형사 파트에서 높은 승률+ 운영 효율화-> 매출 엔진
신규 분야에는 스타 변호사 선임+ 운영효율화-> 매출 엔진 확장

메타, 비디오 생성모델 "Meta Movie Gen" 출시 (자료: Meta)

- Movie Gen Video : 단일 텍스트 프롬프트로부터 고화질 이미지, 비디오를 생성할 수 있는 30B 매개변수 트랜스포머 모델

- Movie Gen Audio : 텍스트 프롬프트를 통해 비디오와 싱크를 맞출 고음질 오디오 생성할 수 있는 13B 매개변수 트랜스포머 모델. 비디오-오디오 및 텍스트-오디오 싱크 맞추기

- Precise video editing : 생성한 비디오 혹은 기존 비디오에 대해서 텍스트 프롬프트를 넣으면 특정 요소를 추가, 교체, 제거할 수 있는 식의 편집 가능

- Personalized videos : 개인화된 비디오 제작기능, 자신의 얼굴을 넣어서 개인화된 영상 만들 수 있는 기능

Making a podcast with 운수좋은 날

https://notebooklm.google.com/notebook/f6fe72c8-cb41-4012-a163-839fd2f11f70/audio?pli=1

[의사소통을 잘 하는 방법]

얼마 전 점심 시간. 집 근처 식당에 밥을 먹으러 들어갔다.
“고등어 정식 하나요.”

주방에서 대화 소리가 들렸다. 남자 직원 분이 가게를 나갔다. 그러자 여자 직원분은 문으로 가더니 뭔가를 써붙였다.

내 고등어 정식이 나왔다. 한창 먹고 있는데 딸랑- 하며 문이 열렸다.

40대 정도 돼보이는 여성분이 조심스럽게 물으셨다.
“지금 식사 되나요?”

여자 직원이 미간은 찌푸리는데 입은 웃는 표정으로 말했다.
“거기 써붙여 놨는데요. 저희 병원에 가느라고..”

여성분이 한번 더 물었다.
“그럼 지금 안 돼요?”

직원분이 답했다.
“네네, 죄송합니다”

여성분은 밥을 먹고 있는 나를 한번 보더니, 돌아서 매장을 나갔다.

‘아까 써붙이던 게 그거였나보다. 내가 마지막 점심 손님이었나 보네’
나는 속으로 이렇게 생각했다.

그런데 또 한번 문이 열렸다. 이번엔 남자 회사원 둘이었다.

“식사 돼요~?”

여자 직원의 짜증 레벨이 살짝 더 올라간 게 보였다. 
“아니… 지금 저희가 병원에 가가지구요. 그 앞에 써붙여놨는데 안 보이시는가 보네.”

“안 된다는 거죠?” 
남자가 말했다.

“네, 네 죄송합니다~”

남자 둘이 나가자, 여자 직원분은 문 앞으로 가서 자기가 써붙여놓은 걸 확인했다. ‘병원에 다녀오느라 5시에 영업 시작합니다’

그리고 혼잣말로 중얼거렸다. “사람들이 이걸 안 보네..”

나는 이 대화를 바로 앞에서 듣고 기분이 좋아졌다. 좋은 커뮤니케이션 사례를 하나 얻었다는 생각이 들었다.

글에 써먹어야지! 바로 핸드폰을 꺼내서 메모를 해두었다.

‘여자 직원과 손님들의 커뮤니케이션에는 어떤 문제가 있었을까?’

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의사소통을 잘하는 방법은 간단하다. ‘상대방의 입장’에서 말하면 된다.

‘식사 돼요?’ 라는 말을 들었을 때, 직원은 무슨 생각을 했을까.

‘지금 직원이 병원에 가서 요리를 할 수가 없는데..’ 
‘아니 분명히 내가 써놨는데.. 왜 사람들이 안 보고 자꾸 들어와서 물어보는 거지?’

그래서 이렇게 답을 했을 것 같다.
“아니, 지금 병원에 가가지구요. 그 앞에 써붙여놨는데.. 안 보이시는가 보네.”

이걸 상대방 입장에서 생각해보자. 직원이 병원에 갔는지, 써붙여놨는데 못봤는지가 중요한가? 전혀 아니다.

