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테세우스의배갤로그로 이동합니다. 2025.01.16 16:50:02
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1. 벤처캐피탈 베쎄머, general catalyst, thrive(OpenAI 펀딩 라운드 주관vc) 등이 기존 회계법인들(old-school accounting firms)에 투자하기 시작.


기존 회계법인들은 전통적이고 지루하고 수익성이 뻔한 분야인데 AI 기술의 쓰나미가 제일 처음 쏟아질 분야라 판단한 VC들이 발빠르게 투자하고 나섬.

특히 회계쪽처럼 '확실한 매출이 보장되면서도 대규모 문서처리, 반복 프로세스를 자동화시킬 확실한 정답이 있는 분야'는 제일 처음 Ai 에이전트 자동화가 가능할 것이라 판단한 것으로 추측됨.



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이에 OpenAI의 핵심 축 중 하나로 손꼽히는 제리가 VC들을 두고 "똑똑함 움직임(Smart move)"라고 언급



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2. OAI 12days에서 연락처로 깜짝 등장할 정도로 요즘 물오른 AI news 트위터러 타이버 왈


o3-mini는 2025년 1월 말에 출시될 것이라고 다시 언급됨





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3. 요즘 가장 연구잘한다는 Epoch AI 발 에이전트의 실제 경제성장률 영향은 어떨지에 대한 연구가 발표됨


이 연구가 비교적 짧은 기간에 가능했던 이유는 코로나 때문이었음. COVID19 폐쇄기간에 실제 원격근무로 전환이 되었었고 경제성장률에 어떤 영향을 미쳤는지 실 데이터가 있었기 때문에 이를 통해 외삽하는 형식.


결론은 가장 보수적인 시나리오에선 경제 규모가 2배, 낙관적인 케이스는 10배 이상 성장하는 것으로 드러남



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총 20가지 직종을 뽑아서 연구, 조사했는데 이 상위 20개 직업은 임금 총액으로 계산됨. 임금 총액은 임금 평균 액수 * 해당 근로자 수 로 구함. 흥미로운 것은 패스트푸드 점원은 원격 전환 가능한 일(task)의 비율이 0%에 가까웠고, 변호사, 회계사, 펀드매니저, 재무 담당자 등은 원격 전환 가능한 일의 비중이 70%, 80%, 90%를 넘음.


대체탄력성(시그마)를 구하는 데 있어 매우 신중하게 접근했지만 그럼에도 COVID 시기 원격진료를 했을 때 실제 진료보다 더 낮은 생산성을 부여받았을 수 있기 때문에 이는 어쩔 수 없는 오차로 봐야하는 단점이 있음. 



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왼쪽은 비관적인 케이스 / 오른쪽은 잘 풀렸을 때의 낙관적인 케이스


모든 가정을 최소로 추정했을 경우가 좌측인데 이때에도 원격근로자 수(=에이전트 수)를 계속해서 늘리면 실제 GDP는 2배로 성장.


만약 이 에이전트 수를 늘리는데 10년이 걸린다고 한다면 10년만에 100% GDP 성장이기 때문에 연간 GDP 성장률이 7%에 달하게됨.


하지만 이는 지나치게 비관적인 수치이긴 한 것이 코로나 시기의 시그마는 0.5의 2배인 약 1 정도였음.


해당 보고서의 메타분석에 의하면 최근 논문은 이 시그마가 1~3 이었으나 안전한 발언을 하도록 유인되는 출판 편향을 고려해서 에포크AI는 약 4정도이지 않을까 추정.


에이전트 성능이 높아진다면 이는 시그마가 10에 가까워진다고 보면됨.


이 시그마가 10이라는 가정 하에는 같은 10년 내에 GDP가 10배나 커지게 됨.


얼핏 보면 어마어마해 보이지만 10년 동안 10배의 수치는 연간 GDP 성장률이 25% 수준임.



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하지만 이 낙관적인 시나리오(시그마=10) 조차도 일부 보수적인 가정으로 추측하고 있음.


그 결과 에포크AI는 이렇게 보고서를 마무리함


"실제로 경제규모가 10배로 확대되는 것도 충분히 가능해보이며, 100배 확장도 불가능해보이지 않습니다. 이처럼 극적인 경제 확장이 가까운, 중기적 미래에 이루어진다면 이는 주류 경제학자들의 전망을 크게 뛰어넘는 것이며 분명 인류 역사상 커다란 변혁적 사건이 될 것입니다."






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4. 샘 알트만, 마크 저커버그 등 비즈니스 리더 들은 다보스포럼에 참석하는 대신, 트럼프 대통령의 취임식에 가기로 


샘은 2024 다보스 포럼에도 참석했었지만 패스하기로 결정한 것



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5. 사카나AI가 트랜스포머2 논문을 발표


이는 모델 전체를 전부 건드리지 않고 특정 중요한 부분(특잇값 벡터)만 조정해서 전문가 벡터를 살짝씩 조정해 다양한 작업에 대응할 수 있도록함.


이는 마치 문어가 그때그때 자기 몸 색깔을 바꿔가며 환경에 적응하듯이 모델이 인풋 값에 맞춰서 조금씩 자신을 수정해가는 것이 닮았다해서 문어를 이미지해서 첨부.


한마디로 "번역 전문 모델"이 있어도 이를 다른 작업할 때 다시 모델을 바꾸지 않고도 "챗봇 전문 모델"로 수정해서 쓰는 것이 가능해진다는 이야기


이에 대해 전문가들은 대형 모델에 적용하긴 아직 어렵겠지만 좋은 연구라고 칭찬하는 분위기





출처: 특이점이 온다 갤러리 [원본 보기]

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