Daun Jung

잘못된 결정을 하고 싶다면 모두에게 질문하세요.

"If you want to make the wrong decision, ask everyone." - Naval Ravikant

스타트업의 글쓰기

1/글쓰는 사람들 나는 모든 성공한 스타트업 창업자들, 투자자들, 그리고 구성원들이 글을 쓴다고 생각했다. 이는 어느정도 맞는 말이었는데, 어느정도는 틀린 말이기도 했다. 어떤 성공한 사람들은 곧잘 문제시될 정도로 많은 글을 썼고, 어떤 성공한 사람들은 사람은 대외적으로 글을 잘 쓰지 않았다. 예를 들어 테슬라 사장님은 SNS 상에서 매우 떠들썩한 사람이고, 애플

성장의 늪에서 적정 수준의 갈망을 유지하는 방법

행복이라는 건 외부의 여건이나 내가 가진 것에서 오는 게 아니라 내가 '기대하는 것'에서 온다. 오랜만에 유발하라리의 책 '사피엔스'를 다시 읽었습니다. 그리고 책의 내용 중에서 인류는 지금 어느 때보다도 막강한 힘을 가졌음에도 이전보다도 명확하게 행복해지지 않았다. 이는 행복이라는 것들이 외부의 여건이나 내가 가진 것에서 오는 게 아니라 내가 '기대하는 것'에서 오기

트위터를 대체할 SNS는 도래할까?

2023년 소셜 네트워크 도메인의 가장 핫한 주제 중의 하나는 ‘트위터를 대체하는 것’이다. 도대체 트위터에는 무슨 일이 일어난 걸까, 사람들은 트위터의 무엇을 고쳐 다음 트위터를 만들고자 하는 걸까? 이 트렌드 자체에 대해서 더 알고 싶은 분들은 * 더 나은 트위터를 만들기 위한 경주, TheVerge * 머스크버스(Musk-verse) 트위터의 대체제 TheVerge 를 읽어보셔도

사람이 되기 힘들어진 인터넷

'예전에는 인터넷이 현실에서의 탈출이었는데 이제는 현실이 인터넷에서의 탈출이다.' 라는 말을 들었다. 예전에, 사람들은 인터넷에 텍스트만 올라와있어도 그 모든 말들이 사람의 말이라고 믿었다. 예전에, 사람들은 프로필 사진이 사람 얼굴이 아니라도 사람의 온기를 느꼈다. 예전에, 웹사이트들은 로그인 하는 것만으로 로봇인지 의심할 필요가 없었고 복잡한 캡챠 문제를 풀어야할 필요도 없었다. 나는 기술이

파티에 늦었다고 생각된다면, 신경써야 할 네트워크 효과 두 가지

최근 AI에 대한 기대가 엄청나게 커지면서 우리 제품의 어디에도 AI를 넣어야 하는가, AI를 쓰는 게 기본값이 되고 있는가와 같은 생각들이 만연해지고 있다. AI라는 공통관심사도 일종의 '네트워크'라고 볼 수 있다. 사람들이 같은 생각을 하고 있고, 그 안에서 분화된 행동과 가치들이 탄생하고 있다. 밴드웨건에 올라타기 전에, 생각해봐야 할 네트워크 효과 두 가지를

AI에 대한 글쓰기를 계속하는 이유

AI에 대한 논의는 경우에 따라서는 두렵고, 불안하게 하고, 공포스럽기도 하다. 어떤 사람은 논의의 과정에서 무한한 가능성을 발견하지만, 어떤 사람은 낭떠러지를 발견하기도 한다. 2016년말부터 잊을만 하면 AI에 대해서 글을 쓰고 있다. 그 때 딥마인드의 알파고가 이세돌 바둑 9단을 이기면서 첫 번째 AI 붐이 시작됐다. 2023년이 된 현재도 내가 쓰는 글의 주제는

AI가 불러올 권위의 종말

인공지능(AI)의 부상은 우리가 생활하고, 일하고, 서로 교류하는 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 머신러닝과 기타 AI 기술이 기하급수적으로 성장하면서 우리가 새로운 기술 발전의 시대에 접어들고 있다는 사실을 부인할 수 없습니다. 그러나 큰 힘에는 큰 책임이 따르기 마련이며, AI의 사용이 증가함에 따라 우리 사회에 미칠 영향에 대한 우려와 함께 인간이 그동안

견디기 위한 적응 - 2022년의 끝으로부터.