그래서 손님들은 하나 같이 이렇게 물었다. “그래서 식사 안 돼요?”

그 사람이 지금 알고 싶은 것은 무엇인가? 우리가 지금 대화로 해결하고자 하는 문제는 무엇인가?

'지금 식사를 할 수 없는지 없는지를 확인하는 것'이다. 그게 다다.

우리는 보통 내 입장을 얘기한다. 영업을 할 수 없는 병원 방문이라는 불가피한 사유가 있고, 나는 성의있게 문 앞에다 그것을 써붙여놓기까지 했다라는 사실. 하지만 그걸 안보고 사람들은 자꾸 물어본다는 사실.

억울함과 귀찮음을 남들에게 조금이나마 표현하려 한다. 그게 우리의 즉각적인 감정이니까.

맞다. 손님들이 잘못 했을 수도 있고, 틀렸을 수도 있다. 진짜 대문짝만하게 썼는데 못 봤을 수도 있다.

하지만 이미 가게 안에 들어와서 직원에게 물어본 순간, 그런 건 중요하지 않다.

다른 사람들이 어떤 행동을 하는데는 다 어떤 이유가 있기 마련이다. 써붙인 건 봤지만, 이미 밥을 먹고 있는 나를 봤을 수도 있고. 써붙인 게 무슨 뜻인지 이해못했을 수도 있고.

손님(상대방)이 생각하기에는 다 합리적인 행동이다. 이게 정말 중요하다.

사람들이 하는 행동에는 다 이유가 있고, 그 사람의 현재 감정과 입장에서는 철저히 합리적이다.

그래서 합리적으로 해결을 하려면, 그 사람의 입장이 되어서 말을 해야 한다.

차라리 나라면 일단 식사가 안 된다, 라고 먼저 친절하게 얘기를 한 다음, 따라나가면서 이렇게 물어봤을 것 같다.

‘혹시 들어오면서 종이가 보이셨나요?’ 최대한 비난처럼 들리지 않게끔.

여기에서 ‘소통의 목적’은 이 사람한테 왜 들어왔는지 따지는 게 아니다. 
더 이상 사람들이 오해해서 식당에 들어오지 않게 만드는 것이다.

내가 전달한 메시지가 상대방에게 제대로 안 들어갔구나. 라고 가정해야한다. 상대방이 이해하지 못했으니까, 내가 제대로 전달할 방법을 찾아야 한다. 종이가 보였는데도 들어왔다면 문구를 바꿔본다. 종이가 안 보이면 보이게 바꿔본다. 등등.

하지만 여직원은 손님이 나가자 이렇게 말했다.

“사람들이 이걸 안 보네..”

기본적으로 세상 사람들은 오직 자기의 문제와 입장에만 관심이 있다. 의사소통이 어려운 근본적인 이유다.

바꿔말하면 상대방의 입장에서 말할 수 있으면, 엄청난 문제 해결력이 생긴다.

상대방이 원하는 걸 다 들어줘야 한다는 말은 아니다. 그러나 '내 입장'을 얘기하는 건 보통 '내 목적'을 달성하는데 도움이 안된다. 오히려 상대방의 입장에서 말을 하면, 대화의 ‘목적’은 오히려 내가 원하는 대로 흘러가는 경우가 많다.

만약 식당 직원이 ‘써붙여놨는데도 자꾸 물어보는 짜증을 표현’하는 데 집중하지 않았다면? ‘사람들이 오해하지 않도록 하는 것’에 집중했다면? 원하는 바를 쉽게 달성했을 거다.

짧은 대화로도 이런 소통 방식의 차이를 볼 수 있다. 회사에서도 마찬가지다. 메시지 한두 줄로도 이 분이 소통 잘하는 사람인지 아닌지가 느껴진다.

여러분도 한번 내가 들은 말을 곱씹어보시면 어떨지. 오늘 그 사람이 나한테 한 말은 본인 입장에서 한 말이었을까, 내 입장에서 한 말이었을까?

