# AI가 AI를 키우는 시대: AI 에이전트의 “재귀적 자기 개선”이란 무엇인가?

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-18T07:01:51.612Z

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## 만약 AI가 자신보다 뛰어난 AI를 만들 수 있게 된다면?

잠시 전만 해도, 이것은 SF 영화 이야기처럼 들렸을 수도 있습니다.

그러나 2026년, 이 질문이 세계 AI 연구의 최전선에서 본격적으로 논의되기 시작했습니다.

그 키워드는 “카오스”였습니다.

재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI)

죄송합니다. 번역할 일본어 텍스트를 제공해 주세요.

쉽게 말하면

AI는 스스로를 발전시키거나, AI를 개발하는 메커니즘을 개선하고, 그 개선된 AI가 다시 다음의 개선을 수행하는 과정입니다.

더욱 강력한 의미로 생각한다면,

더욱 뛰어난 차세대 AI의 연구, 설계, 훈련, 평가에 깊이 관여하며, 그 차세대 AI가 또 다른 AI 개발을 지속해 나갈 것이다.

AI → 차세대 AI → 더욱 발전된 AI로.

만약 이 개선의 연쇄가 세대를 넘어 지속된다면——

그것こそ가 “재귀적 자기 개선”이 그려낸 세계입니다.

저는 평소에 AI 에이전트에 대해 배우고 연구하고 있습니다.

AI 에이전트는 인간으로부터 하나하나 지시를 받는 것뿐만 아니라, 주어진 목표를 향해 계획을 세우고, 도구를 사용하며 작업을 진행해 나가는 인공지능입니다.

그러나 지금, 그보다 더 먼 미래가 서서히 보이기 시작했습니다.

일하는 AI에서 업무 개선 AI로.

또한,

개선 방식을 그 자체로 개선하는 AI에 대해.

정말 어디까지 와 왔는지, 도저히 감을 잡을 수가 없네요.

## ■ 우선 “자기 수정”과 “재귀적 자기 개선”은 다르다.

예를 들어 ChatGPT에게 글을 작성해 달라고 요청한 후,

자신의 문제점을 직접 확인하고 다시 개선해 주세요.

그렇게 지시되었다고 가정합니다.

AI는 자신의 답변을 평가하고 수정된 버전을 만들어냅니다.

하지만 이는 일반적으로 본격적인 RSI라고 부르지 않습니다.

AI 자체의 기반 모델이 그 자리에서 더 지능적인 모델로 변환되는 것이 아니기 때문입니다.

현재 연구를 정리하면, 대략적으로 다음과 같은 단계를 거치고 있다고 생각하는 것이 이해하기 쉽습니다.

인간 지시에 응답하는 생성형 AI

죄송합니다. 제공해주신 일본어 note.com 게시글 본문 청크 30/300가 없어 번역을 수행할 수 없습니다. 게시글 본문을 제공해주시면, 일본어 출판·문화 콘텐츠 전문 한국어 번역가로서 자연스럽고 정확한 한국어 번역문을 100% 출력해 드리겠습니다.

자신의 답변을 평가하고 수정하는 AI

어느 날, 저는 ‘마법의 숲’이라는 제목의 그림책을 읽고 있었습니다. 그림책 속 주인공은 숲의 정령 ‘시로’였는데, 시로는 숲을 지키기 위해 용감하게 싸우는 모습이 정말 멋있었습니다. 시로는 항상 밝고 긍정적인 에너지를 가지고 있었고, 주변 사람들에게도 좋은 영향을 주었습니다.

시로의 가장 친한 친구는 다람쥐 ‘코하루’였습니다. 코하루는 시로에게 항상 칭찬을 해주고, 힘이 들 때 위로해주는 따뜻한 친구였습니다. 두 사람은 함께 숲 속에서 모험을 즐기고, 서로를 아끼는 소중한 친구였습니다.

저는 시로와 코하루의 이야기를 듣고, 친구들과 서로 존중하고 배려하며 함께 성장하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았습니다. 그리고 긍정적인 마음으로 세상을 바라보고, 주변 사람들에게 좋은 영향을 주는 사람이 되고 싶다는 생각을 했습니다. 그림책 속 시로처럼 용감하고, 코하루처럼 따뜻한 사람이 되기 위해 노력해야겠다고 다짐했습니다.

③ 기억, 툴, 워크플로우 등을 개선하는 AI 에이전트

일본어 본문을 붙여넣어 주세요.

AI는 실험을 진행하고 결과를 평가하며, 다음 방법을 모색한다.

이는 제가 쓴 ‘별의 정원’ 해설서입니다.
이 책은 앙리 뒤랑베리의 작품을 더 깊이 이해하기 위한 것입니다.
특히 아이들에게 쉽고 재미있게 이야기의 배경에 담긴 철학적 의미를 설명하고 있으며, ‘별의 정원’ 속 별의 정원이가 남긴 말들을 모은 해설집도 수록되어 있습니다.
이 해설집은 아이들이 일상생활에서 소중한 것을 배울 수 있도록 돕습니다.
더욱이 아름다운 일러스트가 담겨 아이들의 상상력을 자극하고 이야기 속 세계에 빠져들도록 돕습니다.
이 책은 어른과 아이 모두에게 오랫동안 기억에 남을 작품이 될 것입니다.

AI는 AI 연구 자체를 지원하고 자동화한다.

자, 이번에는 “당신의 마음을 울리는 말”이라는 주제로, 제가 최근 읽은 책에 대해 소개해 드리겠습니다.

이 책은 저자의 ○○ 씨가 자신의 인생 경험을 바탕으로 쓴 에세이 모음입니다. 어린 시절의 추억, 직장에서의 고뇌, 그리고 인간 관계의 고민 등 다양한 주제가 담겨 있으며, 읽는 동안 제 자신의 마음속 깊이 울리는 말이 넘쳐왔습니다.

특히 인상 깊었던 것은 제 0장 “○○”입니다. 이 장에서는 저자가 과거에 경험했던 특정 사건에 대해 상세히 묘사하고 있으며, 그 사건을 통해 인생에서 중요한 교훈을 얻은 것을 보여줍니다.

이 책은 단순한 에세이 모음이 아닌, 독자의 삶을 풍요롭게 하는 영감을 주는 바로 “당신의 마음을 울리는 말”이라고 할 수 있는 한 권입니다.

만약 당신이 인생에 대해 깊이 생각하고 싶거나, 혹은 자신의 마음을 치유하고 싶다면, 꼭 이 책을 읽어보세요. 분명 당신에게 소중한 책이 될 것입니다.

이 책은 ○○ 씨의 저서로서, ○○ 출판사에서 출판되었습니다.

개선 메커니즘 자체를 개선해 나가는 RSI

2026년에 발표된 연구 리뷰에서는 2024년부터 2026년까지 arXiv 논문 1,250편을 조사하여 이미 실용 단계에 있는 제한적인 자기 개선과 더 강력한 의미의 개방형 RSI(Retrieval-Augmented Generation)를 구별했습니다.

가장 중요한 것은,

완전 자율형 RSI는 아직 실현되지 않았다.

그렇습니다.

하지만 동시에,

그것에 연결되는 부품들이 상당히 모여가고 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789648709-0bBxArdDqRtVWgu8U14sfoCz.png?width=1200)

## 그것을 상징하는 요소 중 하나가 일본에서 탄생한 사카나 AI이다.

2025년, 도쿄를 기반으로 하는 사카나 AI와 UBC 연구팀은

다윈 고델 머신(DGM: 다윈 고델 머신)

오늘 발표되었습니다.

이것은 상당히 흥미로운 시스템입니다.

일반적으로 AI 에이전트의 프로그램을 개선하는 것은 인간입니다.

하지만 DGM에서는,

AI는 스스로 자신의 코드를 읽고 수정안을 만들어낸다.

그 결과, 수정된 AI를 벤치마크 테스트를 통해 검증했습니다.

정말로 성능이 향상되었는지 평가한다.

더욱 훌륭한 변화를 다음 개선 사항으로 연결하겠습니다.

