기존의 네이버, 구글, 다음 같은 검색 엔진과 Chat GPT가 가지는 분명한 차이는, “검색 결과를 인간이 소화해서 결론을 내려야 하는” 것에서 한 걸음 더 진보해서 “AI가 결론까지 내려주는” 것입니다. 이건 반대로 말하면 그만큼 Chat GPT가 텍스트와 언어의 영역에서 충분히 패러다임을 바꿀 수 있을 정도로 파격적이라는 것을 의미합니다. 이건 구글 트렌드라고, 어떤 검색어에 대해서 세상 사람들이 검색한 빈도를 보여주는 웹사이트입니다. 뭔가 되게 썰렁한 개그 같은데, 딥 러닝을 통한 AI는 실제로 이런 식으로 학습을 합니다(…).
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해서, 저희는 구글 바드가 “어차피 틀릴 수밖에 없는 질문”을 해 놓고 그게 틀렸다고 구글 주가가 10%를 갖다 빼는 건 과대 낙폭이라고 봅니다. 이건 일반인들의 AI 작동 방식에 대한 이해 부족에서 기인한 바가 좀 크다고 보고요. 스포츠중계 ~ 위에서도 설명드렸지만 구글 바드는 Chat GPT의 대항마로 간주되는 구글(GOOGL)의 야심작입니다. 이 친구가 불과 3일 전, 공개 시연에서 공개 질문에 공개적으로 틀린 답변(…)을 내놓아서 구글의 주가가 10% 폭락한 일이 있었습니다. 이걸 이해하고 계시면 Chat GPT의 원리와 한계에 대해 훨씬 더 깊이 이해하게 되시는 겁니다. 이런 일은 어떤 AI 챗봇이 개발됐다 하면 무조건 존재하는 상수입니다.
가장 중요한 상승 요인으로는 매매거래량이 증가하고 있고 이에 따라 직전 거래 대비 상승한 거래의 비중이 높아지고 있다고 했다. 1월 아파트 매매거래량이 전국 1만 7841건에서 5월에는 4만 746건으로 약 2.3배 증가했다. 서울은 1월 1161건에서 5월 3711건으로 약 3.2배 늘어났으며, 거래량이 늘었다. 직전 거래 대비 상승한 거래 비중도 증가해 1월 전체 거래 중 35%를 차지했으나, 6월 46.1%로 지난 1년 이내 가장 큰 비중을 기록했다.
NH투자증권은 2023년 하반기 부동산 시장은 상반기 시장불안 분위기가 완화되면서 강보합 가능성이 커질 것으로 분석했다. 하반기 부동산 시장의 주요 키워드는 정책, 전월세시장, 청약경쟁률 등 3가지를 꼽았다. 우선, 지금까지 설명드린 이유 때문에 구글(GOOGL)은 Chat GPT와 AI 챗봇의 패러다임 전환에서 수혜주라기보다는 오히려 손해를 볼 가능성이 높습니다. 더 심각한 문제는, 결국 어떤 식으로든 이루어질 재귀(Feedback) 문제입니다. Chat GPT의 동력원(?)이자 딥 러닝 학습꺼리 자체가 인터넷에 있는 수백만, 수천만, 수억 개의 콘텐츠라고 말씀드린 바 있습니다. 이제 Chat GPT가 세상에 드러났으니, 이거의 절망편을 상상해 보면 아래와 같습니다.
‘에일러스 앤 크로이치크 게이밍’의 크리스 그로브는 “단순히 합법화에 그치지 않고, 구단과 리그가 베팅을 다양한 팬 경험에 접목할 때 큰 변화가 일어날 것”이라고 전망했다. ‘스포트레이더’의 닐 딜리는 “대부분의 사람은 집 소파에서 베팅한다. 이름은 ‘모바일’이지만, 실제로는 정적인 활동이다”라고 말했다. 롭 만프레드 MLB 커미셔너는 “온라인 베팅이 팬들에게 새로운 기회를 주면서도 경기의 진실성에는 영향을 주지 않을 것”이라고 말했다. 팀의 구성, 경기를 시작하는 방법, 특정 상황에 대응하는 방법과 그런 상황에서의 성적 통계에 관해 알아보는 일은 필수입니다. GPT-3.5도 아니고, GPT-3을 돌리고 학습시키는 데 필요한 V100 그래픽카드의 수는 1만 장입니다.