결론: 소통을 잘하려면 상대방의 입장에서 말하자.

https://ai.meta.com/blog/yann-lecun-advances-in-ai-research/

Human and nonhuman animals seem able to learn enormous amounts of background knowledge about how the world works through observation and through an incomprehensibly small amount of interactions in a task-independent, unsupervised way,

LeCun proposes that one of the most important challenges in AI today is devising learning paradigms and architectures that would allow machines to learn world models in a self-supervised fashion and then use those models to predict, reason, and plan.

https://youtu.be/5t1vTLU7s40?si=Xb7D8LpFcnfrsz55

와 이건 생각도 못했는데, 맞는 말인 것 같다. 역시 회사마다 특유의 DNA가 있는듯. 출처는 오름테라퓨틱 이승주 대표 페이스북.

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프로젝트 포트폴리오를 (석유) 파이프라인에 비유하는 등, 제약바이오와 유전개발과 업의 속성이 비슷하지 않을까 막연해 생각해왔는데, SK 출신을 만나서 이야기 하던 중에 더 확신이 들었습니다.

Q: SK는 다른 대기업과 달리 왜 혁신신약개발을 잘 하는지?

SK출신 왈:
식품과 반도체 회사는 업의 속성때문에 신약개발을 할 수 없다.

식품회사는 6개월 제품개발기간후에 바로 매출이 일어나야하는데, 혁신신약개발에 들어가는 시간과 자본을 이해 할 수 없다. 반도체 회사는 대규모 자본에는 익숙한데, 퀄러티 컨트롤 하면서 규모를 키워서 단가를 낮추는 비즈니스에 익숙 하기 때문에, 바이오하고 접목점은 규모와 제조원가가 중요한 바이오시밀러, 그리고 foundry 사업과 비슷한 CMO말고는 없다.

그런데 해외유전 개발을 하는 SK는 할 수 있다. 해외 유전 개발에 5~10년의 시간과 3~4000억이 들어가는데, 잘되면 노다지이지만 안되면 기름 한방울 안나는 업의 속성이 신약개발과 비슷해서, 유전개발에 익숙한 최고 경영진은 신약개발의 시간, 자본, 리스크와 리턴에 익숙하다.

https://www.facebook.com/sjleebio/posts/pfbid02CCUXhBS3Gy89ysEmLiFdyHwykxcXqnF2et4HZFfJ1bFMaH5xGC8MckDcszpv9Deol

“뭐든지 제일 잘하는 사람이 가르쳐준 걸 정확히 따라 하려고 최선을 다했어요. 전 잘 모르니까요. 똑같이 따라 하게 됐을 땐, 이 사람보다 더 잘할 방법을 고민했죠. 그러다 보니 나중에는 뭐든 제가 제일 잘 만들었어요.”

‘쉬운 길로 가지 않는다. 잘하기 위해선 어떤 어려움도 감수하겠다.’

“어깨너머로 배우는 게 제일 좋은 방법이에요.”

“최고의 경지에 오른 사람의 노하우나 디테일은 말로 설명하기가 어려워요. 어깨너머로만 배울 수 있어요. 그리고 그 작은 차이가 완성도를 판가름하죠.

그런데 어깨너머에서 배우려는 친구들이 정말 없어요. 그건 본인이 원해야 하는 거거든요. 대부분은 가르쳐주길 기다리고 있어요. 꼰대라고 할지도 모르겠지만, 저는 그렇게 배운 사람들이 잘하는 걸 본 적이 없어요.”

“요리를 만들 때 하는 고민은 하나예요. ‘이걸 어떻게 더 맛있게 만들 수 있을까.’ 생각의 흐름대로 다 시도해 보죠. 많은 실패를 해요. 아이디어를 완성도 있는 음식으로 만드는 과정은 지옥 같아요.”

“‘도토리를 어떻게 하면 가장 맛있게 먹을 수 있을까’에서 출발했어요. 정말 향이 좋은 도토리도 묵으로 만들면 밍밍하더라고요. 전 도토리 향이 좋았어요. 그렇다면 다른 사람도 좋아할 것 같았죠. 그래서 도토리 향을 가장 맛있고 진하게 끌어낼 방법을 찾았어요.”

