We just published my interview with Slow Ventures GP (and former VP Product Facebook) Sam Lessin. A contrarian in the best sense, Sam was a pleasure to talk with.
A few highlights:
👽 Lessons from science fiction. Science fiction has often served as inspiration for technologists. For Sam Lessin, it’s the genre’s similarities with investing that are perhaps most interesting. Though leveraging very different mediums, both science fiction worldbuilders and venture investors advance a thesis for what the world might become.
📊 The merits of metrics. For many years of his career, Sam considered metrics limiting. He believed that focusing too closely on certain figures “over-constrained” a problem, thwarting the ability to address its fundamentals. He has changed his opinion. Rather than a restriction, Sam now sees metrics as an opportunity for agency. Once given a certain number to focus on, team members are empowered to handle the matter as they deem best.
🤥 Delusion and honesty. By definition, founders are deluded – at least in Sam’s view. To change the world, disrupt incumbents, and remake industries, productive insanity is required. Founders have to balance that wild ambition with internal honesty. For Sam, the ideal entrepreneur understands how to balance being “strategically crazy” with deep introspection.
🧠 AI hype. As Silicon Valley rushes to capitalize AI startups, Sam is largely sitting back. Though he finds the technology compelling, the long-time VC sees it as a poor place to invest. Sam expects the value of this technology to primarily accrue to large, established players, with few new startups breaking through.
🏆 Winning big. Sam has logged remarkable successes in his investing career, backing companies like Slack, Robinhood, Airtable, Nextdoor, and Solana. Sam doesn’t see himself as a true investing craftsman despite his wins. In his view, the best investors are not only directionally correct but bold enough to double and triple down. That’s how you can hit a $10 billion return on even a single exceptional bet.
https://lnkd.in/gP2zhSSu
A few highlights:
👽 Lessons from science fiction. Science fiction has often served as inspiration for technologists. For Sam Lessin, it’s the genre’s similarities with investing that are perhaps most interesting. Though leveraging very different mediums, both science fiction worldbuilders and venture investors advance a thesis for what the world might become.
📊 The merits of metrics. For many years of his career, Sam considered metrics limiting. He believed that focusing too closely on certain figures “over-constrained” a problem, thwarting the ability to address its fundamentals. He has changed his opinion. Rather than a restriction, Sam now sees metrics as an opportunity for agency. Once given a certain number to focus on, team members are empowered to handle the matter as they deem best.
🤥 Delusion and honesty. By definition, founders are deluded – at least in Sam’s view. To change the world, disrupt incumbents, and remake industries, productive insanity is required. Founders have to balance that wild ambition with internal honesty. For Sam, the ideal entrepreneur understands how to balance being “strategically crazy” with deep introspection.
🧠 AI hype. As Silicon Valley rushes to capitalize AI startups, Sam is largely sitting back. Though he finds the technology compelling, the long-time VC sees it as a poor place to invest. Sam expects the value of this technology to primarily accrue to large, established players, with few new startups breaking through.
🏆 Winning big. Sam has logged remarkable successes in his investing career, backing companies like Slack, Robinhood, Airtable, Nextdoor, and Solana. Sam doesn’t see himself as a true investing craftsman despite his wins. In his view, the best investors are not only directionally correct but bold enough to double and triple down. That’s how you can hit a $10 billion return on even a single exceptional bet.
https://lnkd.in/gP2zhSSu
The Generalist
Modern Meditations: Sam Lessin
The Slow Ventures GP on philosophy, empowering metrics, AI hype, and John Wick.
She started a dating app called Bumble in 2014 that let women make the first move and became the youngest self-made billionaire in the world.
Nearly 9 years and countless Bumble weddings and babies later, she's celebrated over 1.5 billion first moves.
Here are 4 pieces of advice from the queen of dating, Whitney Wolfe Herd:
1. 𝘐 𝘳𝘦𝘢𝘭𝘭𝘺 𝘵𝘳𝘺 𝘵𝘰 𝘢𝘴𝘬 𝘮𝘺𝘴𝘦𝘭𝘧 𝘵𝘩𝘦 𝘲𝘶𝘦𝘴𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘰𝘧 𝘯𝘪𝘯𝘦. 𝘞𝘪𝘭𝘭 𝘵𝘩𝘪𝘴 𝘮𝘢𝘵𝘵𝘦𝘳 𝘪𝘯 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘮𝘪𝘯𝘶𝘵𝘦𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘩𝘰𝘶𝘳𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘥𝘢𝘺𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘸𝘦𝘦𝘬𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘮𝘰𝘯𝘵𝘩𝘴 𝘰𝘳 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘺𝘦𝘢𝘳𝘴? 𝘐𝘧 𝘪𝘵 𝘸𝘪𝘭𝘭 𝘵𝘳𝘶𝘭𝘺 𝘮𝘢𝘵𝘵𝘦𝘳 𝘧𝘰𝘳 𝘢𝘭𝘭 𝘰𝘧 𝘵𝘩𝘰𝘴𝘦, 𝘱𝘢𝘺 𝘢𝘵𝘵𝘦𝘯𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘵𝘰 𝘪𝘵.