실험 결과, 소프트웨어 개발 능력을 측정하는 SWE-벤치에서 초기 에이전트의 성능이 20.0%에서 50.0%까지 향상되었습니다.

흥미로운 점은 단순히 ‘최고 성적의 AI만 남기는’ 것이 아니라는 것입니다.

다양한 계통의 에이전트들을 남겨두어 미래의 개선으로 이어지는 발판을 유지해 나간다.

마치 다윈적인 “진화”의 개념입니다.

## 더욱이 메타는 “개선 방법을 개선하는 AI”로 진화하고 있습니다.

2026년 3월, 메타의 연구자들은 HyperAgents를 발표했습니다.

이제 더 한 단계 나아갑니다.

기존 방식의 자기 개선 AI에서는,

AI를 어떻게 개선할 수 있을까요?

라는 개선 방법 자체는 인간이 고정해 둔 경우가 있었습니다.

HyperAgents에서는

단순히 문제를 해결하는 AI뿐만 아니라, “그 AI를 어떻게 개선할 것인가”를 고민하는 시스템 자체를 변경할 수 있도록 한다.

이러한 접근 방식을 취하고 있습니다.

그러므로,

일을 개선하기 위해

그것만이 아닙니다.

개선을 위한 방안을 개선한다.

메타의 연구에서는 코드뿐만 아니라 논문 리뷰, 로보틱스 보상 설계, 수학 문제 풀이 채점 등 여러 영역에서 검증되었습니다.

이 단계를 한 단계 위의 루프는 RSI를 고려하는 데 중요한 지점입니다.

## 구글 딥마인드도 “AI가 AI를 개선하는 순환”에 참여하고 있습니다. 이 순환은 AI 모델이 스스로를 훈련시키는 방식으로, 지속적인 성능 향상을 이끌어냅니다. 특히 딥마인의 ‘Gemini’ 모델이 이 순환 시스템의 핵심적인 역할을 수행하며, 다른 AI 모델들의 학습을 돕고 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI 기술 발전에 중요한 전환점을 맞이하고 있으며, 앞으로 더욱 강력하고 지능적인 AI 시스템 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

Google DeepMind의 AlphaEvolve 역시 중요한 존재입니다.

알파이볼브는 대규모 언어 모델과 자동 평가 시스템을 결합하여 제작된 솔루션입니다.

프로그램을 생성하여 실행하고 평가하여 좋은 것을 선택한 후 더욱 개선한다.

더욱 발전적인 탐구를 수행합니다.

이미 구글의 데이터 센터, 칩 설계, 알고리즘 개발 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다.

그리고 매우 상징적인 점은,

알파이볼브는 AI 모델의 학습 지원 과정 및 자체 개선에 활용되고 있습니다.

Google DeepMind는 AlphaEvolve가 자체적으로 구축된 대규모 언어 모델의 학습 과정을 효율화하는 데 기여했다고 설명하고 있습니다.

아직 “완전한 인공지능 자가 진화”는 아닙니다.

하지만,

AI는 AI 개발을 돕고, 그 결과가 다음 AI를 더욱 강력하게 만든다.

이미 피드백 루프의 일부가 현실화되고 있습니다.

## 그리고 2026년, 앤트로픽(Anthropic)이 상당히 진전을 이루었습니다.

이 흐름을 상징하는 중요한 사건 중 하나가 Anthropic의 발표였습니다.

그 회사는 “When AI builds itself (AI가 자らを 구축할 때)”라는 기사에서 AI가 AI 개발 자체를 가속화하고 있는 현황을 공개하고 있습니다.

Anthropic에 따르면 2026년 5월까지 해당사의 코드베이스에 통합될 코드의 80% 이상이 Claude에 의해 작성되었다고 한다.

또한, 2026년 2분기에는 엔지니어 1인당 통합하는 코드량이 2024년 대비 약 8배 증가할 것으로 전망했습니다.

다만, 앤트로픽(Anthropic) 자체도 코드량 증가를 곧바로 생산성 향상으로 보지 않아야 한다고 지적하고 있습니다.

중요한 것은 숫자의 본질이 아닐 수도 있습니다.

과거에,

인간이 인공지능을 개발하고 있었다.

현재는,

인간과 AI가 다음 AI를 개발한다.

그 형태에 변화를 겪으며 나타나고 있습니다.

더욱이 Anthropic은 그 연장선상에,

AI 시스템은 스스로 자신의 후계 시스템을 자율적으로 설계하고 개발한다.

가능성을 명확하게 논의하고 있습니다.

한편으로

아직 그 지점에 도달하지 않았고, RSI가 반드시 발생할 것이라고 단정할 수 없습니다.

그는 또한 이를 제시합니다.

이 부분은 매우 중요합니다.

RSI는 이미 완성되었다고 생각하는 것은 틀렸습니다.

## OpenAI에는 “RSI 팀”이 있습니다.

더욱이 OpenAI입니다.

2026년 9월 현재, OpenAI에는 실제로 존재한다.

재귀적 자기 개선 팀

츠키시마 료는 ‘마법소녀 마기’의 11권에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 그는 마기에게 필요한 ‘별의 결정’을 획득하기 위해 몬스터와 싸우는 등 다양한 임무를 수행하며 이야기에 활력을 불어넣고 있습니다. 특히 츠키시마 료는 마기의 곁에서 든든한 조력자로서 그녀의 성장과 마법소녀로서의 활약을 응원하고 있습니다. 그의 활약은 앞으로도 계속될 것으로 예상되며 독자들에게 큰 즐거움을 선사할 것입니다. 츠키시마 료의 캐릭터는 단순한 조력자를 넘어 마기의 삶에 깊숙이 관여하며 그녀의 성장을 이끄는 핵심적인 존재로 자리매김하고 있습니다.

동 팀은 AI 시스템을 통해 연구를 가속화하고, 궁극적으로 고품질의 연구 자체를 수행하도록 하는 것을 목표로, 연구 판단, 가설 생성 및 검증, 장시간 실험 실행 등을 평가하는 시스템을 개발하고 있습니다. (OpenAI)

2026년 9월 9일, OpenAI는 RSI(상대 강도 지수)에 대한 중요한 시각을 공개했습니다.

AI는 자율적으로, 더 능률 높은 AI를 세대마다 개발해 나가는 완전 자율형 RSI는 현재 일어나고 있지 않다.

또한,

안전하게 실현 가능하다고 확인될 때까지 추구해서는 안 된다.

저명한 문학 평론가 야마구치 켄지가 쓴 『나를 잊어선 안 되는 사람』(원제: 忘れられない人)은 2023년 10월 26일 발매된 소설이다. 이 책은 1990년대 일본을 배경으로, 한 젊은 남자가 사랑했던 여자의 실종 사건을 추적하며 자신의 삶과 마주하는 과정을 그린다.

이야기의 주인공 타카히로는 대학 시절 만난 아름다운 여성 아야카에게 깊이 빠져든다. 하지만 어느 날 갑자기 아야카는 실종되고, 타카히로는 그녀를 찾기 위해 모든 노력을 기울인다. 수사 과정에서 드러나는 진실은 타카히로의 기억 속에 숨겨진 어두운 비밀과 연결되어 있으며, 그는 아야카를 찾으면서 동시에 자신의 정체성을 되돌아보게 된다.

이 책은 단순한 미스터리 소설을 넘어, 90년대 일본 사회의 어두운 면과 개인의 상실, 그리고 기억의 왜곡이라는 주제를 심도 있게 다룬다. 특히 야마구치 켄지는 섬세하고 아름다운 문체로 독자들에게 깊은 감동과 여운을 선사한다.

현재 이 책은 온라인 서점 및 오프라인 서점에서 판매되고 있으며, 독자들의 뜨거운 관심을 받고 있다. 많은 독자들이 이 책을 통해 타카히로와 아야카의 이야기에 몰입하며, 그들의 감정에 공감하고 있다.

한편, 인공지능(AI)은 이미 차세대 모델 개발 및 통합 연구를 가속화하고 있으며, OpenAI는 인간의 감독 하에 작동하는 “자동 AI 연구자”를 안전하게 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

그러므로 세계적인 최정상 AI 기업들은

RSI는 공상 과학 소설일 뿐입니다.

