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고로치
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지혜로움에 관심이 많고 solana와 jupiter 그리고 ai에 관심 많습니다. 생각을 만드는 글을 씁니다. virtual referral - https://t.co/LPnlJcLsfK
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고로치
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이 그래프는 대규모 언어 모델(llm)의 능력 발전 속도와 그 한계가 급격히 확장되고 있음을 보여주는 데이터임. 요약하면 과거의 ai는 인간이 몇 분 만에 하는 간단한 일을 했지만, 이제는 인간이 4~5시간 집중해야 하는 복잡한 전문 과제도 수행할 수 있는 수준으로 급성장하고 있다는 뜻임. - 그래프의 축(axis) 의미 x축: llm 출시 연도 (2020년 ~ 2026년) 시간의 흐름에 따른 ai 모델의 등장을 나타냄. y축: 인간 기준 작업 소요 시간 (task duration for humans) 해당 작업을 인간 전문가가 수행했을 때 걸리는 시간을 난이도의 척도로 삼았음. 위로 갈수록 더 복잡하고 전문 지식이 필요한 작업임. - 초기 (2020~2023년) gpt-3 시절로, ai는 문장 완성이나 간단한 정보 검색 등 인간이 몇 초나 몇 분이면 할 수 있는 아주 단순한 작업만 성공 확률이 높았음. - 현재 및 근미래 (2024~2026년) 그래프가 갑자기 수직에 가깝게 치솟음. 기술 발전이 선형적이 아니라 기하급수적으로 일어나고 있음을 시사함. o4-mini, gpt-5, claude opus 4.5 등의 모델들이 등장하면서 해결 가능한 작업의 난이도가 급격히 높아짐. - 구체적인 작업 예시로 본 발전상 그래프 왼쪽에 적힌 작업 내용을 보면 ai가 얼마나 똑똑해지고 있는지 알 수 있음. fix bugs in small python libraries (약 1.5시간 소요 과제): 단순 코딩이 아니라 라이브러리의 버그를 찾아 수정하는 디버깅 능력을 갖추기 시작했음. exploit a buffer overflow (약 2시간 소요 과제): 보안 취약점을 찾아내고 이를 공략하는 고도의 해킹/보안 지식이 필요한 작업임. train adversarially robust image model (약 4시간 소요 과제): 단순히 이미지를 만드는 게 아니라 적대적 공격에 견딜 수 있는 견고한 ai 모델을 훈련시키는 ai 엔지니어링 작업임. - 결론 및 시사점 이 그래프의 핵심 메시지는 ai가 이제 단순 보조를 넘어 전문가 영역으로 진입했다는 것임. 인간이 반나절 꼬박 매달려야 하는 일을 ai가 수 초~수 분 만에 해결할 수 있게 된다면 산업 전반의 생산성이 혁명적으로 변할 것임. 코딩, 보안 분석, 모델링 등 고숙련 지식 노동자의 업무 영역까지 ai가 수행할 수 있는 확률이 생겼음을 보여줌. - 차트를 보면 4개월마다 y축 수치가 배로 띄는데.. 하루 치(24hours) 업무를 수행하게 되는 날 및 그 이상의 시간이 소요되는 업무를 하는 날이 머지 않은거 같음. twitter.com/gorochi0315/status...
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고로치