2. 𝘈𝘧𝘵𝘦𝘳 𝘨𝘳𝘢𝘥𝘶𝘢𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘪𝘯 𝘐𝘯𝘵𝘦𝘳𝘯𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭 𝘙𝘦𝘭𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯𝘴 𝘪𝘯 2011, 𝘐 𝘵𝘶𝘳𝘯𝘦𝘥 𝘥𝘰𝘸𝘯 𝘴𝘢𝘧𝘦, 𝘤𝘰𝘳𝘱𝘰𝘳𝘢𝘵𝘦 𝘫𝘰𝘣 𝘰𝘧𝘧𝘦𝘳𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘦𝘢𝘥 𝘢𝘤𝘤𝘦𝘱𝘵𝘦𝘥 𝘢 𝘱𝘰𝘴𝘪𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘢𝘵 𝘢𝘯 '𝘪𝘯𝘤𝘶𝘣𝘢𝘵𝘰𝘳' 𝘪𝘯 𝘓.𝘈. - 𝘢 𝘵𝘦𝘤𝘩 𝘸𝘰𝘳𝘥 𝘧𝘰𝘳 𝘢 𝘵𝘦𝘢𝘮 𝘰𝘧 𝘱𝘦𝘰𝘱𝘭𝘦 𝘸𝘩𝘰 𝘢𝘳𝘦 𝘧𝘶𝘯𝘥𝘦𝘥 𝘣𝘺 𝘪𝘯𝘷𝘦𝘴𝘵𝘰𝘳𝘴 𝘵𝘰 𝘤𝘳𝘦𝘢𝘵𝘦 𝘢𝘱𝘱𝘴. 𝘐 𝘬𝘯𝘦𝘸 𝘵𝘩𝘦 𝘧𝘶𝘵𝘶𝘳𝘦 𝘸𝘢𝘴 𝘥𝘪𝘨𝘪𝘵𝘢𝘭 𝘢𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘐 𝘩𝘢𝘥 𝘵𝘰 𝘵𝘢𝘬𝘦 𝘢 𝘳𝘪𝘴𝘬.
3. 𝘓𝘰𝘰𝘬 𝘢𝘵 𝘸𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘣𝘳𝘰𝘬𝘦𝘯 𝘪𝘯 𝘴𝘰𝘤𝘪𝘦𝘵𝘺, 𝘧𝘪𝘨𝘶𝘳𝘦 𝘰𝘶𝘵 𝘩𝘰𝘸 𝘵𝘰 𝘮𝘢𝘬𝘦 𝘪𝘵 𝘣𝘦𝘵𝘵𝘦𝘳, 𝘢𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘦𝘯, 𝘢𝘳𝘰𝘶𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘢𝘵, 𝘧𝘰𝘳𝘮𝘶𝘭𝘢𝘵𝘦 𝘢 𝘣𝘶𝘴𝘪𝘯𝘦𝘴𝘴.
4. 𝘏𝘢𝘷𝘦 𝘢 𝘥𝘳𝘦𝘢𝘮, 𝘤𝘩𝘢𝘴𝘦 𝘪𝘵 𝘥𝘰𝘸𝘯, 𝘫𝘶𝘮𝘱 𝘰𝘷𝘦𝘳 𝘦𝘷𝘦𝘳𝘺 𝘴𝘪𝘯𝘨𝘭𝘦 𝘩𝘶𝘳𝘥𝘭𝘦, 𝘢𝘯𝘥 𝘳𝘶𝘯 𝘵𝘩𝘳𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘧𝘪𝘳𝘦 𝘢𝘯𝘥 𝘪𝘤𝘦 𝘵𝘰 𝘨𝘦𝘵 𝘵𝘩𝘦𝘳𝘦.
https://twitter.com/arjunmahadevan/status/1678394447459909634?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow
Nearly 9 years and countless Bumble weddings and babies later, she's celebrated over 1.5 billion first moves.
Here are 4 pieces of advice from the queen of dating, Whitney Wolfe Herd:
1. 𝘐 𝘳𝘦𝘢𝘭𝘭𝘺 𝘵𝘳𝘺 𝘵𝘰 𝘢𝘴𝘬 𝘮𝘺𝘴𝘦𝘭𝘧 𝘵𝘩𝘦 𝘲𝘶𝘦𝘴𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘰𝘧 𝘯𝘪𝘯𝘦. 𝘞𝘪𝘭𝘭 𝘵𝘩𝘪𝘴 𝘮𝘢𝘵𝘵𝘦𝘳 𝘪𝘯 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘮𝘪𝘯𝘶𝘵𝘦𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘩𝘰𝘶𝘳𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘥𝘢𝘺𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘸𝘦𝘦𝘬𝘴, 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘮𝘰𝘯𝘵𝘩𝘴 𝘰𝘳 𝘯𝘪𝘯𝘦 𝘺𝘦𝘢𝘳𝘴? 𝘐𝘧 𝘪𝘵 𝘸𝘪𝘭𝘭 𝘵𝘳𝘶𝘭𝘺 𝘮𝘢𝘵𝘵𝘦𝘳 𝘧𝘰𝘳 𝘢𝘭𝘭 𝘰𝘧 𝘵𝘩𝘰𝘴𝘦, 𝘱𝘢𝘺 𝘢𝘵𝘵𝘦𝘯𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘵𝘰 𝘪𝘵.