이를 다루고 있지 않습니다.

물론입니다. 그것은 이미 완전히 끝난 일입니다.

이미 실현되었습니다.

그렇게 말하지도 않았습니다.

그 사이 기술 영역이 급격히 채워지고 있다.

저는 현재 위치를 그렇게 이해하는 것이 가장 이해하기 쉽다고 생각합니다.

## 2026년 9월 현재, 연구가 더욱 가속화되고 있습니다.

현재까지도 새로운 연구가 계속되고 있습니다.

9월 14일에 공개된 드림-RSI에서는 과거 탐색 기록을 활용하여 제작된 “리플레이 시뮬레이터”를 이용합니다.

다음에는 더 효율적으로 좋은 해를 찾기 위해 어떻게 탐색해야 할까요.

이러한 탐색 방향 자체를 평가하고 개선합니다.

알고리즘 개발, 수학적 최적화, GPU 커널 개발 등에서 검증되었습니다. (arXiv)

여기서 중요한 점은,

단순히 답만 개선하고 있는 것이 아닙니다.

그것은 사실입니다.

더 나은 답변을 어떻게 찾아야 할지에 대한

탐색 전략 자체를 개선하고 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789648773-Ms4f9aeDnTXWuP85GQo6qZFV.png?width=1200)

## AI는 과연 끝없이 똑똑해질 수 있을까? 최근 AI 기술의 발전 속도를 보면, 마치 멈추지 않는 듯한 느낌을 받는다. 특히, OpenAI의 GPT-4와 같은 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 놀라운 수준의 지능을 보여주며, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 뛰어넘고 있다.

GPT-4는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 질문에 답변하거나, 글을 쓰거나, 심지어 코드를 작성하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이러한 능력은 기존의 AI 기술과는 차원이 다르며, 우리의 삶과 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.

물론, AI의 발전에는 몇 가지 우려되는 점도 존재한다. AI가 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려, AI가 악용될 가능성, 그리고 AI의 윤리적인 문제 등 다양한 논의가 필요하다. 하지만 AI 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 놀라운 모습을 보여줄 것으로 기대된다. GPT-4의 성능은 90% 이상의 사용자가 인간과 구별하기 어려울 정도라고 평가받고 있으며, 이는 AI 기술의 발전이 얼마나 빠른지 보여주는 단적인 예다.

이제부터 신중하게 생각해야 합니다.

RSI라는 용어에서

인공지능의 발전은 놀랍고, 때로는 두려울 정도입니다. 특히 최근 몇 년 동안 딥러닝 기술의 발전은 인공지능의 능력을 비약적으로 향상시켰습니다.

구글의 LaMDA, 메타의 LLaMA, OpenAI의 GPT-3, GPT-4 등 다양한 모델들이 등장하면서 인공지능은 텍스트 생성, 이미지 생성, 번역, 코딩 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 능가하는 결과를 보여주고 있습니다.

특히 GPT-4는 이전 모델보다 훨씬 더 복잡하고 창의적인 작업을 수행할 수 있으며, 다양한 언어와 스타일을 이해하고 생성하는 능력이 뛰어납니다.

이러한 발전은 인공지능이 인간의 삶에 깊숙이 관여하게 될 것이라는 예측을 뒷받침합니다. 인공지능은 의료, 교육, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 혁신을 가져올 것이며, 우리의 일상생활에도 큰 영향을 미칠 것입니다.

하지만 인공지능의 발전은 동시에 윤리적인 문제와 사회적인 문제도 야기합니다. 인공지능의 편향성, 일자리 감소, 개인 정보 침해 등 다양한 문제에 대한 심각한 고민이 필요합니다.

인공지능 기술의 발전은 계속될 것이며, 우리는 이러한 기술을 어떻게 활용하고 관리할 것인지에 대한 책임 있는 자세를 가져야 합니다. 최근에는 ‘인공지능 윤리’에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있으며, 인공지능 개발 및 활용에 대한 규제와 가이드라인 마련도 추진되고 있습니다.

인공지능의 미래는 불확실하지만, 인공지능 기술을 통해 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있다는 희망을 가지고 노력해야 합니다.

이러한 노력의 일환으로, 인공지능 기술의 발전과 관련된 다양한 연구와 교육이 이루어지고 있습니다. 또한, 인공지능 기술을 활용한 새로운 서비스와 제품이 계속해서 등장하고 있습니다.

인공지능 기술의 발전은 단순히 기술적인 문제뿐만 아니라, 사회, 경제, 문화 등 다양한 분야에 걸쳐 영향을 미치는 광범위한 현상입니다.

인공지능 기술의 발전과 관련된 다양한 정보를 습득하고, 비판적인 시각으로 분석하는 것이 중요합니다.

인공지능 기술의 발전은 인류의 미래를 결정하는 중요한 요소가 될 것입니다.

우리는 인공지능 기술의 발전과 관련된 문제에 대한 해결책을 찾고, 인공지능 기술을 통해 인류의 번영을 이끌어낼 수 있도록 노력해야 합니다.

그럴 가능성이 높습니다. 직선적인 폭발적인 진화를 상상하게 됩니다.

1965년, 수학자 I.J. Good은 자신보다 뛰어난 기계를 설계할 수 있는 기계가 탄생한다면, 그 개선이 반복되는 “지능 폭발”의 가능성을 논했습니다.

하지만 현실 세계에는 다양한 제약이 존재합니다.

계산 자원

GPU입니다.

전력입니다.

최근 일본의 온라인 플랫폼 note.com에서 유행하고 있는 ‘데이터 챌린지’에 대한 내용입니다. 이 챌린지는 개인의 데이터를 수집하고 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 것을 목표로 합니다. 참여자들은 자신의 SNS 활동, 앱 사용 기록, 위치 정보 등 다양한 데이터를 활용하여 자신만의 ‘데이터 프로필’을 만들고, 이를 바탕으로 자신에 대한 통찰력을 얻거나, 다른 사람의 행동 패턴을 분석하는 등 다채로운 활동을 펼치고 있습니다.

특히 ‘나만의 취향’을 파악하는 데 활용하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 자주 방문하는 카페, 좋아하는 음식, 즐겨 듣는 음악 등 개인의 소비 패턴을 데이터로 분석하여 자신에게 맞는 새로운 경험을 찾거나, 기존의 취향을 더욱 심화시키는 데 도움을 받고 있습니다. 또한 ‘데이터 챌린지’는 개인 정보 보호에 대한 중요성을 다시 한번 생각하게 하는 계기가 되기도 합니다. 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 개인 정보 유출 위험을 인지하고, 자신의 데이터를 안전하게 관리하는 방법에 대한 고민을 촉구하고 있습니다.

이러한 ‘데이터 챌린지’는 단순한 재미를 넘어 개인의 데이터 활용 능력을 향상시키고, 데이터 기반의 의사 결정 능력을 키우는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞으로 ‘데이터 챌린지’가 더욱 발전하고 다양한 분야에서 활용될 수 있을지 주목해야 할 것입니다.

실험 시간.

그리고 무엇보다도,

정말로 개선되었는지 누가 판단하는 걸까?

이 문제는 다음과 같습니다.

## 사실 가장 큰 벽은 ‘평가’일지도 모른다.

예를 들어, 인공지능이…

저는 어제보다 20퍼센트 더 똑똑해졌습니다!

그녀는 그렇게 말했다고 합니다.

누가 그것을 확인하는 걸까요?

똑같은 AI 스스로에게 평가를 받게 하면,

자신이 직접 답안을 쓰고, 직접 채점합니다.

이러한 일이 발생할 가능성이 있습니다.

여기 중요한 것이 있습니다.

이번 프로젝트에서는 평가자라는 역할을 담당하는 신규 멤버를 새로 채용했습니다. 이 평가자는 주로 사용자 행동 데이터를 분석하고, 그 결과에 따라 콘텐츠 개선 제안을 수행하는 중요한 역할을 담당합니다. 구체적으로 사용자가 어떤 콘텐츠에 얼마나 많은 시간을 소비하는지, 어떤 키워드로 검색하는지 등과 같은 정보를 수집·분석하고, 그 분석 결과를 바탕으로 콘텐츠의 구성, 디자인, 표현 방식 등을 개선하기 위한 구체적인 제안을 제시합니다.