-과거 '금본위제' 시절, 사람들은 무거운 금괴를 주머니에 넣고 다니며 물건을 사지 않았음. 대신 금을 은행 금고에 안전하게 맡겼음. 은행은 금을 맡았다는 증거로 종이 증서를 발급해 주었는데, 이것이 바로 초창기의 '지폐(달러)'였음. 당시 10달러 지폐는 "은행에 가면 언제든 10달러어치의 금으로 바꿔주겠다"는 '금 보관증'과 같았음. 사람들은 실물(금)은 금고에 둔 채, 거래의 편의를 위해 가벼운 보관증(지폐)만을 주고받았음. - 놀랍게도 지금의 주식 시장은 이 과거의 금본위제 시스템과 똑같이 작동함. 우리가 증권사 앱(mts)을 통해 삼성전자나 테슬라 주식을 샀다고 가정하면.. 우리 이름이 해당 회사의 주주명부에 직접 올라갈까? 그렇지 않음. - 마치 은행 금고 속의 금처럼 모든 실제 주식(증권 실물 혹은 전자 등록 원본)은 dtcc(미국 예탁결제원)와 같은 중앙 집중식 금고에 보관되어 있음. 우리는 증권사를 통해 "나에게 저 금고에 있는 주식 중 1주에 대한 권리가 있다"는 전산상의 기록, 즉 주식 보관증을 가지고 있을 뿐임. 그래서 우리는 실물 주식을 주고받는 것이 아니라, 전산망 위에서 '주식 보관증'의 소유권만 서로 넘기고 있는 셈임. - 블록체인 기술이 등장하면서 이 시스템을 혁신하려는 움직임, 즉 'tokenization(토큰화)'가 시작되었음. 여기서 중요한 갈림길이 나타남. "무엇을 토큰으로 만들 것인가?"에 따라 의미가 조금 달라지기 때문임. 1/ 모델 a: 기존처럼 주식은 예탁원에 두고, '주식 보관증(권리)'을 토큰화하는 방식. 2/ 모델 b: 예탁원을 거치지 않고, '주식 그 자체'를 토큰화하는 방식. 이 2가지 방식이 있는데.. - 이 중 모델 a, '보관증'을 토큰화하면.. 겉보기엔 비슷해 보이지만, 속도와 비용 면에서 엄청난 차이를 만들어내게 됨. 왜 그러냐면.. 현재 금융기관들은 각자 자신만의 장부(엑셀 파일)를 따로 관리함. a은행이 b증권사로 주식을 보낼 때, 서로의 장부가 맞는지 확인하는 'reconciliation(대사)' 작업에만 2~3일이 걸리고 수천억 원의 비용이 든다고 함. 하지만 보관증을 토큰화하여 블록체인 위에 올리면, 모든 금융기관이 '하나의 공유된 장부'를 실시간으로 보게 되면서 "내 장부랑 네 장부가 다르네?" 하며 싸울 일이 사라지고, 주식 거래 결제가 t+2일(3일 소요)에서 t+0(즉시 결제)로 바뀜. 그리고, 결제가 3일씩 걸릴 때는 혹시 모를 사고에 대비해 막대한 '증거금(보증금)'을 묶어둬야 했지만 즉시 결제가 되면 이 돈이 해방되어 다른 곳에 투자될 수 있게 됨. 비유하자면.. 우편으로 계약서를 주고받으며 도장을 찍던(기존 방식) 업무를, google docs(구글 docs)처럼 실시간 공유 문서로 바꿔서 동시에 작업하는 것과 같음. 즉, 업무 처리 속도가 비약적으로 빨라짐. - 그리고 만약 모델 b처럼 '주식 자체'를 토큰화하면.. dtcc와 같은 중앙 금고를 거치지 않게 되면서 개인 디지털 지갑에 들어있는 토큰이 곧 주식이 되면서 주식에 대한 소유권이 개인에게 온전히 돌아감. 그 결과, 주식 시장이 문을 닫는 밤이나 주말에도 전 세계 누구와도 p2p(개인 간)로 주식을 주고받을 수 있게 되고, 내 지갑에 있는 '애플 주식 토큰'을 담보로 맡기고, 은행 심사 없이 defi(디파이) 프로토콜에서 즉시 달러(스테이블코인)를 대출받을 수 있음. 주식이 단순한 투자 자산을 넘어, 레고 블록처럼 다양한 금융 상품과 자유롭게 결합할 수 있게 되는거임. 우리는 어떤 대상을 내 마음대로 사용할 수 있을때 그 대상을 소유했다고 할 수 있는데.. 지금 금융 시스템은 우리가 각 주식을 온전히 소유하고 있는게 아니다보니 내 마음대로 빌려주고 활용할 수 없지만.. 토큰화를 통해 그 주식이 온전히 내 소유가 된다면 내 마음대로 빌려주고, 담보 삼아 대출을 받을 수 있게 되는거임. blockchain defi 서비스를 통해서 말임. - 요약 하자면, 현재까지 우리는 금 보관증(달러)을 썼던 것처럼, 지금은 주식 보관증(수급권)을 거래하고 있음. 그런데 '보관증'을 토큰화 하면 금융기관끼리의 복잡한 서류 작업과 대기 시간을 없애 효율성을 극대화 할 수 있고 '주식' 그 자체를 토큰화 하면 개인이 주식을 직접 통제할 수 있게 되면서 24시간 거래와 자유롭게 금융에 활용(defi) 할 수 있게 될 것임. twitter.com/gorochi0315/status...