2. 𝘈𝘧𝘵𝘦𝘳 𝘨𝘳𝘢𝘥𝘶𝘢𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘪𝘯 𝘐𝘯𝘵𝘦𝘳𝘯𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭 𝘙𝘦𝘭𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯𝘴 𝘪𝘯 2011, 𝘐 𝘵𝘶𝘳𝘯𝘦𝘥 𝘥𝘰𝘸𝘯 𝘴𝘢𝘧𝘦, 𝘤𝘰𝘳𝘱𝘰𝘳𝘢𝘵𝘦 𝘫𝘰𝘣 𝘰𝘧𝘧𝘦𝘳𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘦𝘢𝘥 𝘢𝘤𝘤𝘦𝘱𝘵𝘦𝘥 𝘢 𝘱𝘰𝘴𝘪𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘢𝘵 𝘢𝘯 '𝘪𝘯𝘤𝘶𝘣𝘢𝘵𝘰𝘳' 𝘪𝘯 𝘓.𝘈. - 𝘢 𝘵𝘦𝘤𝘩 𝘸𝘰𝘳𝘥 𝘧𝘰𝘳 𝘢 𝘵𝘦𝘢𝘮 𝘰𝘧 𝘱𝘦𝘰𝘱𝘭𝘦 𝘸𝘩𝘰 𝘢𝘳𝘦 𝘧𝘶𝘯𝘥𝘦𝘥 𝘣𝘺 𝘪𝘯𝘷𝘦𝘴𝘵𝘰𝘳𝘴 𝘵𝘰 𝘤𝘳𝘦𝘢𝘵𝘦 𝘢𝘱𝘱𝘴. 𝘐 𝘬𝘯𝘦𝘸 𝘵𝘩𝘦 𝘧𝘶𝘵𝘶𝘳𝘦 𝘸𝘢𝘴 𝘥𝘪𝘨𝘪𝘵𝘢𝘭 𝘢𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘐 𝘩𝘢𝘥 𝘵𝘰 𝘵𝘢𝘬𝘦 𝘢 𝘳𝘪𝘴𝘬.
3. 𝘓𝘰𝘰𝘬 𝘢𝘵 𝘸𝘩𝘢𝘵 𝘪𝘴 𝘣𝘳𝘰𝘬𝘦𝘯 𝘪𝘯 𝘴𝘰𝘤𝘪𝘦𝘵𝘺, 𝘧𝘪𝘨𝘶𝘳𝘦 𝘰𝘶𝘵 𝘩𝘰𝘸 𝘵𝘰 𝘮𝘢𝘬𝘦 𝘪𝘵 𝘣𝘦𝘵𝘵𝘦𝘳, 𝘢𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘦𝘯, 𝘢𝘳𝘰𝘶𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘢𝘵, 𝘧𝘰𝘳𝘮𝘶𝘭𝘢𝘵𝘦 𝘢 𝘣𝘶𝘴𝘪𝘯𝘦𝘴𝘴.
4. 𝘏𝘢𝘷𝘦 𝘢 𝘥𝘳𝘦𝘢𝘮, 𝘤𝘩𝘢𝘴𝘦 𝘪𝘵 𝘥𝘰𝘸𝘯, 𝘫𝘶𝘮𝘱 𝘰𝘷𝘦𝘳 𝘦𝘷𝘦𝘳𝘺 𝘴𝘪𝘯𝘨𝘭𝘦 𝘩𝘶𝘳𝘥𝘭𝘦, 𝘢𝘯𝘥 𝘳𝘶𝘯 𝘵𝘩𝘳𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘧𝘪𝘳𝘦 𝘢𝘯𝘥 𝘪𝘤𝘦 𝘵𝘰 𝘨𝘦𝘵 𝘵𝘩𝘦𝘳𝘦.
https://twitter.com/arjunmahadevan/status/1678394447459909634?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow
X (formerly Twitter)
Arjun Mahadevan (Mr. LLC 🇺🇸) on X
She started a dating app called Bumble in 2014 that let women make the first move and became the youngest self-made billionaire in the world.
Nearly 9 years and countless Bumble weddings and babies later, she's celebrated over 1.5 billion first moves.
Here…
Nearly 9 years and countless Bumble weddings and babies later, she's celebrated over 1.5 billion first moves.
Here…
원타임 북클럽 : 일명 "실시간 책번개"
새로운 개념의 북클럽 방식을 설계했는데 소개할까 한다. 지인분들께 드리는 새해선물로 생각해 주시면 좋겠다. 기본적으로 한번만 하고 마는 일회성 북클럽이다.
