# 연구소 내부에서는 AI의 발전이 더 빠르게 느껴지는 것일까

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-24T01:08:08.890Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/315876594/rectangle_large_type_2_0d4b67179b9c118eab304ba2c86b73e8.png?width=1280)

9월 13일쯤, r/singularity에 한 게시물이 공유되었습니다. 공유된 내용은 OpenAI 연구자라고 소개된 인물의 X(엑스) 게시글이었습니다. 해당 게시글은 공개 릴리즈를 통해 얻는 AI 발전의 인상이, 프론티어 연구소 내부에서 얻는 인상과는 크게 다르다고 주장했습니다. 9월 19일 현재 댓글 수는 240건이었습니다.

이 게시글의 미래 예측에는 강력한 안전성에 대한 우려도 포함됩니다. 다만, 이 스레드에서 주목받는 것은 예측의 과장된 모습만은 아닙니다. 비공개적인 능력 곡선을 보고 있다는 사람들의 발언을 공개 정보를 추적하는 측이 어떤 근거로 받아들여야 하는지에 대한 논쟁이 벌어지고 있으며, 지지론과 신중론이 충돌하고 있습니다.

이 기사에서 다루는 것은 내부자의 발언을 믿을 것인지 의심할 것인지의 이중 선택이 아닙니다. 어떤 관측이 공개되었고, 어떤 관측은 아직 외부에서 확인되지 않았는가에 대한 차이를 명확히 알면 AI 발전 소식을 조금 더 차분하게 읽을 수 있습니다.

## 외부에서 보이는 것은 공개된 모델의 간격과 작동 방식이다.

외부에서 AI의 발전을 추적할 때, 손안에 있는 것은 공개 정보입니다. 공개 모델, 제품의 업데이트, 논문, 벤치마크를 통해 이전 모델과 비교했을 때 무엇을 할 수 있게 되었는지, 같은 과제에서 어느 정도의 차이가 있었는지, 공개부터 다음 공개까지 얼마나 시간이 흘렀는지 판단합니다.

이 접근 방식은 강점을 가지고 있습니다. 누구나 동일한 자료를 확인할 수 있다는 점 때문입니다. 벤치마크는 대상 모델과 과제가 명시되어 있다면 무엇을 비교했는지 알 수 있습니다. 점수 방법과 실행 조건이 명시되어 있다면 수치 의미와 한계까지 파악할 수 있습니다. 공개된 내용을 실제 작업에 적용하여 잘 되는 경우와 실패하는 경우를 확인하는 것도 가능합니다. 조건을 다시 읽을 수 있는지가 판단의 근거입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789960944-HgKhU2LY8f71inbrWkjRVBIG.png?width=1200)

그림 속의 네 가지 입구는 외부 독자가 동일한 자료와 조건을 공유할 수 있는 관찰을 의미합니다. 반면, 공개 기간 동안 발생했던 실험 결과는 이러한 흐름에 포함되지 않습니다.

게시글 본문에도 동일한 발음 설명이 있습니다. 외부인은 몇 번의 모델 공개로 큰 도약을 捉えようとし、업데이트 간의 작은 변화에서 “진보가 둔해지고 있는 것은 아닌가”라고 느끼는 흐름입니다. 공개된 것들로 판단한다면, 자연스러운 읽기 방식입니다. 공개되지 않은 실험 결과는 외부 독자에게는 보거나 제대로 이해하기 어렵습니다. 공개되지 않는 한 동일한 조건에서는 비교받지 못합니다.

공개된 버전의 데이터만으로는 연구소의 실험을 파악할 수 없습니다. 무엇을 실패로 버리고, 다음으로 무엇을 측정하고 있는지 보이지 않습니다. 공개 배포는 외부에도 공유할 수 있는 관찰입니다. 연구의 중간 과정에 있는 결과나 평가들은 그 시점에서는 공유되지 않는 관찰입니다. 같은 “진보”라도 지칭하는 자료가 다릅니다.

여기까지 섞으면 대화가 통하지 않게 됩니다. 외부 쪽은 공개된 변화를 근거로 이야기하고, 내부 쪽은 아직 공개되지 않은 추이를 근거로 이야기합니다. 단순히 숫자를 잘못 읽은 것이 아닙니다. 처음 보고 있는 자료가 다른 것입니다.

## 게시글에서 언급하는 “내부 곡선”은 능력 향상의 여지를 보여주는 가설입니다.

업로드된 게시글은 능력 향상의 두 가지 경로를 제시합니다. 하나는 계산량이나 학습 규모를 늘렸을 때의 성능 변화를 나타내는 기존 스케일링 법칙을 현재까지 더 확장하는 것입니다. 다른 하나는 새로운 스케일링 법칙을 찾는 것입니다.