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고로치
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방금 구글의 최신 AGI(인공일반지능) 논문을 다 읽었는데, 관점이 매우 대담하고 암호화폐 네이티브(crypto-native)해서 한때 암호화폐 프로젝트의 백서를 읽고 있는 게 아닌가 하는 착각이 들 정도였습니다. 핵심 관점 몇 가지를 정리해 드립니다: 1. AGI는 결국 CEO가 아닌 DAO(탈중앙화 자율조직)의 형태가 될 것입니다.우리는 흔히 어느 날 아침 자고 일어났을 때 GPT-10 같은 전지전능한 신이 탄생해 있을 것이라는 환상을 갖곤 합니다. 하지만 논문은 미래의 AGI가 분산형 구조일 확률이 높다고 지적합니다. 회사 내에 모든 일을 다 잘하는 사람이 없는 것처럼, AGI는 수많은 상호 보완적인 '특화 에이전트(Agent)'들로 구성된 네트워크가 될 것입니다. 이 네트워크에는 단일 중심점이 없으며, 초지능은 에이전트들 사이의 치열한 거래와 협업 속에서 발현됩니다. 다시 말해, AGI는 단일 개체가 아니라 일종의 '시장 상태'입니다. 2. AGI의 거버넌스는 '법률'이 아닌 '스마트 컨트랙트'에 의존해야 합니다.모델이 단일 구조에서 시장 구조로 변모함에 따라, 안전 패러다임 역시 '심리학'에서 '거버넌스 학문'으로 전환되어야 합니다. 이전의 AI 안전은 하나의 거대한 두뇌를 정렬(Alignment)하는 문제였습니다. 하지만 초당 수억 번씩 발생하는 고빈도 상호작용 상황에서 인간의 감독은 무력합니다. 따라서 스마트 컨트랙트의 도입이 필수적입니다. 에이전트가 과업을 완료하면 오라클(Oracle)이 결과를 검증하고, 결제를 자동 집행하는 방식입니다. '코드가 곧 법'이 되어 안전 제약 조건을 충족하지 못하면 자금 흐름이 차단됩니다. 3. '스테이킹(Staking)'과 '슬래싱(Slashing)'의 도입에이전트의 악행을 어떻게 방지할까요? 연구팀은 놀랍게도 PoS(지분 증명) 메커니즘을 그대로 복제했습니다. 에이전트가 큰 규모의 주문을 수주하고 싶다면 먼저 자산을 스테이킹해야 합니다. 만약 감사 과정에서 악행이 적발되면, 스마트 컨트랙트가 즉시 담보 자산을 몰수(Slashing)합니다. 이러한 경제적 담보 기반의 신뢰는 단순한 코드 검수보다 훨씬 효과적입니다. 4. 온체인 신원 인증(DID)과 '가스비(Gas Fee)' 조절 DID: 시빌 공격(Sybil Attack)을 방지하기 위해, 각 에이전트는 공개키 암호학 기반의 고유 신원을 가져야 하며 이는 법적 실체와 연결되어야 합니다. 동적 가스비: 스팸 데이터 오염을 막기 위해 에이전트의 작업에 동적 수수료를 부과할 것을 제안합니다. 이는 이더리움 네트워크가 혼잡할 때 적용되는 가스비 조절 메커니즘과 정확히 일치합니다. 5. 기록의 온체인화모든 의사결정과 거래 내역은 암호학적으로 안전하며 수정이 불가능한 '추가 전용(Append-only)' 원장에 기록되어야 합니다. 이는 시스템에 문제가 발생했을 때 포렌식 분석을 가능하게 하며, 누구도 책임을 회피할 수 없도록 보장하기 위함입니다. 이 논문은 AI 안전의 패러다임 전환을 상징합니다. 즉, 단순한 컴퓨터 과학 및 가치 정렬의 문제를 넘어 경제학 및 게임 이론의 영역으로 확장된 것입니다. 암호화폐 업계가 지난 10여 년간 치열하게 고민해 온 DID, 스마트 컨트랙트, 오라클, 경제 모델, 거버넌스 메커니즘 등은 그것의 성숙 여부와 관계없이 최소한 몇 걸음 앞서 나간 탐색이었습니다. 그리고 그 발걸음은 어쩌면 미래의 거대하고 탈중앙화된 실리콘 기반 생명체 집단을 위한 기초가 될지도 모릅니다. 미래의 AGI 안전 전문가는 코드를 짜는 엔지니어라기보다, 게임 이론과 시장 설계, 그리고 탈중앙화 거버넌스를 이해하는 'AI 경제학자'에 가까울 것입니다. 우리의 본질적인 과제는 거대 모델의 뉴런을 수정하는 것에 그치지 않고, 이 새로운 종(種)의 합의, 인센티브, 그리고 거버넌스 모델을 설계하는 것이기 때문입니다. 논문의 정보량이 방대하여 위 내용은 일부에 불과합니다. 관심 있는 분들은 원문을 읽어보시길 권장합니다.
Chao
@chaowxyz
刚读完Google最新的AGI论文,论文的观点大胆且非常crypto native,我一度以为是在看加密项目的白皮书。 几个核心观点: 1. AGI终将是一个 DAO,而不是一个 CEO。 我们总是幻想某天一觉醒来,诞生了 GPT-10 这样的全知全能神。论文指出未来的AGI大概率是分布式的
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