한번은 꼭 읽고 싶지만 이대로 가다간 평생 안읽을 것 같은 책을 고른다. 이게 중요하다. 두께는 상관 없음.
누군가가 이번주 무슨 요일 밤 몇시 이렇게 제안을 하면 관심있는 사람들이 모인다. 코로나 땜에 온라인으로. 딱 한시간만. 제안한 사람은 물론, 모이는 사람 누구도 그 책을 미리 읽어올 필요가 없다. 아마 아무도 안읽고 모이는 것이 더 흔할 것이다. 다만 전자책/종이책은 준비할 필요가 있다.
모이면 다음 순서로 진행을 한다.
1. (5분) 서로 소개 및 이 책에 대해 기대되는 것들 나누기 (이미 어느 정도 정보가 있는 분들이 있을 것이므로)
2. (5분) 타이머 설정후 각자 개인적으로 책을 훑으면서 이번 모임에서 내가 읽고 싶은 부분을 찾는다(보통은 챕터 단위로 하게 되더라). 그리고 해당 부분을 내 셀에 적는다. <온라인 회의 요결> https://youtu.be/fKgitEaFmd0 참고
3. (5분) 앞의 내용 공유
4. (15분) 역시 타이머. 각자 자기가 읽기로 한 부분 읽기. 읽으면서 내 컬럼에 인상적인 문구는 복붙하고, 통찰이나 질문도 적음.
5. (20분) 앞의 내용 공유. 서로 질문하고 토론. 중간에 필요에 따라 책의 해당 부분을 찾아 함께 읽고 논의할 수도 있음.
6. (10분) 전체 소감 나누기. 앞으로 뭘 해보겠다 하는 행동계획도 좋음.
이렇게 하면 딱 한시간이다. 서너명에서 예닐곱명까지 이렇게 해봤다. 이걸 하고 나면 각자 읽은 부분은 정말 짧지만 신기하게 책의 와꾸가 들어오게 된다. 퍼즐 맞추기 같다고 할까.
제안자는 이 활동을 토대로 추진력을 얻어 이 책을 더 보게 될 수도 있고, 혹은 이 정도면 됐다 하고 미련을 버릴 수도 있다. 참석자들이 대부분 마음에 들어하면 이 책으로 정해진 횟수(통상 4-6회 정도를 추천) 동안 정기적으로 이 모임을 진행할 수도 있다.
이런 방식으로 근래에 북클럽을 여러번 했는데 참석자들의 만족도가 매우 높았다. 참고로 선정한 책들은 모두 원서에 전문서적이었다. 15분이 절대 짧은 시간이 아니라는거, 내가 이렇게까지 몰입해서 능동적으로 읽을 수도 있다는거에 놀라게 될 거다. 이걸 꾸준히 하면 독서 능력/야생학습 능력이 확 늘게 된다.
새로운 개념의 북클럽 방식을 설계했는데 소개할까 한다. 지인분들께 드리는 새해선물로 생각해 주시면 좋겠다. 기본적으로 한번만 하고 마는 일회성 북클럽이다.
한번은 꼭 읽고 싶지만 이대로 가다간 평생 안읽을 것 같은 책을 고른다. 이게 중요하다. 두께는 상관 없음.
누군가가 이번주 무슨 요일 밤 몇시 이렇게 제안을 하면 관심있는 사람들이 모인다. 코로나 땜에 온라인으로. 딱 한시간만. 제안한 사람은 물론, 모이는 사람 누구도 그 책을 미리 읽어올 필요가 없다. 아마 아무도 안읽고 모이는 것이 더 흔할 것이다. 다만 전자책/종이책은 준비할 필요가 있다.
모이면 다음 순서로 진행을 한다.
1. (5분) 서로 소개 및 이 책에 대해 기대되는 것들 나누기 (이미 어느 정도 정보가 있는 분들이 있을 것이므로)
2. (5분) 타이머 설정후 각자 개인적으로 책을 훑으면서 이번 모임에서 내가 읽고 싶은 부분을 찾는다(보통은 챕터 단위로 하게 되더라). 그리고 해당 부분을 내 셀에 적는다. <온라인 회의 요결> https://youtu.be/fKgitEaFmd0 참고
3. (5분) 앞의 내용 공유
4. (15분) 역시 타이머. 각자 자기가 읽기로 한 부분 읽기. 읽으면서 내 컬럼에 인상적인 문구는 복붙하고, 통찰이나 질문도 적음.
5. (20분) 앞의 내용 공유. 서로 질문하고 토론. 중간에 필요에 따라 책의 해당 부분을 찾아 함께 읽고 논의할 수도 있음.
6. (10분) 전체 소감 나누기. 앞으로 뭘 해보겠다 하는 행동계획도 좋음.