이 글은 Sequoia Capital의 프레젠테이션 Adapting to Endure를 읽고 요약한 글입니다. 거시경제 환경: 자본이 비싼 세상 각국 정부는 코로나19로 인한 수요 공백을 메우기 위해 대규모 통화 부양책을 사용했고, 이는 심각한 경기 침체를 막았지만 자산 가격 상승과 공급망 문제를 야기했습니다. 인플레이션은 2022년 초부터 가속화되었으며 장기적인 인플레이션 기대치가 높습니다. 연준의 임무는 고용을

Have a wonderful day

영어로 누군가와 이야기를 나눌 일이 있을 때 - 작별인사로 Have a wonderful day라고 말하는 습관을 들였고, 오늘도 그 말을 꺼내던 참이었다. 그런데 문득, 내가 누군가에게 건넨 그 말이 되게 좋은 말이라는 생각이 들어서 기분이 정말로 좋아졌다. 일에 매몰되어 살다보면 무의식적으로 인간관계가 기브 앤 테이크 뿐이라는 생각을 하기 쉬운 것 같았다.

피드백 하는 방법 (The hard thing about hard thing, Ben Horowitz)

Ben Horowitz의 저서 하드씽 (The hard thing about hard thing)에서 등장한 피드백에 대한 단락을 정리한 글입니다. 진정성을 보여주세요. 자신이 제공하는 피드백을 믿고 받는 사람의 기분을 조종하기 위해 어떤 말도 하지 않는 것이 매우 중요합니다. 속일 수는 없습니다. 올바른 동기를 가지세요. 피드백은 실패를 바라기 위해서가 아니라 성공하기를 바라기 때문에 주는

출구없는 놀이공원

이건 회원 탈퇴와 구독 해지, 그리고 넛지에 대한 이야기이다. 서비스 공급자들에게는 ‘회원 탈퇴’와 ‘구독 해지’를 쉽게 만들 이유가 없다. 그래봤자 지표가 떨어질 뿐이니까 말이다. 그래서 회원탈퇴와 구독해지를 즉시 처리하는 기능을 만들지 않거나 이메일로 처리하는 등 기능적으로 어렵게 만드는 것은 공급자의 입장에서 꽤나 자연스러운 선택지다. 놀이공원과 백화점은 정말로 복잡하고

가속도를 만들라

Linear Method | Jan 29, 2021 | Generate momentum 원문 여러분과 팀원 전체는 항상 빠르게 움직이고 매일 진전을 이루기 위해서 노력해야 합니다. 어떤 일을 해야겠다고 생각하거나 말하는 대신, 그 일을 할 것인지 말 것인지를 결정합니다. 그런 다음 내일 대신 오늘, 다음 주 대신 이번 주에 실행합니다. 가장 중요한 일이 무엇인지 모르거나 제품에서

겸손함과 자신감은 교환관계가 아니라 보완관계이다.

커리어를 통틀어 겸손함에 대해서도 많은 생각을 해왔고 자신감에 대해서도 많은 생각을 해왔던 것 같다. 자주 혼란을 겪었다. 겸손하면 자신감이 없어져야 한다고 생각하기도 했고, 자신감이 있으면 겸손함이 없어져야 한다고 생각했다. 사실은 그런 게 아니었다. 자신감과 겸손은 사람들이 개인 생활과 직장 생활에서 종종 개발하기 위해 노력하는 두 가지 중요한 특성이다. 이것들은 서로