먼저 도토리를 공부했습니다. 도토리나무 아래에 트러플truffle이 자란단 걸 알게 됐어요. 트러플과 도토리를 함께 먹으니 더 맛있더래요. 육수는 닭의 살로만 냈어요. 뼈를 우리면 진한 육수가 나오거든요. 도토리 맛을 덮지 않게 은은한 육수, ‘치킨 티chicken tea’를 만든 거예요.

그럼, 잉걸불에 태운 이유는 뭘까요? 도토리의 쌉싸름하고 고소한 향이 강해져서예요. 그렇게 태운 도토리를 빻아 면을 만들고, 치킨 티와 잘게 썬 참나물을 넣어 끓이고, 블랙트러플을 올려 요리가 탄생했죠.

그가 말하는 진정성은 ‘가장 소홀하기 쉬운 것조차 소홀히 하지 않는 태도’입니다.

“제가 채소의 익힘 정도를 중요하게 생각하는 이유는, 디시dish에서 가장 소홀히 하기 쉬운 부분 중 하나이기 때문이에요. 고기가 맛있고 소스가 맛있으면, 맛있는 요리겠죠. 하지만 그건 가장 기본이에요. 대충 해서 넣을 수 있는 채소의 간과 익힘까지 하나하나 다 맛보고 최선을 다할 때, 요리에 진정성이 있는 거죠.”

“어떤 사람들은 웃으면서 일하는 게 행복인 줄 아는데, 저는 아니라고 생각해요. 정말 내 모든 걸 집중해서 치열하게 노력한 끝에 좋은 결과를 얻을 때, 그 행복이 훨씬 크고 보람차요. 안 해본 사람은 몰라요. 근데 전 그게 얼마나 행복한지 알거든요.”

“제 인생 요리는 제가 만드는 다음 요리에요. 예전 건 다 지나간 거고, 레퍼런스일 뿐이죠. 가장 중요한 건 이다음에 나가는 음식밖에 없어요.”

최근 나에게 가장 큰 영감을 준건 다름아닌 흑백요리사 안성재 셰프의 심사평.

“뭐든지 제일 잘하는 사람이 가르쳐준 걸 정확히 따라 하려고 최선을 다했어요. 전 잘 모르니까요. 똑같이 따라 하게 됐을 땐, 이 사람보다 더 잘할 방법을 고민했죠. 그러다 보니 나중에는 뭐든 제가 제일 잘 만들었어요.”

"돌이켜 보니, 전 항상 제일 어려운 길을 선택했어요. 제일 어려운 길을 선택하면, 그게 제일 좋은 결정이었죠.”

"최고의 경지에 오른 사람의 노하우나 디테일은 말로 설명하기가 어려워요. 어깨너머로만 배울 수 있어요. 그리고 그 작은 차이가 완성도를 판가름하죠."

"흑백요리사는 음식의 스펙트럼이 넓었어요. 급식부터 파인 다이닝까지, 모든 걸 한 기준으로 평가할 순 없었죠. 무엇을 의도했는지, 어떻게 만들었는지를 들어야만 제 판단의 기준을 잡을 수 있었어요."

"제가 채소의 익힘 정도를 중요하게 생각하는 이유는, 디시dish에서 가장 소홀히 하기 쉬운 부분 중 하나이기 때문이에요. 고기가 맛있고 소스가 맛있으면, 맛있는 요리겠죠. 하지만 그건 가장 기본이에요. 대충 해서 넣을 수 있는 채소의 간과 익힘까지 하나하나 다 맛보고 최선을 다할 때, 요리에 진정성이 있는 거죠.”

“어떤 사람들은 웃으면서 일하는 게 행복인 줄 아는데, 저는 아니라고 생각해요. 정말 내 모든 걸 집중해서 치열하게 노력한 끝에 좋은 결과를 얻을 때, 그 행복이 훨씬 크고 보람차요. 안 해본 사람은 몰라요. 근데 전 그게 얼마나 행복한지 알거든요.”

https://www.longblack.co/note/1224?ticket=NT244263625a5a4423dd7cd8eab2dc1b94734c

앤트로픽 CEO가 바라보는 낙관적인 AI 세상. 나 또한 이런 세상이 너무나도 기대된다.

https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace

https://www.facebook.com/syp.sypark/posts/pfbid0C44uZGVkuUAAWavGigg9weYBJcyZ54iyhcpYfgwC4qwJysCTpaYYqpp3tR2gWwMnl (한국어 요약)

인류 역사에 남을 한 장면인 것 같아서 아카이브. 이로써 내가 살아있는 동안 우주로 나아갈 확률이 조금 더 올라갔다.

https://twitter.com/elonmusk/status/1845446365717156265

Li Lu

"Part of the game is to come into your own.