이렇게 하면 딱 한시간이다. 서너명에서 예닐곱명까지 이렇게 해봤다. 이걸 하고 나면 각자 읽은 부분은 정말 짧지만 신기하게 책의 와꾸가 들어오게 된다. 퍼즐 맞추기 같다고 할까.
제안자는 이 활동을 토대로 추진력을 얻어 이 책을 더 보게 될 수도 있고, 혹은 이 정도면 됐다 하고 미련을 버릴 수도 있다. 참석자들이 대부분 마음에 들어하면 이 책으로 정해진 횟수(통상 4-6회 정도를 추천) 동안 정기적으로 이 모임을 진행할 수도 있다.
이런 방식으로 근래에 북클럽을 여러번 했는데 참석자들의 만족도가 매우 높았다. 참고로 선정한 책들은 모두 원서에 전문서적이었다. 15분이 절대 짧은 시간이 아니라는거, 내가 이렇게까지 몰입해서 능동적으로 읽을 수도 있다는거에 놀라게 될 거다. 이걸 꾸준히 하면 독서 능력/야생학습 능력이 확 늘게 된다.
아침부터 굿뉴스가 왔습니다. 구글 AI Week에 맞춰 온것같기도 한데요. Google Workspace에서 AI기능을 사용하게 된다고 합니다. 아주 재미있을것 같습니다.
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오늘부터 사용 가능한 Workspace Labs의 특징들
[Google Docs에서 AI와 함께 글을 써보세요]
Google Docs에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 텍스트를 제안해드립니다. 예를 들어 "Help me write (Labs)"라는 질문을 통해 블로그 포스트를 작성하거나 노래 가사를 쓰는 것이 가능하며, 이미 존재하는 텍스트를 더 상세하게 혹은 간결하게 재작성하는 것도 가능합니다.
[Gmail에서 빠르게 이메일을 작성하거나 개선해보세요]
Gmail에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 이메일을 작성할 수 있습니다. "Help me write (Labs)" 버튼을 Gmail에서 선택하고 질문을 입력해 직장에 보낼 커버레터나 친구들에게 보낼 생일 초대장을 작성하거나, 초안을 더 상세하게 혹은 간결하게 수정하는 것도 가능합니다.
[Google Slides에서 AI로 이미지를 생성해보세요]
Google Slides에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, "Help me visualize" 버튼을 선택하고 질문을 입력해 피크닉이나 추상화 그림 등의 이미지를 생성하는 것이 가능합니다.
[Google Sheets에서 AI를 활용해 정리해보세요]
Google Sheets에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 표를 제안해드립니다. 예를 들어 "Help me organize (Workspace Labs)" 기능을 이용해 여행 계획이나 작업 트래커를 작성하는 것이 가능합니다.
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오늘부터 사용 가능한 Workspace Labs의 특징들
[Google Docs에서 AI와 함께 글을 써보세요]
Google Docs에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 텍스트를 제안해드립니다. 예를 들어 "Help me write (Labs)"라는 질문을 통해 블로그 포스트를 작성하거나 노래 가사를 쓰는 것이 가능하며, 이미 존재하는 텍스트를 더 상세하게 혹은 간결하게 재작성하는 것도 가능합니다.
[Gmail에서 빠르게 이메일을 작성하거나 개선해보세요]
Gmail에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 이메일을 작성할 수 있습니다. "Help me write (Labs)" 버튼을 Gmail에서 선택하고 질문을 입력해 직장에 보낼 커버레터나 친구들에게 보낼 생일 초대장을 작성하거나, 초안을 더 상세하게 혹은 간결하게 수정하는 것도 가능합니다.
[Google Slides에서 AI로 이미지를 생성해보세요]
Google Slides에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, "Help me visualize" 버튼을 선택하고 질문을 입력해 피크닉이나 추상화 그림 등의 이미지를 생성하는 것이 가능합니다.
[Google Sheets에서 AI를 활용해 정리해보세요]
Google Sheets에서는 인공지능을 이용해 여러분의 질문에 따른 표를 제안해드립니다. 예를 들어 "Help me organize (Workspace Labs)" 기능을 이용해 여행 계획이나 작업 트래커를 작성하는 것이 가능합니다.
semianalysis.com/p/gpt-4-architecture-infrastructure?utm_campaign=post&utm_medium=web
OpenAI’s most durable moat is that they have the most real-world usage, leading engineering talent, and can continue to race ahead of others with future models.
The most interesting aspect of GPT-4 is understanding why they made certain architectural decisions.
Agree
OpenAI’s most durable moat is that they have the most real-world usage, leading engineering talent, and can continue to race ahead of others with future models.
The most interesting aspect of GPT-4 is understanding why they made certain architectural decisions.
Agree
SemiAnalysis
GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE
Demystifying GPT-4: The engineering tradeoffs that led OpenAI to their architecture. OpenAI is keeping the architecture of GPT-4 closed not because of some existential risk to humanity but because …
Forwarded from 요즘AI
OpenAI 창립 멤버 중 한 명인 안드레아 카르파티(Andrej karpathy)가 ‘왜 혁신적 AI에 도달하기 어려운가’라는 아티클을 리트윗했습니다.