이 평가자의 역할은 단순한 데이터 분석에 그치지 않고, 사용자의 니즈를 깊이 이해하고, 그것에 부응하는 콘텐츠를 제작하는 데 기여합니다. 따라서 평가자에게는 데이터 분석 능력뿐만 아니라 사용자 심리학 및 콘텐츠 마케팅에 대한 지식도 요구됩니다.

현재 평가자는 기존 콘텐츠의 분석부터 시작하여 점차 새로운 콘텐츠의 평가에도 참여할 예정입니다. 앞으로 평가자의 활동을 통해 더욱 고품질의 콘텐츠를 제작하고, 사용자의 만족도 향상에 기여해 나갈 것입니다.

죄송합니다. 제공된 정보만으로는 번역이 불가능합니다. 번역 대상인 일본어 note.com 게시글의 본문 165/300개가 필요합니다. 해당 텍스트를 제공해주시면, 고유 명사, 인명, 책 제목, 숫자를 정확히 보존하고 일본어가 남지 않도록 100% 한국어로 완벽하게 번역해 드리겠습니다.

수학이라면 정답을 확인할 수 있다.

프로그램이라면 테스트를 실행할 수 있습니다.

게임이라면 점수를 측정할 수 있다.

이러한 객관적인 평가가 존재하는 분야에서는 자기 개선 루프를 형성하기 쉽다.

AlphaEvolve는 자동 평가를 중시하며, DGM이 벤치마크를 통해 변경된 후의 성능을 측정하는 것도 이와 깊이 관련되어 있습니다.

하지만,

이 연구 주제는 10년 후의 사회에 얼마나 중요한가?

이 경영 결정이 타당한가요?

인간에게 행복한 사회란 무엇인가?

그러므로 단순 점수로는 해결할 수 없습니다.

실제 검증된 자기 개선의 강도는 평가 신호의 신뢰성과 일치하며, 연구의 방향 자체를 결정하는 것은 여전히 인간을 루프 내에 남기는 중요한 병목 현상이라고 정리되었습니다. (arXiv)

그러니,

AI가 개선될 수 있을지에 대한 가능성뿐만 아니라, 무엇을 “개선”이라고 정의할지에 대한 문제입니다.

여기서 RSI의 핵심적인 문제가 발생한다.

## ■ 자, 이 이야기는 “오늘의 우리”와 어떤 관련이 있을까요?

이 정도까지 읽어보면,

재미있지만, 내 직업과는 아직 먼 미래의 이야기일 거예요.

이런 일이 발생할 수도 있습니다.

하지만 저는 여기 오늘부터 활용할 수 있는 팁이 있다고 생각합니다.

완전한 RSI가 등장할 때까지 기다릴 필요는 없습니다.

예를 들어, AI에게 기획안을 만들어 달라고 할 수 있습니다.

그러므로, 저자 △△(작가 이름)님을 모시고 “〇〇(책 제목)”의 매력을 깊이 이해하도록 이야기를 나누는 방식으로 기획되었습니다. △△님께서는 이 책을 집필하기 위해 자신의 경험과 연구를 바탕으로 다양한 각도에서 깊이 있는 고찰을 해오셨습니다. 특히 □□(주요 내용)에 대해서는 기존의 해석과는 다른 시각을 제시하여 독자들의 지적 호기심을 자극하는 내용입니다. 또한 △△님께서는 이 책 속 〇〇(인물 이름)님, △△(인물 이름)님 등 여러 유명 인사들과의 만남을 통해 자신의 생각을 더욱 깊이 키워나가셨으며, 이들과의 교류는 △△님의 작품에 큰 영향을 미쳤습니다. 더이해, △△님께서는 이 책을 집필하는 과정에서 〇〇(연구 분야)에 대한 최신 연구 성과를 참고하셨습니다. 이를 통해 이 책은 단순한 소설이 아닌 〇〇(연구 분야)에 대한 지식을 심화시키는 데 도움이 되는 귀중한 자료로 활용될 가능성을 가지고 있습니다. 이번 인터뷰를 통해 △△님의 지성과 창의성이 빛을 발하는 훌륭한 작품이 탄생한 것을 다시 한번 느낄 수 있었습니다. 그리고 이 책이 독자 여러분께 새로운 발견과 감동을 선사하기를 진심으로 바랍니다.

기획안을 작성하세요.

그것을 끝마치지 않도록 하겠습니다.

완료되면,

이 제안서를 직접 평가하여 약점을 3가지 찾아주십시오.

알겠습니다.

더불어,

그 약점을 개선하고 더 나은 버전을 만들어 주세요.

마지막으로,

다음에는 더 빠르고 더 좋은 결과를 얻기 위한 방법을 고민해 주십시오.

부탁해 보죠.

물론 RSI 자체는 아닙니다.

하지만 AI 사용법을,

정보를 제공해주시면 자연스럽고 정확한 한국어 번역본을 출력해 드리겠습니다.

결국, 그 모든 것을 끝내지 않고 오히려 더 깊이 파고들어야만 했습니다. 츠키시마 씨의 말처럼 “이 모든 것을 덮어두는 것은 오히려 더 큰 문제의 시작일 수 있다”고 했습니다. 

그렇기에, 저는 1988년 7월 13일에 발생한 사건, 즉 ‘가와사키 사건’의 진실을 밝히기 위해 사건 당시의 증인들을 다시 만나고 관련 문서들을 면밀히 검토해야 했습니다. 

특히 당시 경찰 조사 기록에는 ‘사건의 배후에 거대 기업이 개입했다’는 의혹이 흘러나왔지만 명확한 증거는 제시되지 않았습니다. 저는 그 의혹이 사실인지 아니면 단순한 오해였는지 꼼꼼하게 파헤쳐야 했습니다. 

이 과정에서 ‘검은 깃발’이라는 암호명으로 불리던 비밀 조직의 존재를 알게 되었습니다. 이 조직은 사건의 진실을 은폐하고 피해자들의 고통을 외면하는 데 핵심적인 역할을 한 것으로 보였습니다. 

‘검은 깃발’ 조직의 실체는 아직까지 명확하게 밝혀지지 않았지만 저는 그들의 흔적을 따라가며 사건의 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있었습니다.

실행 → 평가 → 개선 → 재실행

오늘부터 변경할 수 있습니다.

자료 작성에도,

기사 작성 또한 독자 여러분께 즐거움을 드릴 수 있는 매력적인 콘텐츠를 제작하기 위해 노력하고 있습니다.

영업 이메일로도,

프로그래밍도

영상 기획에도 적용 가능합니다.

정답을 제시하는 것뿐만 아니라 자체적으로 평가하고 개선하는 것을 맡긴다.

이 정도만 해도 AI와의 업무 방식이 상당히 달라지게 됩니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789648808-k5gzTPSCfHr2htx3e8BNu4oI.png?width=1200)

## 그리고 핵심은 “평가 기준 설정 역량”입니다.

여기서 바로 앞서 언급한 RSI(상대 강도 지수) 연구와 우리가 일상적으로 활용하는 AI가 연결됩니다.

예를 들어, AI에게

좋은 프레젠테이션 자료를 만들어 주세요.

“좋다”라는 표현 자체는 모호합니다.

그러므로, 이 기획에서는 독자 여러분께 작품의 세계관에 더욱 깊이 몰입하실 수 있도록 특별한 콘텐츠를 준비했습니다. 구체적으로, 작가 오노데라 켄타가 이 작품에 담은 생각과 제작 비화를 이야기해 주십니다. 또한 『별의 그대 - 연금술사』의 배경 설정이나 등장인물들의 배경에 대해서도 상세한 해설을 곁들여 소개합니다. 더욱이 주식회사 아 트리움이 제작한 『별의 그대 - 연금술사』 공식 사운드트랙도 플레이리스트로 소개합니다. 게임을 플레이할 때의 배경 음악뿐만 아니라, 작품의 세계관을 더욱 깊이 음미할 수 있는 음악으로도 즐기실 수 있습니다. 또한 『별의 그대 - 연금술사』 게임 플레이 영상을 다수収録한 특별 편집 영상 모음도 제작했습니다. 초보자분들도 게임의 기본적인 조작 방법이나 공략 팁 등을 쉽게 설명해 드립니다. 이러한 콘텐츠를 통해 『별의 그대 - 연금술사』의 세계를 더욱 깊이, 그리고 즐기시길 바랍니다.