You must find some way that perfectly fits your personality.

It is a competitive game, so you’re going to run into a lot of hardworking fellows.

The only way to gain an edge is through long and hard work. Do what you love to do, so you just naturally do it or think about it all the time, even if you’re relaxing.

Over time, you can accumulate a huge advantage if it comes naturally to you. The ones who really figure out their own style and stick to it and let their natural temperament take over will have a big advantage.

The game is a process of discovering: who you are, what you’re interested in, what you’re good at, what you love to do, then magnifying that until you gain a sizable edge over all the other people."

일론 머스크 진영의 회사들은 다른 회사들이 조금씩 성장하고 있을 때, 혼자서 퀀텀 점프식 진보를 해버리니... 완전히 다른 게임을 하고 있는 것이다.

아이러니한건 (경영학과에서 배우는 오리지널한 경영학 관점이 아니라) 꿈의 차원에서 접근하는 것이 비즈니스적으로도 훨씬 더 큰 파급력을 가져오고 있다는 부분.

"The Tesla bet, though, is that Waymo’s approach ultimately doesn’t scale and isn’t generalizable to true Level 5, while starting with the dream — true autonomy — leads Tesla down a better path of relying on nothing but AI, fueled by data and fine-tuning that you can only do if you already have millions of cars on the road."

"That is the connection to SpaceX and what happened this weekend: if you start with the dream, then understand the cost structure necessary to achieve that dream, you force yourself down the only path possible, forgoing easier solutions that don’t scale for fantastical ones that do."

https://stratechery.com/2024/elon-dreams-and-bitter-lessons

왜 SpaceX는 Rocket을 Reusable하게 만들 수 있었는가?

상식적이고 합리적인 방식으로 10배 좋은 것을 만들기 어렵다.

기존 Player들의 사고 방식
뵈르너의 발언은 세상을 정적으로 바라본다는 점에서 보울스와 비슷합니다. 보울스는 이번 주말에 우리가 본 훨씬 더 큰 로켓을 잡는 버전 2의 예는커녕 SpaceX가 실제로 로켓을 드론 우주선에 착륙시켜 재사용하는 방법을 알아낸 세상을 앞을 내다보지 못했습니다. 한편 뵈르너는 거꾸로 볼 수 없습니다. SpaceX가 외부 고객과 자체(스타링크) 모두에서 훨씬 더 많은 물량을 확보할 수 있는 이유는 저렴하기 때문입니다. 저렴하다는 것은 규모를 만들어내고, 규모를 통해 더 저렴한 제품을 만들 수 있으며, 궁극적으로는 완전히 새로운 시장을 창출할 수 있습니다.

SpaceX는 꿈입니다. 화성으로, 그리고 그 너머로 인류의 영역을 지구 너머로 확장하려는 꿈이지만, 아리안스페이스는 그저 사업일 뿐입니다. 하지만 이것이 그들의 운명이었습니다. 기업은 옵션을 신중하게 평가하고, 반드시 가장 상승 가능성이 높은 옵션을 선택하는 것이 아니라 성공 가능성을 고려하여 예상 가치가 가장 큰 옵션을 선택하며, 그 경우에도 대부분 헤지 또는 옵션 가치를 구축하는 것이 현명하다고 생각합니다.