AI 진보의 최전선에 있는 그가 다소 보수적인 입장의 아티클을 공유한 것인데, 함께 고민해볼 만한 논거들을 정리해봤습니다.
원본 번역글
—
0/ 일부 AI 옹호론자들은 AI 혁신으로 인해 세계 GDP 성장률이 역사적으로 단 한 번도 넘지 못했던 3%를 넘을 수 있을 것이라고 주장합니다.
물론 혁신의 과정 자체를 자동화할 수 있다면 충분히 가능한 미래지만, 이를 위해서 넘어야 할 과제들이 굉장히 많습니다.
1/ 가장 어려운 문제는 ‘세상은 항상 불균형하게 발전한다는 것’입니다.
일례로 과거의 제조업, 최근의 IT산업은 도구 및 장비의 기술 혁신으로 인해 큰 생산성의 향상을 경험했습니다. 반면, 노동 집약적이거나 인간의 상호작용이 필요한 의료, 교육 등의 공공 부문 직업은 기술의 영향을 크게 받지 못했습니다.
1-1/ 이러한 불균형은 ‘보몰 효과(Baumol effect)*’를 야기할 수 있으며, 이로 인해 생산성이 크게 증가한 직업의 성장률마저 상쇄될 수 있습니다.
*보몰 효과 : 노동 생산성이 크게 증가한 직업의 임금 상승에 반응하여, 생산성이 상대적으로 덜 증가한 직업의 임금도 고용 경쟁에 의해 상승하는 현상. (관련 링크)
1-2/ 결국 AI가 모든 영역을 자동화할 수 있어야 의미있는 수준의 경제 성장이 가능해질 것입니다.
2/ 그렇다면 현재 AI 기술의 발전만으로 모든 산업을 효율화시킬 수 있을까요? 이것이 가능해지려면 다른 분야의 기술 발전도 함께 일어나야 합니다.
2-1/ 로봇 공학은 AI의 발전에 크게 뒤쳐져 있습니다. 벌레의 꿈틀거림은 굉장히 간단한 움직임이지만, 여전히 구현하기 힘든 영역입니다.
2-2/ 현재 대부분의 제조, 건설업은 하드웨어를 필요로 하는데(인력과 같은), 이러한 인력을 대체할 만한 로봇 기술이 발전하지 않는다면 AI 기술만으로는 성장이 크게 가속화되기에는 한계가 있을 수 있습니다.
2-3/ 하드웨어 최적화 또한 한계에 다다랐다는 연구 결과가 있습니다.
컴퓨팅 파워를 몇 배로 확장하려면 하드웨어 영역에 수천억 달러의 추가 지출이 필요합니다. 무어의 법칙이 멈추기 전에 혁신적 AI에 도달할 수 있을지가 주요 관건이 될 것 같습니다.
2-4/ 일각의 연구에서는 2026년에는 고품질의 언어 데이터가 고갈될 수 있다고 경고했습니다. 물론 합성 데이터와 같은 대안이 제시되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 아닙니다.
2-5/ 인간 피드백은 AI의 결과물을 더욱 유용하게 만들지만, 이로 인해 생산성의 향상은 제한될 수 있습니다.
2-6/ 그렇다고 인간 피드백을 제외하기도 어려운 상황입니다. 인간은 가치관에 따라 행동하려고 노력하기 때문에 가장 중요한 데이터는 사람들의 가치관에 대한 것, 즉 인간이 관여해야 하는 것이기 때문입니다.
2-7/ 데이터 문제를 해결하기 위해, 인간의 경험과 다른 감각(후각, 촉각과 같은) 데이터를 사용하는 것을 고려해볼 수 있겠지만, 아직 여기까지 기술이 발전하지 못했습니다.
3/ 기술적 장애물뿐만 아니라, 사회적, 경제적 장애물도 AI의 영향력을 제한할 수 있습니다.
3-1/ 사회적, 정치적 장벽으로 인해 기술의 도입이 늦어지거나 때로는 완전히 중단되기도 합니다.
일례로, 런던의 공영 지하철 기관사는 대체할 수 있는 기술이 수십 년 전부터 존재했음에도 불구하고 전국 평균의 두 배에 가까운 임금을 받고 있습니다.
3-2/ 또한 혁신적인 경제 성장을 이루기 위해선 자동화만으로는 충분하지 않습니다. OpenAI에서는 “약 19%의 직업은 업무의 50% 이상에 대해 GPT-4를 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있다”고 추산했습니다.
3-3/ 반대로 말하면 GPT-4만으로는 완전 자동화에 근접하지 못한다는 의미이며, 신뢰성이 필수적인 영역 또한 AI의 기술적 한계로 당분간 영향을 받지 않을 것입니다. 이는 인류에 변혁적인 영향을 미치지 못하는 수준입니다.