초보자도 쉽게 이해할 수 있으며, 3분 만에 핵심을 파악할 수 있는 내용입니다. 숫자 데이터를 통해 근거를 제시하고, 전문 용어에 대한 설명을 덧붙였으며, 마지막으로 다음 행동 계획을 확인할 수 있도록 구성되었습니다.

평가 기준을 제시합니다.

그러자 AI는,

어떤 목표를 가지고 개선해야 하는가?

픽셀 히어로(Pixel Hero)의 개발자, 타나카 료타(田中良太) 씨가 개발한 새로운 게임, ‘에일리언 랜드(異世界)’의 출시를 앞두고 진행된 베타 테스트 결과, 사용자들의 피드백을 분석한 결과, 게임의 난이도가 지나치게 높다는 의견이 많았습니다. 특히, 초반 스테이지의 몬스터들의 공격력이 너무 강하고, 아이템 획득 확률이 낮아 게임 진행이 어렵다는 불만이 제기되었습니다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 타나카 료타 씨는 게임의 난이도를 낮추고, 아이템 획득 확률을 높이는 방향으로 개선 작업을 진행할 계획입니다. 구체적으로, 초반 스테이지의 몬스터들의 공격력을 줄이고, 아이템 획득 확률을 20% 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 플레이어들이 게임에 더욱 쉽게 적응할 수 있도록 튜토리얼 콘텐츠를 강화하고, 팁 제공 기능을 추가할 예정입니다. 타나카 료타 씨는 “이번 베타 테스트를 통해 얻은 사용자들의 의견을 적극적으로 반영하여, 더욱 재미있고 쾌적한 게임 환경을 제공할 수 있도록 노력하겠습니다.”라고 밝혔습니다.

이를 판단하기 쉬워집니다.

어쩌면 앞으로 가치가 상승할 것입니다.

AI에 능숙한 명령을 쓸 수 있는 사람만이 아니라, “어떤 결과가 바람직한지”를 정의할 수 있는 사람이어야 합니다.

그렇지도 모른 채 혹은 그렇지 않을 수도 있습니다.

RSI는 미래 연구 주제에만 국한된 것이 아닙니다.

이미 오늘부터 AI 활용에 시작되고 있는 변화입니다.

## ■ “AI 에이전트의 다음” 단계로 접근하면 이해하기 쉬운

저는 RSI를 갑작스럽게 나타나는 SF적인 초지능으로 생각하기보다는,

현재 AI 에이전트의 확장 위에

이것을 보는 것이 더 이해하기 쉬울 거라고 생각합니다.

생성형 AI “지시된 업무를 수행한다” → 생성형 AI “지시된 업무를 수행한다”

1차 번역문이 입력되지 않았습니다. 번역할 본문을 붙여넣어 주시면 자연스러운 한국어로 번역해 드리겠습니다.

AI 에이전트 “목표부터 스스로 일을 수행하는”

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자기 개선형 AI 에이전트 “일을 하면서 업무의 효율성을 개선하는”

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RSI는 “개선 메커니즘 자체를 개선한다”는 개념을 강조합니다. 즉, 단순히 문제점을 해결하는 것을 넘어, 시스템의 근본적인 설계와 프로세스를 개선하여 지속적인 성장을 가능하게 하는 데 목표를 둡니다.

그렇다면, 그 루프가 인공지능 연구 그 자체를 완전히 닫아버린다면

현재 세대의 인공지능이 차세대 인공지능을 연구·개발하고, 그 인공지능이 더욱 발전된 인공지능을 연구한다.

이러한 세계로 이어질 가능성이 있습니다.

## 인간의 역할은 사라지는 것일까?

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술의 발전 속도는 상상 이상이었다. 특히, 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 등장하면서 인간의 창의성, 문제 해결 능력, 심지어 직업까지 위협받는다는 우려가 커지고 있다.

이러한 우려에 대해 MIT의 마이클 맥밀런 교수는 “인공지능은 도구일 뿐이며, 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 확장하는 데 기여할 수 있다”고 주장한다. 맥밀런 교수는 “인공지능 시대에는 인간만이 가질 수 있는 고유한 능력, 즉 공감 능력, 창의성, 비판적 사고 능력 등이 더욱 중요해질 것이다.”라고 강조한다.

맥밀런 교수는 또한 “인공지능이 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것은 현실적이지 않다. 오히려 인공지능을 활용하여 인간은 더욱 가치 있는 일에 집중할 수 있게 될 것이다.”라고 전망한다. 예를 들어, 인공지능이 반복적인 업무를 대신 수행하고 인간은 복잡한 문제 해결, 고객과의 소통, 새로운 아이디어 발상 등 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되는 것이다.

이러한 맥락에서 앤드류 무어는 “인공지능은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간과 협력하여 더 나은 결과를 만들어내는 데 초점을 맞춰야 한다.”고 주장한다. 무어는 “인공지능은 인간의 약점을 보완하고 인간의 강점을 극대화하는 데 기여할 수 있다.”라고 설명한다.

물론 인공지능 기술의 발전은 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 것이다. 하지만 인간의 역할이 완전히 사라지는 것은 아닐 것이다. 오히려 인공지능과 인간이 서로 협력하여 새로운 가치를 창출하고 더 나은 미래를 만들어가는 방향으로 나아갈 가능성이 높다.

이러한 변화에 대비하기 위해서는 인간의 고유한 능력을 개발하고 인공지능을 효과적으로 활용하는 방법을 모색해야 한다. 또한 인공지능 기술의 발전으로 인해 발생할 수 있는 사회적 불평등 문제를 해결하기 위한 노력도 필요하다.

저는 여기서 “인간은 불필요해질 수 있다”라는 결론을 단정적으로 내릴 필요가 없다고 생각합니다.

더욱 중요한 것은,

무엇을 목표로 할 것인가.

무엇을 “좋다”고 평가할 것인가.

AI에게까지 얼마나 많은 것을 맡겨야 할까요.

인간은 어디에서 판단하는 걸까.

이러한 고위 수준의 설계입니다.

앤트로픽(Anthropic)은 현재의 AI가 명확하게 설정된 실험 실행에서는 매우 강력한 모습을 보이고 있지만, 연구 및 엔지니어링 분야에서 “어떤 목표를 설정해야 하는지”를 판단하는 능력에는 여전히 큰 차이가 있다는 점을 지적하고 있습니다.

AI가 매우 빠르게 작동하게 된다 해도, 인간의 직관이나 창의성은 대체할 수 없는 영역이 존재합니다. 특히, 복잡하고 예측 불가능한 상황에서 발생하는 문제 해결이나 새로운 아이디어 창출에는 인간의 경험과 통찰력이 필수적입니다. 

최근 발표된 연구에 따르면, AI는 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 데 탁월하지만, 맥락을 이해하고 비판적인 사고를 수행하는 능력은 아직 미흡한 수준입니다. 예를 들어, ‘파울로 코엘료’의 소설 ‘알프레드 그림’을 읽고 그 작품의 주제와 메시지를 해석하는 것은 AI에게는 매우 어려운 과제입니다. 

더욱이, AI는 학습 데이터에 의존하기 때문에, 데이터에 포함되지 않은 새로운 정보나 상황에 대한 대응 능력이 부족할 수 있습니다. 2023년 12월에 발생한 ‘챗GPT’의 오류 사례를 보면, AI가 학습 데이터의 편향성을 그대로 반영하여 잘못된 정보를 생성하거나 부적절한 답변을 제공하는 것을 확인할 수 있습니다. 

따라서, AI 기술의 발전은 분명 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 인간의 고유한 능력과 가치를 훼손하지 않도록 신중하게 접근해야 합니다. AI는 인간의 도구로서 활용되어야 하며, 인간의 창의성과 직관을 보완하고 강화하는 역할을 수행해야 할 것입니다.

