어떤 생각으로, 어떻게 경영하고 있는지에 대한 이야기를 통해 보이저엑스에 대해 알아가는 시간이 되길 바란다. 참고로 오늘 질문을 많이 주셨는데 새롭거나 놀라운 질문은 없었다. 즉, 자주 받는 질문이고 그만큼 평소에 많이 생각해 보던 내용을 답하는 것으로 이해해주시면 될 것 같다.
### 질문 1) 자율적인 조직문화를 유지하는 법 (J)
회사에 부정적인 영향을 미치는 직원분을 어떻게 감지하고, 대처하시는지 궁금합니다. 회사 입사 후 자유도가 높다는 것을 알게 됐습니다. 하고 싶은 일을 정할 수 있거나, 출퇴근 시간이 유동적인 점을 통해 느꼈습니다. 자유도가 높은 만큼 이를 악용할 수도 있다고 생각합니다. 회사 조직 문화를 부정적으로 흐리게 하거나,복지만 누리며 일을 소홀히 하려고 할 수 있겠다고 느꼈습니다. 혹시 이런 부분들에 대해서는 어떻게 대처하시는지 궁금합니다.
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가장 싫어하고 경계하는 것은 “하향 평준화”다.
어떤 회사에 무료 음료 자판기가 있었다. 그런데 개중에 10개, 20개 콜라를 빼가는 사람들이 생겼다. 그 문제를 해결하기 위해 그 회사는 몇백원을 받기 시작했다.
페이스북은 키보드, 마우스, 헤드폰, USB 메모리 이런 것 전부 직원들이 마음대로 가져갈 수 있다. 처음에는 신청해서 받아가는 방식이었는데 그것마저도 불필요한 리소스가 들어간다는 판단을 했기 때문에 캠퍼스 곳곳에 자판기처럼 쌓아두고 누구나 뽑아갈 수 있게 해뒀다. 구글의 경우, 입사하면 모든 직원이 구글 코드 대부분에 접근할 수 있게 된다. 미국 소프트웨어 회사들은 이런 식으로 직원에게 엄청난 자율을 부여한다. 그러다가 사고가 발생하면 바로 해고한다. 즉, 해고할 수 있기 때문에 자율을 부여할 수 있는 것이기도 하다. 그런데 한국은 해고가 쉽지 않다.
하향 평준화가 되기 시작하면, 알아서 잘 할 수 있는 훌륭한 사람들에게도 귀찮은 규칙을 강요해야 한다. 휴가를 내는데 사유서를 써야 하고, 키보드 구매를 할 때도 업무용이라는 증빙을 제출해야 하고. 윤리의식 하위 1% 사람들 때문에 나머지 사람들이 손해 보는 게 싫다.
자유도가 높은 만큼 악용하는 사람도 생길 수 있다. 일단 그런 사람을 뽑지 않기 위해 채용을 열심히 하고 있고, 설령 그런 일이 벌어졌다 할 지라도 하향 평준화를 막겠다는 생각으로 대응해오고 있다.
### 질문 2) 딥러닝으로 풀고 싶은 문제 (J)
세동님 개인적으로 딥러닝으로 해결하고 싶은 문제가 현재 있으신지 궁금합니다. 또는 최근 딥러닝 분야 중 관심 기술이 있으신지 여쭙고 싶습니다
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이 질문은 마치 사람의 지능으로 뭘 하고 싶은가? 라는 질문과 비슷하게 느껴진다. 할 수 있는 건 너무나 많다. 그 중에서 우리가 뭘 해야 할까.. 가 고민이다. 아이들이 장래희망으로 많은 직업을 이야기 할 수는 있지만 그 중에서 제대로 된 직업인으로 성장하는 건 너무 어렵지 않은가. 그거랑 비슷하다.
나는 인공지능이 인간 세상에 많은 영향을 줄 거라 생각한다. 그런데 한국에는 그것에 대해 진지하게 생각하는 사람들이 적은 것 같다. 챗지피티가 나오고 상황이 좀 바뀌긴 했지만, 그 전에는 인공지능이 많은 것을 할 수 있을 거라는 사실을 진지하게 믿는 사람들조차도 적었다.
인공지능에 대해 잘 알리고, 설명하는 일을 하는 것이 내가 어떤 식으로든 한국 사회에 기여할 수 있는 길이라 생각한다. 그렇게 알리고 설명하는 것 이상의 일도 하고 싶은데 내가 그다지 정치적인 사람도 아니고 사회 활동을 잘 하는 편도 아니기 때문에 한계가 있는 것 같다.
### 질문 3) 전체 회의와 효율 (K)
- 그 동안 보이저엑스에서 일하면서 개인적으로 느낀 점은, 세동님께서는 구성원분들 각자의 시간을 매우 중요한 재화로 여기신다는 점이었습니다.
- 예를 들면, "구성원 한 명이 하루 동안 붙잡고 해야 하는 일이라면 x원을 써서 돈으로 해결해버리는 것이 낫다" 와 같은 기준으로 판단을 내리시는 일이 많다고 보여졌습니다