하지만 몽상가는 성공에서 시작하여 거꾸로 생각합니다. 이 사례에서 머스크는 X의 출시 비용을 낮추려는 동기를 설명했습니다:

70년간의 AI 연구에서 얻을 수 있는 가장 큰 교훈은 계산을 활용하는 일반적인 방법이 궁극적으로 가장 효과적이며 큰 차이로 가장 효과적이라는 것입니다. 그 궁극적인 이유는 무어의 법칙, 즉 계산 단위당 비용이 기하급수적으로 계속 하락한다는 법칙이 일반화되었기 때문입니다. 대부분의 AI 연구는 에이전트가 사용할 수 있는 연산이 일정한 것처럼 수행되어 왔지만(이 경우 인간의 지식을 활용하는 것이 성능을 개선하는 유일한 방법 중 하나), 일반적인 연구 프로젝트보다 약간 더 오랜 시간이 지나면 필연적으로 더 많은 연산을 사용할 수 있게 됩니다.

연구자들은 단기간에 변화를 가져올 수 있는 개선을 추구하기 위해 해당 분야에 대한 인간의 지식을 활용하려고 하지만, 장기적으로 중요한 것은 계산의 활용뿐입니다. 이 두 가지가 서로 상충할 필요는 없지만 실제로는 상충하는 경향이 있습니다. 한 쪽에 투자한 시간은 다른 쪽에 투자하지 않은 시간입니다. 한 가지 접근 방식 또는 다른 접근 방식에 투자하는 데에는 심리적인 부담이 있습니다. 그리고 인간 지식 접근 방식은 계산을 활용하는 일반적인 방법을 활용하는 데 적합하지 않은 방식으로 방법을 복잡하게 만드는 경향이 있습니다.AI 연구자들이 이 쓰라린 교훈을 뒤늦게 깨달은 사례는 많으며, 가장 눈에 띄는 몇 가지 사례를 살펴보는 것은 유익합니다.

이것은 큰 교훈입니다. 현장에서는 여전히 같은 종류의 실수를 계속 저지르고 있기 때문에 우리는 아직 완전히 배우지 못했습니다. 이를 파악하고 효과적으로 저항하기 위해서는 이러한 실수의 매력을 이해해야 합니다. 우리가 생각하는 방식으로 구축하는 것은 장기적으로 효과가 없다는 씁쓸한 교훈을 배워야 합니다. 이 쓰라린 교훈은 1) 인공지능 연구자들이 종종 에이전트에 지식을 구축하려고 시도해왔고, 2) 이는 단기적으로는 항상 도움이 되고 연구자에게 개인적으로 만족감을 주지만 3) 장기적으로는 정체되고 심지어 더 이상의 발전을 억제하며, 4) 결국 검색 및 학습에 의한 확장 계산에 기반한 반대 접근 방식을 통해 획기적인 발전이 이루어졌다는 역사적 관찰에 근거하고 있습니다. 최종적인 성공은 인간 중심의 선호된 접근 방식에 대한 성공이기 때문에 씁쓸함이 묻어나고 종종 불완전하게 소화되기도 합니다.

이 쓰라린 교훈에서 배워야 할 한 가지는 범용 방법, 즉 사용 가능한 계산이 매우 커져도 계산이 증가함에 따라 계속 확장되는 방법의 막강한 힘입니다. 이렇게 자의적으로 확장되는 것처럼 보이는 두 가지 방법은 검색과 학습입니다.

쓰라린 교훈에서 배워야 할 두 번째 일반적인 점은 마음의 실제 내용은 엄청나게, 헤아릴 수 없을 정도로 복잡하다는 것입니다. 공간, 사물, 다중 에이전트 또는 대칭에 대해 생각하는 간단한 방법과 같이 마음의 내용을 생각하는 간단한 방법을 찾으려는 시도를 중단해야 한다는 것입니다. 이 모든 것은 임의적이고 본질적으로 복잡한 외부 세계의 일부입니다. 이러한 복잡성은 끝이 없기 때문에 내장되어야 하는 것이 아니라 이러한 임의의 복잡성을 찾아서 포착할 수 있는 메타 메서드만 내장해야 합니다. 이러한 방법의 핵심은 좋은 근사치를 찾을 수 있다는 것이지만, 근사치 검색은 우리가 아닌 다른 방법으로 해야 한다는 것입니다. 우리는 우리가 발견한 것을 포함하는 것이 아니라 우리가 발견한 것처럼 발견할 수 있는 AI 에이전트를 원합니다. 발견한 내용을 담으면 발견 프로세스가 어떻게 이루어질 수 있는지 파악하기가 더 어려워질 뿐입니다.

http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html