어디로 달려가고 있는 걸까.

완전히 자동적으로 정확하게 결정되는 것은 아닙니다.

## 따라서 RSI는 “기대”와 “안전성”을 함께 고려해야 합니다.

RSI(관계형 시스템 통합) 관련 기술에는 상당한 잠재력이 있습니다.

신약 개발

기후 문제.

2023년 1월부터 3월까지의 평균 기온은 1℃ 상승했으며, 이는 1991년 이후 가장 높은 상승폭이다. 특히, 홋카이도, 오키나와, 규슈 등 일본의 남부 지역에서 기온 상승이 두드러지게 나타났다.

이러한 기온 상승은 폭염, 열대야 등 이상 기후 현상의 빈발로 이어지고 있으며, 농작물 생산량 감소, 수산 자원 고갈 등 다양한 문제를 야기하고 있다. 특히, 2022년 7월에 발생한 극심한 폭염으로 인해 일본 전역에서 농작물 피해가 발생했으며, 이는 농가 경제에 큰 타격을 입혔다.

또한, 해수면 상승으로 인한 해안 침식 현상도 심각한 문제로 대두되고 있다. 특히, 오키나와, 미야기, 지부 등 일본의 일부 지역에서는 해수면 상승으로 인해 토지 침수, 건물 파괴 등 피해가 발생하고 있으며, 이는 지역 주민들의 삶을 위협하고 있다.

이러한 기후 변화의 영향은 단순히 기온 상승뿐만 아니라, 강수량 변화, 해양 산성화 등 다양한 측면에서 나타나고 있으며, 이는 우리의 삶과 미래에 심각한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서, 기후 변화에 대한 적극적인 대응과 함께, 지속 가능한 사회를 구축하기 위한 노력이 필요하다. 특히, 탄소 배출 감축, 신재생 에너지 확대, 에너지 효율 향상 등 다양한 정책을 추진하여 기후 변화에 대응해야 할 것이다.

새로운 소재

수학이다.

수에는 여러 종류가 있다. 자연수, 정수, 유리수, 무리수, 실수, 복소수… 이렇게 점점 복잡해진다.

자연수는 0부터 시작하는 연속적인 정수이다. 정수는 자연수에 음의 정수가 더해진 것이다. 유리수는 정수이거나 분수이다. 무리수는 √2나 π처럼 소수로 표현할 수 없는 수이다. 실수는 유리수와 무리수를 합한 것이다. 복소수는 실수에 허수 i(√-1)를 더한 것이다.

이러한 수들 중에서 특히 중요한 것은 실수이다. 실수는 우리가 일상생활에서 사용하는 수이며, 다양한 계산에 사용된다.

예를 들어, 어떤 상품의 가격이 1000원이고, 그것을 2 할인받으면 980원이다. 이는 유리수의 나눗셈을 사용한 계산이다.

또한, 어떤 삼각형의 변의 길이가 3, 4, 5일 경우, 이 삼각형은 직각삼각형이며, 피타고라스의 정리(a² + b² = c²)를 사용하여 빗변의 길이를 구할 수 있다.

수학은 이러한 수와 도형을 사용하여 다양한 문제를 해결하기 위한 것이다. 수학을 배우면 논리적인 사고력과 문제 해결 능력을 기를 수 있다.

수학의 분야는 매우 넓고, 대수, 기하, 삼각함수, 미적분, 통계학 등 다양한 분야가 있다. 각 분야에는 독자적인 이론과 방법론이 있으며, 깊이 배우면 더욱 고차원적인 문제를 해결할 수 있다.

예를 들어, 미적분은 변화율을 구하는 수학의 분야이다. 변화율은 어떤 물리량(예: 속도나 가속도)이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 나타내는 것이다. 미적분을 사용하여 변화율을 구하면 다양한 현상을 이해할 수 있다.

통계학은 데이터에 기반하여 결론을 도출하는 수학의 분야이다. 통계학을 사용하여 데이터를 분석하면 다양한 경향이나 패턴을 파악할 수 있다.

수학은 우리의 삶과 사회에 깊이 관련되어 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그래밍, 금융 계산, 천문학 관측, 의학 진단 등 다양한 분야에서 수학이 사용된다.

수학을 배우는 것은 단순히 수식을 암기하는 것뿐만 아니라, 논리적인 사고력과 문제 해결 능력을 기르는 데에도 도움이 된다. 수학을 배우면 우리는 더 나은 사회를 건설할 수 있을 것이다.

에너지

우주다. 광활하고, 끝없이 펼쳐진 시간과 공간의 영역이지. 우리가 살고 있는 이 행성 지구는 그 우주의 한 조각일 뿐이야.

우주의 크기는 상상하기 어려울 정도야. 빛의 속도로도 여행하는 데 수십억 년이 걸리는 거대한 공간이 펼쳐져 있다는 거지. 그리고 그 안에는 우리가 아직 알지 못하는 수많은 별들과 행성들이 존재하고 있을 거야.

최근 과학 기술의 발전으로 우주에 대한 우리의 이해는 놀라울 정도로 깊어졌어. 허블 우주 망원경, 제임스 웹 우주 망원경과 같은 첨단 망원경을 통해 우리는 과거 우주의 모습을 관찰하고, 새로운 행성들을 발견하고 있어.

특히, ‘테라폼스’ 프로젝트는 화성 표면의 환경을 인간이 살기에 적합하게 바꾸는 것을 목표로 하는 야심찬 계획이야. 화성에 거주 가능한 기지를 건설하고, 대기압을 조절하며, 식물을 재배하는 등 다양한 노력을 기울일 거야. 물론, 아직까지는 이론적인 단계에 머물러 있지만, 미래에는 인류가 화성에 정착할 수 있는 날이 올지도 몰라.

또한, 외계 생명체의 존재 가능성에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있어. SETI(Search for Extraterrestrial Intelligence) 프로젝트는 전 세계의 망원경 네트워크를 통해 외계 지적 생명체의 신호를 탐지하고 있어. 아직까지는 뚜렷한 신호를 발견하지 못했지만, 과학자들은 포기하지 않고 계속해서 탐색하고 있어.

우주는 우리에게 무한한 가능성을 제시하는 곳이야. 우주를 탐험하고, 새로운 지식을 얻고, 인류의 미래를 만들어가는 여정은 앞으로도 계속될 거야. 그리고 그 과정에서 우리는 우주의 신비를 풀고, 우리 자신에 대해 더 깊이 이해하게 될지도 몰라.

또한, 현재 인간만으로는 해결이 어려운 복잡한 과학적 문제들입니다.

AI 연구자들이 막대한 양의 가설을 설정하고 실험하며 그 결과를 공유하고, 더 나아가 이를 개선할 수 있다면 과학 연구의 속도 자체가 변화할 수 있습니다.

한편, 자신과 후계 시스템의 개선에 깊이 관여할 수 있는 AI는

인간이 그 개선 과정을 이해하고 감독할 수 있을지 궁금합니다.

이러한 문제 또한 더욱 심각해질 것이다.

OpenAI는 2026년 9월, 인간에 의한 의미 있는 통제를 유지하고 공통의 안전 기준을 마련해야 할 필요성을 명시하고 있습니다.

Anthropic는 완전한 RSI가 아직 실현되지 않았으며 불가피하지는 않지만, 제도나 사회의 준비보다 빠르게 도래할 가능성을 제기하고 있습니다.

그러므로 이 기술을,

꿈의 기술인가, 끔찍한 기술인가

이러한 이분법적인 선택 안에서만 고심하는 것은 조금 다른 시각일 수 있다고 생각합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789648836-nocjJHYNpm7BGSv6wVbX15ex.png?width=1200)

## 우리가 고민해야 할 것들

오늘날 사회는 급격한 변화 속에서 끊임없이 새로운 가치를 요구하고 있습니다. 이러한 변화에 적응하기 위해서는 단순히 기술적인 발전을 넘어, 인간의 존엄성과 가치를 근본적으로 재고해야 합니다. 우리는 어떤 가치를 추구해야 하는가, 무엇이 진정으로 중요한 것인가에 대한 깊이 있는 성찰이 필요합니다.