—
안드레아 카르파티(Andrej karpathy)는 해당 글을 리트윗함으로써 혁신적 AI의 도래를 위해 준비할 것이 아직 굉장히 많음을 말하고 싶었던 것 같습니다.
즉 기술과 혁신 사이에는 수많은 난관과 사회적 합의점이 존재하며, 이러한 지점들이 논의되고 해결될 때 우리는 AI 기술이 가져다 준 ‘진정한 혜택’을 느낄 수 있을 것입니다.
위 글의 논거에 대해서는 다양한 의견이 존재할 것 같습니다. 일례로 요즘AI는 교육 및 의료 부문 또한 AI로 인해 엄청난 생산성 향상을 겪을 것이라고 예상하는데요. 다만 이를 위해서는 여러 사회적, 제도적 합의가 필요하다는 것에도 동의합니다.
즉 기술의 발전이 혁신을 만드는 것은 분명하지만, 혁신의 크기를 결정하는 데에는 여러 차원의 합의가 거쳐질 수 밖에 없습니다. 구독자분들도 AI가 가져올 미래를 생각하며 이런 다양한 논거에 대해 고민하는 시간을 가져보는 것도 좋을 것 같습니다.
추가적으로 기록된 데이터 뿐만 아니라 후각, 촉각, 직감 등의 암묵적 데이터가 AI 학습에 사용될 수도 있을 거라는 관점이 흥미로웠습니다.
친구와 나눈 카톡 대화가 단 몇 년 만에 학습에 필요한 데이터가 되었듯이, 앞으로는 또 어떤 데이터들이 중요해지고, 또 AI 학습에 활용될 것인지가 재밌는 관전 포인트가 될 것 같습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)
AI 진보의 최전선에 있는 그가 다소 보수적인 입장의 아티클을 공유한 것인데, 함께 고민해볼 만한 논거들을 정리해봤습니다.
원본 번역글
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0/ 일부 AI 옹호론자들은 AI 혁신으로 인해 세계 GDP 성장률이 역사적으로 단 한 번도 넘지 못했던 3%를 넘을 수 있을 것이라고 주장합니다.
물론 혁신의 과정 자체를 자동화할 수 있다면 충분히 가능한 미래지만, 이를 위해서 넘어야 할 과제들이 굉장히 많습니다.
1/ 가장 어려운 문제는 ‘세상은 항상 불균형하게 발전한다는 것’입니다.
일례로 과거의 제조업, 최근의 IT산업은 도구 및 장비의 기술 혁신으로 인해 큰 생산성의 향상을 경험했습니다. 반면, 노동 집약적이거나 인간의 상호작용이 필요한 의료, 교육 등의 공공 부문 직업은 기술의 영향을 크게 받지 못했습니다.
1-1/ 이러한 불균형은 ‘보몰 효과(Baumol effect)*’를 야기할 수 있으며, 이로 인해 생산성이 크게 증가한 직업의 성장률마저 상쇄될 수 있습니다.
*보몰 효과 : 노동 생산성이 크게 증가한 직업의 임금 상승에 반응하여, 생산성이 상대적으로 덜 증가한 직업의 임금도 고용 경쟁에 의해 상승하는 현상. (관련 링크)
1-2/ 결국 AI가 모든 영역을 자동화할 수 있어야 의미있는 수준의 경제 성장이 가능해질 것입니다.
2/ 그렇다면 현재 AI 기술의 발전만으로 모든 산업을 효율화시킬 수 있을까요? 이것이 가능해지려면 다른 분야의 기술 발전도 함께 일어나야 합니다.
2-1/ 로봇 공학은 AI의 발전에 크게 뒤쳐져 있습니다. 벌레의 꿈틀거림은 굉장히 간단한 움직임이지만, 여전히 구현하기 힘든 영역입니다.
2-2/ 현재 대부분의 제조, 건설업은 하드웨어를 필요로 하는데(인력과 같은), 이러한 인력을 대체할 만한 로봇 기술이 발전하지 않는다면 AI 기술만으로는 성장이 크게 가속화되기에는 한계가 있을 수 있습니다.
2-3/ 하드웨어 최적화 또한 한계에 다다랐다는 연구 결과가 있습니다.
컴퓨팅 파워를 몇 배로 확장하려면 하드웨어 영역에 수천억 달러의 추가 지출이 필요합니다. 무어의 법칙이 멈추기 전에 혁신적 AI에 도달할 수 있을지가 주요 관건이 될 것 같습니다.
2-4/ 일각의 연구에서는 2026년에는 고품질의 언어 데이터가 고갈될 수 있다고 경고했습니다. 물론 합성 데이터와 같은 대안이 제시되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 아닙니다.
2-5/ 인간 피드백은 AI의 결과물을 더욱 유용하게 만들지만, 이로 인해 생산성의 향상은 제한될 수 있습니다.
2-6/ 그렇다고 인간 피드백을 제외하기도 어려운 상황입니다. 인간은 가치관에 따라 행동하려고 노력하기 때문에 가장 중요한 데이터는 사람들의 가치관에 대한 것, 즉 인간이 관여해야 하는 것이기 때문입니다.