이 글은 지금까지 발전시켜 온 핵심적인 측면의 예시를 제시합니다. 사전 학습 규모 확대와 추론 시 더 많은 계산을 사용하는 방법입니다. 그 위에, 공개되지 않은 새로운 핵심적인 측면이 여러 개 있을 가능성에 대한 추측을 합니다. 게시글의 흐름은 다음과 같습니다. 연구소 사람들이 곡선을 직접 보게 된다면, 외부 공개 기록보다 더 빠른 진보를 예상하는 이유가 됩니다.

여기서 말하는 “축”이란 단순한 모델 확대를 의미하는 것이 아닙니다. 계산을 활용하여 능력 향상이 나타나는 지점과, 측정 방법 및 향상 방법의 조합을 의미합니다. 이 글은 새로운 축의 후보를 제시하지만, 그 기능이 작동하는지 여부는 보여주지 않습니다. 추론 단계에 있습니다.

공개된 내용은 곡선 자체로서는 아닙니다. 어떤 지표로 능력을 측정했는지, 어떤 모델을 비교했는지, 계산량을 얼마나 변화했는지, 실패 사례가 얼마나 있었는지 모두 드러나지 않았습니다. 게시물 작성자 스스로도 새로운 방법이 새로운 스케일링 법칙을 나타낸다고 명확히 밝히지 않았습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789960958-P1qtanSmgFRuDJiY6cp9d8Cf.png?width=1200)

그림에 제시된 다섯 가지 조건이 공개되지 않는 한 외부 독자는 곡선의 설명을 동일한 조건에서 재현할 수 없습니다. 내부 관측이 무의미한 것은 아니지만 외부에서 검증받을 수 있는 범위가 다릅니다.

이러한 이유로 게시물은 “내부 관측으로는 이렇게 보인다는” 설명으로 읽을 수 있습니다. 하지만 외부에서 동일한 결론을 재현할 수 있는 실제 측정은 없습니다. 능력 곡선은 측정 대상과 조건이 갖춰져서 처음부터 기울기의 의미를 가질 수 있습니다. 곡선의 존재만으로는 어떤 업무까지 맡길 수 있는지, 언제 위험해지는지까지 판단할 수 없습니다.

Reddit 게시글 작성자는 X(트위터)의 저자인 엑스(X)를 OpenAI 연구자로서 소개하고 있습니다. 이 기사에서는 해당 소속 확인이 이루어지지 않았습니다. 발언의 중요도를 소속으로 판단한다면, 이 확인은 필수적입니다.

## 240건의 댓글을 통해 벌어진 논쟁은 속도보다 검증 가능성이 더 중요했다는 것이었습니다.

댓글欄에는 이 게시물이 간격을 잘 설명하고 있다는 반응이 있었습니다. 연구소 사람들이 공개 전의 능력을 보고 있다면, 외부 공개 기록만으로는 안전성에 대한 우려를 지나치게 경시해서는 안 됩니다. 그렇게 해석할 수 있습니다. 하지만 지지의 많음은 능력의 뒷받침에는 되지 않습니다.

반대 의견도 마찬가지로 게시글의 중심에서 벗어나지 않았습니다. 첫 번째 댓글 하나는 저자가 실제로 연구자인지 질문했습니다. 또 다른 댓글은 공격에 필요한 비용이 공개되지 않아서 위협을 평가하기 어렵다고 지적했습니다. 비공개적인 곡선이나 능력을 근거로 한 주장은 반증할 수 없는 채로 커질 수 있다는 경고였습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789960972-jdKDBrLXZwyPmgsEeFioTHh1.png?width=1200)

그림 중앙에 배치된 검증 가능성은 양측의 읽기가 동일한 줄자를 정렬하기 전에 공개 조건을 확인해야 함을 나타냅니다.

작성자의 확인 또한, 갈등의 주변적인 이야기와는 거리가 둡니다. 내부의 관찰을 근거로 중요성을 두는 경우, 그 관찰자가 어떤 입장에 있고, 어떤 범위까지 보는지 여부가 판단의 전제 조건이 됩니다. 직책만 인용되고, 측정 내용이 비어 있는 채로 남게 되면, 발언이 실제보다 훨씬 더 명확하게 느껴지게 됩니다.

저는 이 충돌을 낙관론과 비관론의 대립으로 해석할 때, 게시물의 핵심이 흐려지는 것 같습니다. 다투어지는 것은 발전 속도를 측정하는 도구 자체입니다. 공개된 성능, 연구자들의 설명, 그리고 비공개된 능력 곡선은 같은 눈금을 가지고 비교할 수 없습니다.