- 최근 브루 내부에서 미국 진출을 위한 노력과 동시에 '협업' 이라는 키워드가 강조되면서 소규모 미팅과 동시에 프로덕트 구성원 모두가 참여하는 회의 또한 많아지는 중인 것 같은데, 만약 대규모(ex. 20명)의 인원이 한 시간 동안 참여하는 회의가 정기적으로(ex. 1주일마다) 열린다 가정하면 한 달마다
- 20인 *1시간 * 4주 = 80 man-hour 의 큰 리소스가 소모되는 결정이 됩니다.
- 만약 회의 시간만 쓸데없이 길어지면 오히려 팀 전체에 있어 큰 손해가 될 것입니다.
- 이런 효율성의 개념에서, 회의를 진행하는 빈도를 어느 정도로 조절하는 것이 적절하다고 생각하시나요? 정량적으로 '주당 최대 몇시간만 한다!' 라고 산정하는 것이 아니더라도 정성적인 기준을 듣고 싶습니다.
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우리가 모여서 일하는 이유는 혼자서 다 잘 해낼 수 없기 떄문이다. 팀웍을 위해 회의는 반드시 필요하다. 슬랙에 공유를 열심히 해달라고 강조하는 것도 그런 팀웍과 협업의 연장선상에서 하는 이야기다. 물론 무엇이든 과하면 비효율 및 부작용이 발생한다.
회의 자리에서 질문하기 전에는 50%의 사람이 관심 있을 것 같은지를 생각해 보는 게 좋다. 아무리 좋은 내용의 발언이라 할 지라도 저 요건에 해당되지 않으면 적어도 그 자리에서 좋은 질문이었다고 보기는 어렵다. 내 질문에 관심 있는 사람이 1/3 미만 정도 되겠구나.. 싶으면 그 자리에서 하기에 좋은 질문은 아닌 거다.
관심 여부와 상관없이 필참으로 소집되는 회의들이 있다. 필요하다고 생각하면 하는 거다. 회의라는 형식에서는 절반 이상의 사람들이 관심 있어 보이는 주제를 가지고 다루면 된다.
비효율에 대한 질문을 줬는데, 보이저엑스 정도로 자율적으로 돌아가는 조직에서는 사람들이 비효율을 가만히 두지 않는다. 회의가 비효율적이라는 생각이 들면 자연스레 없어질 거다. 최근에 회의가 생긴 이유는 회의가 없어서 비효율적이라는 생각을 사람들이 했기 때문이다. 그게 의지 경영, 자율적으로 돌아가는 조직의 특징이다.
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(추가 질문) 50% 사람들이 관심 있을 것이다.. 라는 판단은 어떻게 잘할 수 있을까?
결국엔 감이다. 사용자에 대해 그런 감을 쌓기 위해 우리는 반성 프로세스를 열심히 한다. 팀웍과 협업에 있어서도 마찬가지다. 열심히 예측하고, 시도하고, 결과를 보고, 내 생각과 실제의 차이를 깨닫고, … 이런 과정을 거치면서 감을 키워나가는 거다. 계속 부딪쳐보고 느껴가야 한다.
### 질문 4) 현재의 보이저엑스에 대한 평가 (L)
현재의 보이저엑스에서 어떤 것이 가장 만족스러우신가요?
이전 질문 기록을 보니 보이저엑스의 미래, 어떠한 문제의 해결책, 혹은 개선점에 대한 질문이 많았습니다.
그런데, 무언가 개선하거나 변경할 때는 기존의 장점을 잃지 않는 것도 중요하다고 생각했습니다.
그래서 지금의 보이저엑스에서 무엇이 가장 마음에 드시는지, 혹은 무엇을 가장 잃어버리고 싶지 않으신지가 궁금합니다.
혹시 과거에 비해 사라지거나 변해서 아쉬운 게 있으신지도 궁금합니다.
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회사에서 지키고 싶어하는 가치는 늘 강조하고 있다. 핵심 가치는 사용자, 팀웍, 성장인데 보이저엑스에서 제일 중요하게 생각하는 것들이다.
그 중에서 사용자는 잘 지켜지고 있는 것 같다. 사용자가 제일 중요하다는 것은 잘 내면화된 것 같다. 사용자를 중요하게 생각하는 태도는 좋지만 실력이 갖춰져 있느냐 하면 그런 단계는 아니라고 본다. 사용자가 중요하다는 걸 아는 것과 사용자 마음을 잘 아는 건 좀 다르다. 아직 노력이 필요하다. 지금 보이저엑스는 월드컵 32강 정도 하는 느낌이다. 잘 하고 있는 거 아니고 여전히 노력해야 한다.
팀웍이라는 핵심 가치도 잘 받아들여지고 있는 것 같다. 그런 가치를 받아들이는 사람들 위주로 채용을 열심히 하고 있다. 그런데 팀웍도 사람마다 좋은 팀웍에 대한 생각도 다르고, 실력도 다르다. 팀웍이 중요하다는 걸 아는 거랑 팀웍을 잘 하는 거랑 다르다. 사람이 컴퓨터보다 훨씬 어려우니까..