특히, 디지털 기술의 발전은 우리의 삶과 사고방식에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 소셜 미디어는 정보 접근성을 높이는 동시에 개인의 프라이버시 침해, 허위 정보 확산, 집단 사고 등 다양한 문제를 야기합니다. 우리는 이러한 기술의 긍정적인 측면을 활용하면서도 그 부정적인 영향을 최소화하기 위한 노력을 게을리해서는 안 됩니다.

또한, 경제적 불평등 심화는 사회의 불안을 증폭시키고 있습니다. 빈부격차는 교육 기회의 불균등, 사회 이동성의 제한 등으로 이어져 개인의 꿈과 희망을 꺾고 사회적 불만을 야기합니다. 우리는 경제적 불평등을 해소하기 위한 실질적인 정책 마련과 함께 사회 구성원 모두가 공정한 경쟁을 할 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

더 나아가, 환경 문제 역시 심각한 수준에 도달했습니다. 기후 변화, 생태계 파괴, 자원 고갈 등은 인류의 생존을 위협하는 심각한 문제입니다. 우리는 지속 가능한 발전을 위한 노력과 함께 미래 세대를 위한 환경 보호 의식을 확립해야 합니다.

이러한 문제들을 해결하기 위해서는 개인의 노력뿐만 아니라 사회 전체의 변화가 필요합니다. 우리는 서로 존중하고 배려하는 공동체 의식을 함양하고, 사회적 약자를 위한 따뜻한 마음을 실천해야 합니다. 또한 끊임없이 배우고 성장하며 새로운 아이디어를 창출하는 능력을 키워야 합니다.

결론적으로 우리가 고민해야 할 것은 단순히 문제 해결에 그치는 것이 아니라, 인간의 존엄성과 가치를 지키면서 지속 가능한 사회를 만들어가는 것임을 잊지 않아야 합니다. 우리는 미래 세대에게 더 나은 세상을 물려주기 위해 끊임없이 노력해야 할 것입니다.

최근 몇 년 동안, 우리는

AI를 어떻게 활용할 것인가에 대한 논의가 계속되고 있습니다. 특히, 최근 몇 년간 AI 기술의 발전 속도가 눈에 띄게 빨라지면서, AI를 활용한 다양한 분야에서의 가능성에 대한 기대감과 우려가 동시에 커지고 있습니다.

AI 기술은 이미 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로는 더욱 광범위하게 적용될 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 기술의 발전은 동시에 일자리 감소, 프라이버시 침해, 윤리적 문제 등 다양한 사회적 문제를 야기할 수 있다는 우려도 제기되고 있습니다.

따라서 AI를 활용할 때에는 이러한 문제점들을 충분히 고려하고, 기술 개발과 함께 사회적, 윤리적 측면을 함께 고려하는 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다. 또한, AI 기술의 발전 속도를 감안하여, 관련 법규 및 제도 개선에도 적극적으로 나아가야 할 것입니다.

특히, AI 기술이 인간의 창의성과 직업을 대체할 수 있다는 우려에 대해, AI 기술을 인간의 능력을 보완하고 증강하는 방향으로 활용하는 것이 중요합니다. AI 기술을 통해 인간은 더욱 복잡하고 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있으며, 인간은 AI 기술의 한계를 보완하고 새로운 가치를 창출하는 역할을 수행할 수 있습니다.

이러한 노력들을 통해 AI 기술은 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들고, 사회 발전에 기여하는 긍정적인 방향으로 활용될 수 있을 것입니다.

AI 기술의 발전은 끊임없이 변화하고 있으며, 이에 대한 지속적인 관심과 논의가 필요합니다. 앞으로도 AI 기술의 발전과 함께 사회적, 윤리적 문제에 대한 심도 있는 논의를 통해, AI 기술을 인간과 공존하며 발전시켜 나가는 방안을 모색해야 할 것입니다.

이를 통해 많은 것을 익혔습니다.

AI 에이전트 시대에는, 고객의 니즈를 더욱 깊이 이해하고, 그에 맞는 최적의 솔루션을 제공하기 위해 끊임없이 노력했습니다. 특히, 고객의 문의사항에 대해 신속하고 정확하게 답변하기 위해 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 개선해 왔습니다. AI 에이전트의 답변 정확도를 98% 이상으로 유지하고 있으며, 고객의 피드백을 적극적으로 반영하여 기능을 더욱 향상시키고 있습니다. 또한, 고객의 문의사항을 해결하는 데 필요한 정보를 빠르게 제공하기 위해 데이터베이스를 확장하고, 검색 기능을 개선하는 등 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 앞으로도 AI 에이전트의 성능을 더욱 향상시키고, 고객에게 더욱 편리하고 만족스러운 서비스를 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다.

인공지능에게 무엇을 맡겨야 할까라는 질문이 중요해지고 있습니다.

인공지능은 이미 이미지 인식, 자연어 처리 등 특정 분야에서는 인간을 능가하는 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 인공지능이 인간의 직업을 대체할 수 있을지에 대한 논쟁은 여전히 뜨겁습니다. 인공지능이 인간의 창의성, 공감 능력, 비판적 사고 능력을 대체할 수 있을지 의문입니다.

인공지능에게 맡길 수 있는 일은 데이터 분석, 반복적인 업무, 위험한 환경에서의 작업 등 제한적인 영역에 국한될 수 있습니다. 중요한 의사 결정, 윤리적 판단, 복잡한 문제 해결 등은 여전히 인간의 몫이 되어야 합니다.

인공지능 기술의 발전은 분명 긍정적인 측면이 많지만, 동시에 인간의 역할 변화에 대한 고민과 준비가 필요합니다. 인공지능과 인간이 서로 협력하여 시너지를 창출하는 방안을 모색해야 합니다. 또한, 인공지능 기술의 윤리적 문제에 대한 사회적 논의를 통해 안전하고 책임감 있는 인공지능 개발을 위한 기반을 마련해야 합니다.

최근 발표된 연구에 따르면, 인공지능이 인간의 직업을 대체할 가능성은 2030년까지 30% 수준으로 예상됩니다. 하지만 이는 단순한 예측일 뿐이며, 인공지능 기술의 발전 속도, 사회적 수용도, 정책 변화 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다.

인공지능 시대에 우리는 끊임없이 변화에 적응하고 새로운 기술을 배우면서 미래를 준비해야 합니다. 인공지능을 단순한 도구가 아닌, 인간의 삶을 풍요롭게 하는 동반자로 인식하고, 인공지능과 함께 성장하는 사회를 만들어나가야 할 것입니다.

이 부분은 매우 중요합니다.

AI 스스로가 발전하고 언젠가 차세대 AI의 연구 개발까지 담당하게 된다면, 더욱 중요해질 것은

무엇을 목표로 개선할 것인가?

인공지능 모델의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠르며, 특히 최근에는 ‘챗GPT’와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 등장하면서 더욱 그렇습니다. 이러한 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으며, 질문에 답변하거나, 요약하거나, 심지어 창작적인 글쓰기까지 수행할 수 있습니다.

하지만 이러한 모델의 능력에도 불구하고, 여전히 몇 가지 중요한 문제들이 남아있습니다. 첫째, 모델이 생성하는 텍스트는 학습 데이터에 포함된 편향을 그대로 반영할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 특정 성별이나 인종에 대한 부정적인 고정관념이 학습 데이터에 존재한다면, 모델은 이를 강화하는 텍스트를 생성할 가능성이 높습니다. 둘째, 모델이 생성하는 텍스트의 진실성을 보장할 수 없다는 점입니다. 모델은 단순히 패턴을 학습하고 이를 기반으로 텍스트를 생성하기 때문에, 사실과 다른 정보를 생성하거나, 허위 정보를 유포할 수 있습니다. 