다음 발언에서 확인되는 것은 대상 모델과 과제인지 여부입니다. 계산량, 실패율, 재현 절차 등이 공개된다면 비교 가능한 범위가 넓어집니다. 이는 내부 정보의 존재를 부정하기 위한 것이 아니라는 점을 강조하는 것입니다. 공개된 조건이 많아질수록 내부와 외부에서 공유할 수 있는 판단 자료도 늘어날 것입니다.

## 비공개된 곡선은 예측의 재료가 될 수 있지만 결론에는 이르지 않는다.

그러면 외부에서 어떻게 받아들여 볼 것인가. 연구소 내부에서 AI의 발전이 더욱 빠르게 보일 가능성을 이 게시물 하나로 부정할 수 없다. 공개 릴리즈만으로는 포착할 수 없는 실험이나 평가가 있을 수 있다는 문제 제안에도 일리가 있다. 다만 외부 독자에게 보이는 근거는 공개 자료에만 한정된다.

곡선과 평가 조건이 모두 비공개라면, 외부 독자가 얻을 수 있는 것은 내부자 예측일 뿐입니다. 능력의 확정된 값은 아니며, 비용이나 재현 절차를 모르는 예측은 크기를 비교하는 의미가 없습니다. 공개된 버전과 조건이 공개된 평가를 겹쳐서 처음부터 심도 있게 검토할 수 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789960985-gxA8BZ75NL0wi9VXjGuJQymS.png?width=1200)

그림으로 나열된 다섯 가지 항목은 게시물의 진실성을 한 번에 결정하는 것이 아니라, 외부 독자가 예측이 어느 정도 비교 가능한지를 확인하는 기준입니다.

다음으로 “내부에서는 더 앞을 내다볼 수 있다”라고 들었을 때, 확인하고 싶을 일이 있습니다. 어떤 곡선인지, 누가 읽을 수 있는 조건인지요. 곡선이 비공개라면, 외부에서 읽어낼 수 있는 것은 진척도의 속도만이 아니라 발언의 강한 톤일 뿐입니다.

## 31. 이에 이 기획의 제목을 “『별의 정원』을 묵상하는 시간”으로 정했습니다. 이는 앙투안 드 생텍쥐페리의 작품이 어린이들에게 삶의 진리나 가치관을 배우는 데 도움이 될 수 있음을 시사하는 것입니다. 또한 이 기획에서는 작품에 등장하는 다양한 인물들의 시각에서 이야기를 재해석하여 독자들에게 새로운 깨달음을 선사하고자 합니다.

32. 기획의 구체적인 내용은 먼저 작품의 줄거리나 등장인물, 배경 등을 설명하여 독자가 작품을 이해하기 위한 기초 지식을 습득할 수 있도록 합니다. 다음으로 작품에 등장하는 인물들의 심리 묘사나 행동 원리를 분석하여 그들이 어떤 가치관을 가지고 있으며 어떤 갈등을 겪고 있는지 밝혀냅니다. 그리고 작품 전체를 통해 생텍쥐페리가 전달하고자 했던 메시지를 묵상하고 독자들에게 그 메시지를 이해시키고자 합니다.

33. 마지막으로 이 기획에서는 독자 여러분에게 작품을 읽어가는 동안 자신들의 삶과 가치관에 대해 깊이 성찰하는 계기를 제공하고 싶습니다. 앙투안 드 생텍쥐페리의 작품은 우리에게 소중한 것을 소중히 여기고 타인에게 친절하며 자신과 마주하는 것의 중요성을 일깨워 줍니다. 이 기획을 통해 독자 여러분이 더욱 풍요로운 삶을 살 수 있는 영감을 얻기를 바랍니다.

- OpenAI 연구원이 AI 발전의 내부적 및 외부적 인식 간의 격차에 대해 논의한다 (Reddit / r/singularity) — 게시물 내용, 댓글欄 토론, 댓글 표시 수 확인. 게시자의 소속, 게시물 내 능력 및 안전성에 대한 주장은 독자적으로 검증하지 않음. 확인일: 2026년 9월 19일
- X의 원 게시물(MajmudarAdam의 Reddit 게시물 참조) — Reddit 게시물에서 참조하는 원 게시물의 URL을 확인. 본문의 내용은 Reddit상의 재게시임을 확인. 확인일: 2026년 9월 19일

**출처:** [note 원문](https://note.com/made_from_fuji/n/n90411db71d33)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 24청크*

[원문 보기](https://note.com/made_from_fuji/n/n90411db71d33) | 출처: note.com