2-7/ 데이터 문제를 해결하기 위해, 인간의 경험과 다른 감각(후각, 촉각과 같은) 데이터를 사용하는 것을 고려해볼 수 있겠지만, 아직 여기까지 기술이 발전하지 못했습니다.
3/ 기술적 장애물뿐만 아니라, 사회적, 경제적 장애물도 AI의 영향력을 제한할 수 있습니다.
3-1/ 사회적, 정치적 장벽으로 인해 기술의 도입이 늦어지거나 때로는 완전히 중단되기도 합니다.
일례로, 런던의 공영 지하철 기관사는 대체할 수 있는 기술이 수십 년 전부터 존재했음에도 불구하고 전국 평균의 두 배에 가까운 임금을 받고 있습니다.
3-2/ 또한 혁신적인 경제 성장을 이루기 위해선 자동화만으로는 충분하지 않습니다. OpenAI에서는 “약 19%의 직업은 업무의 50% 이상에 대해 GPT-4를 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있다”고 추산했습니다.
3-3/ 반대로 말하면 GPT-4만으로는 완전 자동화에 근접하지 못한다는 의미이며, 신뢰성이 필수적인 영역 또한 AI의 기술적 한계로 당분간 영향을 받지 않을 것입니다. 이는 인류에 변혁적인 영향을 미치지 못하는 수준입니다.
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안드레아 카르파티(Andrej karpathy)는 해당 글을 리트윗함으로써 혁신적 AI의 도래를 위해 준비할 것이 아직 굉장히 많음을 말하고 싶었던 것 같습니다.
즉 기술과 혁신 사이에는 수많은 난관과 사회적 합의점이 존재하며, 이러한 지점들이 논의되고 해결될 때 우리는 AI 기술이 가져다 준 ‘진정한 혜택’을 느낄 수 있을 것입니다.
위 글의 논거에 대해서는 다양한 의견이 존재할 것 같습니다. 일례로 요즘AI는 교육 및 의료 부문 또한 AI로 인해 엄청난 생산성 향상을 겪을 것이라고 예상하는데요. 다만 이를 위해서는 여러 사회적, 제도적 합의가 필요하다는 것에도 동의합니다.
즉 기술의 발전이 혁신을 만드는 것은 분명하지만, 혁신의 크기를 결정하는 데에는 여러 차원의 합의가 거쳐질 수 밖에 없습니다. 구독자분들도 AI가 가져올 미래를 생각하며 이런 다양한 논거에 대해 고민하는 시간을 가져보는 것도 좋을 것 같습니다.
추가적으로 기록된 데이터 뿐만 아니라 후각, 촉각, 직감 등의 암묵적 데이터가 AI 학습에 사용될 수도 있을 거라는 관점이 흥미로웠습니다.
친구와 나눈 카톡 대화가 단 몇 년 만에 학습에 필요한 데이터가 되었듯이, 앞으로는 또 어떤 데이터들이 중요해지고, 또 AI 학습에 활용될 것인지가 재밌는 관전 포인트가 될 것 같습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)
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혁신적 AI에 도달하기 어려운 이유(번역)
OpenAI 창립 멤버 중 한 명인 안드레아 카르파티(Andrej karpathy)가 ‘왜 혁신적 AI에 도달하기 어려운가’라는 아티클을 리트윗했습니다.
Forwarded from BZCF | 비즈까페
KKR. 세계 최고의 사모펀드를 이끌고 있는 CEO 조셉 배의 인터뷰 번역입니다. 사람의 아우라와 에너지가 영상을 뚫고 나온다는 느낌은 이번 영상을 보고 처음 느낀 것 같습니다. 완벽히 정돈된 그의 톤과 어법에서 그가 얼마나 치밀한지를 보게 됩니다. 한국에 소개된 기사들도 아래에 함께 첨부합니다. 영상과 함께 읽어보시면 더 도움이 되시지 않을까 싶습니다.
영상 : https://youtu.be/iZ578Py8WLo
추가 기사 : http://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4171066
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KKR | 세계 최고 사모펀드의 아시아계 CEO 조셉 배
KKR. 세계 최고의 사모펀드를 이끌고 있는 CEO 조셉 배의 인터뷰 번역입니다. 한 사람의 아우라와 에너지가 영상을 뚫고 나온다는 느낌은 이번 영상을 보고 처음 느낀 것 같습니다. 완벽히 정돈된 그의 톤과 대화, 어법에서 그가 얼마나 치밀한지를 보게 됩니다. 한국에 소개된 기사들도 아래에 함께 첨부합니다. 영상과 함께 읽어보시면 더 도움이 되시지 않을까 싶습니다.
추가 기사 : http://news.einfomax.co.kr/news/artic…
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https://news.hada.io/topic?id=9717
AI를 이용한 AWS 문서 검색 & 채팅 도구 오픈소스
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