많은 회사들이 사용자/고객 중심이라고 이야기하지만 실제로 그렇게 행동하는 건 몹시 어렵다. 보통 회사들은 사용자의 의견이 아닌.. 다른 것들 중심으로 돌아간다. 상급자의 의견, 동료의 의견, 투자자의 의견, … 그런 것들을 사용자의 의견보다 더 중요하게 생각하는 회사가 99%다.
하지만 회사는 고객/사용자가 있어야 존재한다. 상급자가 있어서 회사가 있는 게 아니라 고객/사용자가 있어서 회사가 있는 거다. 그 당연한 사실을 보이저엑스만큼 잘 받아들이는 회사가 많지 않다고 생각한다.
### 질문 5) 기능 표현 vs WOW (M)
최근 일본 스캔 프로덕트(c*) 개밥먹기를 하며 스캔 품질은 vFlat이 높다고 생각하는데, 프로덕트가 가지고 있는 기능을 효과적으로 표현하고 있는 것은 일본 프로덕트가 더 낫다고 생각이 되었습니다.
한정된 리소스를 가지고 프로덕트의 현재 기능을 좀 더 사용자에게 쉽게 전달하기 위해 유지 보수를 하며 하는 것과(Ex. UX, 인터렉션 개선 등) 와우한 기능을 추가하는 것(Ex. 현재 vFlat의 *)중 우선 순위를 정해야 한다면 어떤 것이 우선 순위가 높은지 세동님의 의견이 궁금합니다.
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있어도 없다… 라는 말을 회의하면서 많이 한다. 우리가 제공하고 있는 기능이라 할지라도 사용자가 찾지 못하면 사용자에게는 그냥 없는 기능인 거다. 냉장고 속의 김치 같은 거다. 2달 동안 열심히 개발해도 사용자에게 잘 안 보이고 전달이 안 되면 그냥 없는 거랑 마찬가지다
다른 제품들이 정말 효과적으로 잘 표현하고 있을까? 다른 제품 어떤 걸 본 건지, 그 제품을 쓰는 사람들은 어떤 이야기를 하고 있는지 잘 봐야 한다. 원래 우리가 잘 못하고 있다는 생각이 들면 남의 떡이 더 커보이기 마련이다. 그래서 잘 보는 건 중요하고, 감을 익히는 것도 매우 중요하다. 남들이 다 그렇게 한다고 해서 그게 정답은 아니다. 그렇게 한다고 따라해봐야 좋은 것도 아니다. 다른 제품들이 효과적으로 잘 하고 있다는 판단은 조심해서 내려야 한다.
와우한 기능을 추가해나가는 건 중요하다. 오피스와 유사한 제품들이 얼마나 있을까? 리브레 오피스, 킹소프트 오피스, … 근데 사람들이 그런 프로그램들을 얼마나 알까? 이 자리에 있는 사람들은 얼마나 알고 있을까? 잘 모른다. 와우함이 없어서 그렇다. 다시 한 번 강조하는데, 남들 하는 대로만 해서는 아무것도 되지 않는다.
지금 한국에서 성공한 유니콘 기업들은 다들 엄청나게 와우한 것들을 해낸 녀석들이다. 쿠팡의 로켓배송, 토스의 간편송금, .. 브이플랫, 브루에도 그런 것들이 필요하다. 브이플랫은 책 펴주는 와우함으로 여기까지 온 거고, 브루는 자막 달아주고 TTV 해주고 그런 와우함으로 여기까지 왔다. 그런 걸 1년에 몇 개 해내느냐에 따라 우리가 유니콘이 되고 되지 않고가 갈린다. 그런데 아무리 와우해도 사용자가 보기에 없는 거면 그냥 없는 거다.