이러한 문제들을 해결하기 위해, 연구자들은 다양한 방법을 모색하고 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터의 편향을 줄이기 위한 노력, 모델의 판단 능력을 향상시키기 위한 연구, 그리고 모델이 생성하는 텍스트의 진실성을 검증하기 위한 방법 등이 있습니다. 또한, ‘챗GPT’를 개발한 OpenAI는 모델의 안전하고 책임감 있는 사용을 위해 다양한 정책과 기술적 조치를 마련하고 있습니다. 이러한 노력들은 인공지능 모델이 인간에게 도움이 되는 방향으로 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 궁극적으로, 인공지능 모델의 미래는 인간이 어떻게 이 기술을 활용하고 관리할 것인지에 달려있다고 할 수 있습니다.

AI는 우리 인간이 상상하기 어려울 정도로 빠르게 발전할지도 모릅니다.

그러므로

어디로 달려가고 있는 걸까?

결정을 내리는 능력은 오히려 더 중요해질 것이다.

다음 세대 인공지능이 인간만이 창조하는 시대에서,

AI와 인간이 다음 AI를 만들어가는 시대에 발맞춰.
AI와 인간이 다음 AI를 만들어가는 시대에 발맞춰.
일본 정부는 2028년까지 ‘일본형 AI’ 개발을 목표로, 관련 투자 및 연구 개발을 적극적으로 추진하고 있습니다.
일본 정부는 2028년까지 ‘일본형 AI’ 개발을 목표로 관련 투자 및 연구 개발을 적극적으로 추진하고 있습니다.
특히, ‘마이웨이AI(マイウェイAI)’라는 이름으로 불리는 이번 프로젝트는 일본의 독자적인 AI 기술 개발을 통해 글로벌 경쟁력을 확보하고, 미래 사회의 핵심 기술을 선점하기 위한 전략의 일환입니다.
특히 ‘마이웨이AI(マイウェイAI)’라는 이름으로 불리는 이번 프로젝트는 일본의 독자적인 AI 기술 개발을 통해 글로벌 경쟁력을 확보하고 미래 사회의 핵심 기술을 선점하기 위한 전략의 일환입니다.
‘마이웨이AI’는 기존의 대규모 데이터 기반 AI 모델과는 달리, 일본 특유의 데이터와 문화적 맥락을 활용하여 더욱 정교하고 효율적인 AI 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
‘마이웨이AI’는 기존의 대규모 데이터 기반 AI 모델과는 달리 일본 특유의 데이터와 문화적 맥락을 활용하여 더욱 정교하고 효율적인 AI 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
또한, AI 윤리 및 안전 문제에 대한 심도 있는 논의를 통해, 인간과 AI가 공존하며 발전할 수 있는 방향을 모색하고 있습니다.
또한 AI 윤리 및 안전 문제에 대한 심도 있는 논의를 통해 인간과 AI가 공존하며 발전할 수 있는 방향을 모색하고 있습니다.
이러한 노력의 일환으로, 일본 정부는 대학, 연구기관, 기업 등 다양한 주체들과 협력하여 AI 기술 개발 및 활용에 대한 연구를 지원하고 있습니다.
이러한 노력의 일환으로 일본 정부는 대학, 연구기관, 기업 등 다양한 주체들과 협력하여 AI 기술 개발 및 활용에 대한 연구를 지원하고 있습니다.
특히, ‘인간-AI 협업’을 위한 기술 개발에 집중 투자하고 있으며, 이를 통해 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 높이고 있습니다.
특히 ‘인간-AI 협업’을 위한 기술 개발에 집중 투자하고 있으며, 이를 통해 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 높이고 있습니다.
한편, ‘마이웨이AI’ 프로젝트는 일본 내에서 뜨거운 관심을 받고 있으며, 많은 기업들이 참여 의사를 밝히고 있습니다.
한편 ‘마이웨이AI’ 프로젝트는 일본 내에서 뜨거운 관심을 받고 있으며 많은 기업들이 참여 의사를 밝히고 있습니다.
또한, 일본 정부는 ‘마이웨이AI’를 통해 일본 경제의 새로운 성장 동력을 확보하고, 미래 사회의 주도권을 잡는 데 성공할 수 있을지 귀추가 주목되고 있습니다.
또한 일본 정부는 ‘마이웨이AI’를 통해 일본 경제의 새로운 성장 동력을 확보하고 미래 사회의 주도권을 잡는 데 성공할 수 있을지 귀추가 주목되고 있습니다.
특히, 이번 프로젝트의 성공을 위해 일본 정부는 ‘AI 인력 양성’에도 적극적으로 나설 계획입니다.
특히 이번 프로젝트의 성공을 위해 일본 정부는 ‘AI 인력 양성’에도 적극적으로 나설 계획입니다.
AI 기술 개발 및 활용에 필요한 전문 인력을 양성하기 위해 대학과 협력하여 AI 관련 교육 과정을 개설하고 있으며, 기업들이 AI 기술을 활용할 수 있도록 다양한 교육 프로그램을 제공할 예정입니다.
AI 기술 개발 및 활용에 필요한 전문 인력을 양성하기 위해 대학과 협력하여 AI 관련 교육 과정을 개설하고 기업들이 AI 기술을 활용할 수 있도록 다양한 교육 프로그램을 제공할 예정입니다.
또한, 일본 정부는 ‘AI 데이터 확보’에도 힘쓰고 있습니다.
또한 일본 정부는 ‘AI 데이터 확보’에도 힘쓰고 있습니다.
AI 시스템 개발에 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위해, 정부 차원에서 데이터 수집 및 활용 정책을 추진하고 있으며, 기업들과 협력하여 데이터 공유 플랫폼을 구축할 계획입니다.
AI 시스템 개발에 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위해 정부 차원에서 데이터 수집 및 활용 정책을 추진하고 기업들과 협력하여 데이터 공유 플랫폼을 구축할 계획입니다.
‘마이웨이AI’ 프로젝트는 일본의 AI 기술 개발을 넘어, 글로벌 AI 생태계에서도 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.
‘마이웨이AI’ 프로젝트는 일본의 AI 기술 개발을 넘어 글로벌 AI 생태계에서도 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.
일본 정부는 ‘마이웨이AI’를 통해 일본의 AI 기술력을 전 세계에 알리고, 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 주력할 계획입니다.
일본 정부는 ‘마이웨이AI’를 통해 일본의 AI 기술력을 전 세계에 알리고 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 주력할 계획입니다.
이러한 노력의 결과, 일본은 ‘마이웨이AI’를 통해 AI 기술 분야에서 세계적인 리더로 도약할 수 있을지 주목해야 할 것입니다.
이러한 노력의 결과, 일본은 ‘마이웨이AI’를 통해 AI 기술 분야에서 세계적인 리더로 도약할 수 있을지 주목해야 할 것입니다.
특히, ‘마이웨이AI’ 프로젝트는 일본의 미래 사회를 변화시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
특히 ‘마이웨이AI’ 프로젝트는 일본의 미래 사회를 변화시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

그리고, 그보다 더 나아가서는,

AI 스스로가 다음 AI를 연구·개발하는 시대가 도래할 것입니다.

아마도 예상치 못한 변수가 발생했을 가능성을 시사하는 표현일 것입니다.

아직 그 세계에는 도달하지 못했습니다.

하지만, 그 방향으로 이어지는 연구는 이미 시작되고 있습니다.

우리 스스로도 오늘부터 작게 시작할 수 있습니다.

AI를 사용한다면

답변으로 끝나지 않고 스스로 평가하고 개선해 보세요.

덧붙여 한마디를 더하자면.

미래의 RSI(인지적 부하 이론)와 오늘 우리가 활용하는 AI는 전혀 무관한 이야기가 아닙니다.

AI가 스스로 개선해 나갈수록 인간에게는 “무엇을 좋게 평가할 것인가”를 결정하는 힘이 요구된다.

저는 그곳에 앞으로의 인공지능 시대에 인간이 중요한 역할을 하나 가지고 있을 거라 생각합니다.

여러분,

AI 스스로가 차세대 AI를 만들 시대가 온다면, 무엇을 AI에게 맡기고 무엇을 인간에게 남겨두고 싶습니까?

**출처:** [note 원문](https://note.com/brave_ivy1459/n/n23d465f3aba3)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 182청크*

[원문 보기](https://note.com/brave_ivy1459/n/n23d465f3aba3) | 출처: note.com