가짜 유대감

최근들어 누군가를 만날 일이 생길 때마다 계속 마음 한 켠에 들여놓는 생각이 있다. ‘마음에 없는 말은 하지 말아야지.’ 자꾸만 유혹을 받는다. 거짓말을 하면 내 삶이 조금 편해질 거란 생각이 드니까 거짓말을 하게 된다. 여느 날 누군가에게 나는 도움 필요하면 말해달라고 부탁했다. 그리고 막상 그가 나에게 도움을 찾자 내가 그를 도울

리터러시와 기술

최근들어 리터러시라는 단어를 많이 들었다. Computer Literacy, IT Literacy, Digital Literacy, Data Literacy, Code Literacy 이런 식으로. 리터러시는 글을 읽고 쓸 줄 아는 능력이다. 그리고 글을 읽고 쓸 줄 아는 능력은 관점에 따라 무한히 변환이 용이한 능력이다. 글이 아니라 코드를, 코드가 아니라 음표를, 음표가 아니라 그림을, 그림이 아니라 … 이런 식으로.

영향력의 탈중앙화

체계적으로, 그리고 목적성을 가지고 소셜네트워크를 사용하기 시작한 지 6개월이 되었다. 소셜네트워크는 나의 삶에 이런저런 기회와 만남을 가져다주었다. 서너가지 SNS에 각기 다른 소재, 톤 앤 매너를 상상하면서 컨텐츠를 만들고 사람들과 이런저런 이야기를 나누곤했다. 그리고 최근에는 시간이 날 때면 이런 생각을 한다. * 유튜브도 시작해야 하는 건 아닐까? (사실 이미 그렇게 생각해서 영상을

나이를 잊다.

처음으로 스타트업에 취직하고자 했을 때 내가 느낀 세상에는 온통 나이를 이야기 하는 사람 뿐이었다. 나는 때때로 나이로 칭찬받았다. 그리고 그 사실에 기분이 좋아지곤 했던 내가 싫었다. 아래 내용은 그 싫음에 대한 글이었다. 일과 나이 2020 Jun 21 나는 지난 3년동안 나이에 비해서 무언가를 잘했다거나, 대단하다는 칭찬을 많이 받았다. 처음에는 정말

모든 것의 네트워크와 모든 것의 전이학습 - 기계학습 연구가 발견한 인간 학습의 방법론 7가지

기계학습을 공부하면서 가장 좋았던 건 ‘학습’이라는 개념이 머릿속에서 재정립되는 과정이었다. 기계학습의 분야에서는 인간이 무언가를 학습하는 방식, 알고리즘이 데이터의 패턴을 발견하는 과정을 끊임없이 새로운 각도에서 바라보고 이를 수식화, 모형화한다. 전이학습 (Transfer Learning)은 기계학습의 분야에서 가장 좋아하는 개념인데, 이는 인간이 한자를 배우면 한국어, 일본어, 중국어와 같은 한자 문화권의 언어를 한자를

모든 인간관계가 수평이라는 믿음

오래간 이런저런 사슬에 묶여 자유롭지 못하다고 생각했던 나를 비로소 자유로운 인간으로 만들어준 믿음이 하나 있다. 그건 바로 모든 인간관계가 수평이라는 믿음이다. 이 믿음에는 일체의 예외가 없어야 좋다. 예를 들면 이런 식이다. * 부모와 자식의 관계가 수평적이기를 바란다. * 선생과 학생의 관계가 수평적이기를 바란다. * 사장과 직원의 관계가 수평적이기를 바란다. * 투자자와 창업자의 관계가 수평적이기를

명시적이지 않은 것들은 지켜지지 않는다.

자기개발, 습관에 대한 책들을 여러 권 읽었다. * 아주 작은 습관의 힘 (Atomic Habits) * 넛지 (Nudge) * 몰입의 즐거움 (Finding Flow) * 그릿 (Grit) 이 책들은 다들 어딘가 비슷하고, 어딘가 연결되어 있었는데 그 중 내가 중요하다고 여긴건 '의도적 학습'에 대해 공통적으로 강조하고 있다는 점이었다. 의도적 학습이라는 건 자기가 뭘 하고 있는 지 알고