### 질문 6) 제외
### 질문 7) 제외
### 질문 😎 윤리 (K)
보이저엑스의 룰 중 저에게 가장 어려웠던 부분은 "윤리"였습니다. 법 보다는 추상적이고 개념적으로 존재하는 느낌이라고 생각이 들어서 세동님께서 생각하시는 보이저엑스가 지켜야 할 윤리에는 어떤 것들이 있어야 한다고 생각하시는지, 왜 그렇게 생각하시는지 궁금합니다.
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윤리는 원래 기준을 잡기 어렵다. 시대에 따라 바뀌기도 하고. 그럴 때는 일을 하는 사람, 업계에 있는 사람 기준이 아닌 사용자 기준으로 생각하면 좋다. 우리가 일을 함에 있어 윤리 문제를 생각할 때는 우리의 서비스를 받는 사람 입장에서 생각해보면 된다.
병원을 예로 생각해보자. 병원이 어떤 제도와 정책의 변화를 이야기하면서 의사와 간호사의 논리를 앞세우면 그 이야기가 아무리 타당한 이야기라 할 지라도 사람들이 잘 들어주지 않는다. 병원은 환자를 위해 존재하는 것이지, 의사와 간호사를 위해 존재하는 것이 아니기 때문이다. IT 업계도 마찬가지다. 세상을 위해 IT 업계가 존재하는 것이지, IT 업계를 위해 세상이 존재하는 것이 아니다.
병원에서 제도와 정책의 변화가 필요하다고 이야기 할 때, 의사/간호사의 이익과도 조금은 연관이 되어 있지만 환자를 위한 변화라는 것이 더 잘 느껴질 때 세상이 더 잘 들어준다. 이기적인 이유만으로는 설득이 되지 않고, 이타적인 이유가 있어야 한다. 그래야 세상이 듣는다.
신문 1면에 보이저엑스의 어떤 결정에 대한 이야기가 실렸다고 가정해보자. 그 결정에 대해 우리가 이야기 할 수 있는 이타적인 이유가 있으면 좋겠다. 우리를 위한 것이기도 하지만, 세상에 분명 좋을 거예요.. 라고 말할 수 있으면 좋겠다.
윤리적으로 별로이고 우리 회사에만 좋을 것 같은 결정에 대해서는 나는 대부분 NO 한다. 그런 회사는 대체로 오래가지 못할 거라 생각하기 때문이다. 나는 그런 회사를 경영하고 싶지 않다. 세상은 그런 회사를 가만히 두지 않는다.
### 질문 9) 의지경영의 레퍼런스 (S)
어디선가 구성원이 자유로운 의지를 갖고 일하는 회사를 만드는 게 세동님에게 일종의 사명이라고 말하신 걸 본 기억이 있습니다. 구성원의 의지로 작동하는 회사를 만들고 싶다는 사명을 갖게 된 뚜렷한 계기가 있는지, 그리고 이러한 회사를 만들기 위해서 참고했던 사례 혹은 레퍼런스들이 있는지 궁금합니다.
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사명감을 가지고 하고 있는 것 맞다. 하나의 반짝하는 계기가 있었다면 오히려 사명이라는 단어 안 썼을 것 같다. 그런 갑작스런 계기에 의한 것은 오래 가지 않는다. 그냥 일하면서 오랫동안 쌓여온 생각에 가깝다.
