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これはすべての製品や業界に当てはまります:LLMをいきなり無理に組み込むのはやめてください! 「速く動いて自動化する」というわけではありません。既存システムを根本的に改善するためにLLMをうまく活用するには、慎重に考えられた構造が必要です↓

アルゴリズム投資、認知バイアス、そしてLLMがベンチャーキャピタルの世界でどこに位置づけられるかを考察した14本の論文で2,750語。要約すると、DR — シミュレーション環境で誤解を招く結果のために、LLMが盲目的に投資判断に投げ込まれるリスクが現実的です。これは既存の問題をさらに悪化させ、パフォーマンスの低下を招く可能性が高いです。とはいえ、VCが自動化から安全というわけではありません。はるかに単純なアルゴリズムはすでにアウトパフォーマンスを発揮しています。しかし、なぜこれらのアルゴリズムが成功するのかは、より興味深いことです。認知バイアスを認識し管理することが、機械を一貫して、そして大幅に上回る鍵であることがわかりました。一方で、私たちがLLMで作り出したのは、科学的客観性の名の下に、私たちのバイアスを大規模に適用する簡単な方法です。もっとその：

「どこに行っても、そこにいる」という言葉があります(そんな感じのものです)。これはバイアスやLLMにも当てはまります。 LLMがバイアスを魔法のように解決するわけではありません。彼らはそれを動かします。

…だからこそ、ADINは「ただのVCに貼り付けられたLLM」ではないのです ADINの構造は、バイアスを自動化するのではなく、人間+機械を明確に設計しています。・LP(投資家)は資本を提供し、人間のスカウトが提示したAIフィルタリング済みの取引に投票します・スカウトは旧ローロデックスの外からチャンスを掘り出し、勝者を生み出せばキャリーを得ることができます・限定的なGP(当初は@tributelabsxyz)は品質とガバナンスを保護するために拒否権を持ち、手数料は1%のみです

初期の段階で、ADINは「空のシリコンバレー」という理念を採用しました。この小さなフレーズは、私たちが創り出しているVCの未来の分散型構造を象徴しています。特定の学校に通う必要も、特定の郵便番号に住む必要もない、あるいは任意のチェックボックスにチェックを入れる必要もない、そんなもの。

ともかく、@credistickの記事はしっかりしています。ぜひ読んでみてください。ついでに、ADINのサブスタックもご覧ください。そこでは意図的なAIによるVC再構築のビジョンを紹介しています。