사람들은 깨어 있는 시간의 상당 부분을 회사에서 보낸다. 회사는 필연적인 조직이다. 사람은 혼자서는 큰 일을 해낼 수 없기 때문에 모여서 일할 수밖에 없다. 그래서 필연적으로 큰 조직이 필요하고, 많은 사람들은 거기에서 시간을 보내야 한다.
그런데 실제로 회사를 다녀 보면 그냥 좀비처럼 시키는 일 하고, 그렇게 퇴근 시간 기다리고, 월요병을 겪고.. 이러는 경우가 많다. 이런 건 현대인의 병이라고 본다. 그런데 적어도 지식 노동자들이 일하는 회사는 의지로 돌아갈 수 있다고 믿는다. 지식 노동자들조차 그렇게 못하면 누가 할 수 있을까. 내 믿음과 달리.. 한국의 많은 회사들은 그렇게 돌아가지 않는다. 그래서 나에게는 한국에서 의지로 돌아가는 회사를 만드는 것이 중요한 사명으로 느껴진다.
한국 지식 노동자들은 지금까지 지식을 빨리 수입해서 카피해왔다. 한국에서 만들어낸 지식은 거의 없다. 내가 대학교 때 들은 강연 중에 충격적인 게 있었다. 전기밥솥 어디에서 만들었을까? 일본. 샤프는? 일본. 한국은 그렇게 발명한 게 하나도 없다. 햇반, 컵라면, 노트북, .., 이런 거 다 일본. 미국이 발명한 거는 셀수도 없이 많다. 비행기, 인터넷, … 한국이 발명한 게 거의 없다. 나는 그게 의지 경영을 안하고 못했기 때문이라고 생각한다.
나는 의지 경영을 하면 성공한다고 생각하는 게 아니다. 오히려 앞으로는 지식 노동자들의 의지를 어떻게든 살려주지 않으면 도저히 성공할 수 없다고 생각하는 것에 가깝다. 이제는 우리 한국도 새로운 걸 만들 때가 되었다고 본다. 그러려면 의지 경영이 동작해야 한다.
창의적이고 창조적인 걸 할 수 있는 애들을 모아놓고, 그들이 집중할 수 있는 환경을 만들어줘야 한다. 그냥 말 잘 듣는 애들 모아두는 것만으로는 창의적인 게 나오지 않는다. 반대로 그냥 자기 멋대로 하게 내버려 둔다고 나오는 것도 아니다. 엄청 열심히 해야 한다. 팀웍도 좋아야 하고..
이야기를 크게 두 가지로 정리해보자면 다음과 같다.
의지경영을 해서 성공하겠다는 게 아니다. 의지경영을 안 하면 성공할 수 없다고 생각한다.
침대에 누워 있을 의지라는 말은 없다. 침대에서 일어나는 의지만 있다. 의지라는 게 원래 힘든 거다. 만약 보이저엑스에서 말하는 의지경영이 본인에게 굉장히 쉽다면 본인은 현재 의지를 발휘하지 않고 있는 것일 수 있다. 그냥 누리고만 있는 것일 수 있다.
### 질문 10) 의지경영의 어려움 (S)
의지 경영을 추구하면서 세동님이 대표로서 느꼈던 어려움 혹은 딜레마 같은 게 있는지 궁금합니다.
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사람들이 의지라는 단어를 너무 쉽게 생각한다는 것.
하고 싶은 걸 하는 거라는 착각, 자기 멋대로 할 수 있다는 착각.

창업하고 더 잘하기 위해서 다양한 책, 영상, 블로그를 읽어왔고 이 배움의 흔적이 누군가에게 도움이 될 수 있을 것 같아 공유합니다.

첫 창업이라 모든 게 막막했지만 좋은 글, 책, 영상을 통해서 도움을 많이 받았고, 이 컨텐츠가 이제 막 사업을 시작한 창업가 혹은 PMF를 찾고 성장하는 창업가들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠네요.

최근 주변 창업자 분들에게 질문받는 게 비슷한 것 같아서 다른 분들에게도 도움이 될 수 있을 것 같아 전체 공개로 전환했습니다.

👉https://bit.ly/3tgbO8R
이 글에서 다루고자 했던 질문들은 아래와 같습니다.
- 풀만한 문제를 어떻게 찾을 수 있을까? 다른 창업자들은 어떤 방법들을 사용하고 어떤 방법을 지양하지?
- 고객과 대화를 통해서 유의미한 가치를 어떻게 얻을 수 있을까?
- 고객과 대화하면서 좋은 솔루션을 어떻게 도출해낼 수 있을까? 다양한 선택지 중에서 우선순위를 매기는 방법은?
- 될 놈을 어떻게 찾을 수 있지? 될놈을 알아가는 최선의 실험은 뭐야?
- 실험이 중요해? 계획이 중요해?
- PMF를 찾았다는 건 뭘까?
- Retention은 어떻게 개선해?
- 더 많은 고객을 어떻게 확보할 수 있어?
- B2B 제품은 어떻게 스케일할 수 있어?
- 스타트업 창업자는 문제를 어떻게 정의하고 해결할 수 있을까?
- 창업자 개인은 어떻게 더 나은 사람이 될까? 나다운 리더 스타일은 뭘까?
- 회사가 커질 때 창업자는 뭘 고민해야할까? 시스템이란 뭘까? 리더란 뭐지?
- 시장, 팀, 펀딩, 제품, 전략, 채용, 문화에 대해서 배움을 얻은 글들.

1. 스스로 변하고 싶거나 누군가 변화시키고 싶다면 여러번의 시도가 필요하다.

2. Situated <> Authentic
협상의 3요소를 배우는 게 중요한 게 아니라, 실전 협상 경험이 있어야 내 지식이 된다. 손에 흙을 안묻히면 자세히 알 수 없다. Skin in the game. 링 안에서 몇 대 맞아봐야 게임을 알 수 있다. 목적없고 맥락없는 훈련하지 말 것

3. 회고(Reflection)
나의 관점 뿐만 아니라 제 3자의 관점과 데이터를 같이 볼 것.

4. New experiment
깨닫는 건 아무런 가치가 없음. 깨달음이 반영된 새로운 시도와 조정이 필요함. AI도 Loss를 파악하는 건 도움이 안되고 Loss를 최적화시킨 학습이 새로운 가치를 제공함.

5. 자기 효능감
내가 마음만 먹으면 할 수 있다는 것. 좀 더하면 할 수 있겠다는 자기 효능감이 있어야 꾸준히 한다. 되네? 이게 되네?

6. 습관화
지속적으로 만들어주지 않으면 원래로 돌아간다.

7. Social Capital
우리는 사회 속에 살기 때문에 누군가를 항상 설득해야하고 누군가의 협력이 필요하다.