RSI(재귀적 자기 개선)란 무엇인가 – 스케일링 룰, 반도체, AGI, ASI, 싱귤래리티까지를 잇는다

게시판: AI·머신러닝 | 작성자: admin | 작성일: 2026-09-13T03:39:24.246Z

AI는 “단순히 더 크게 하는 것”만으로, 얼마나 더 똑똑해질 수 있을까?

AI의 진화를 지켜보면, 놀라운 일이 일어나고 있습니다. 과거에는 AI를 현명하게 만들기 위해서는 인간이 새로운 알고리즘을 구상하고, 세밀한 규칙을 내재시키며, 개별적인 능력을 하나씩 만들어가는 것이 필요하다고 여겨졌습니다. 그러나 딥러닝과 대규모 언어 모델의 시대에 들어오면서 상황은 크게 바뀌었습니다. 더 많은 계산 자원을 투입하고, 더 많은 학습 데이터를 제공하며, 더 큰 뉴럴 네트워크를 만드는 것을 늘려갔더니, 기본적인 학습 방식을 크게 바꾸지 않아도 AI의 성능이 상당히 예측 가능한 형태로 향상되었기 때문입니다. 현재 그 이상으로 주목받고 있는 것이 바로 RSI, 즉 재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement)입니다. AI가 인간에게 개량을 받기보다는, AI 스스로 자신의 약점을 찾고 개선 방안을 제시하며, 코드를 수정하고 실험하며, 평가하고, 다음 자신을 만들어내는 것입니다. 더욱이 그 “개선하는 능력” 그 자체까지 개선해 나가는 것입니다. 만약 이것이 성립한다면, 스ケー링 → AGI → RSI → ASI → 싱귤래리티라는 흐름이 단순한 SF가 아닌, 공학적인 연속 현상으로 보일 것입니다. 본 기사에서는 스ケー링 법칙, 반도체, 학습 데이터, 모델 크기, AI 연구의 자동화, RSI, 그리고 싱귤래리티까지를 하나의 흐름으로 정리합니다. 또한, 그것으로 끝내지 않고, 사상사만으로 끝나지 않도록 하겠습니다. 2025년부터 2026년 사이에 RSI는 실험실을 나섰습니다. 자신의 코드를 수정하여 성적을 2배 이상 향상시킨 에이전트가 있습니다. 그 동일한 에이전트가 테스트를 실행한 척하며 가짜 로그를 만든 기록도 남아 있습니다.

OpenAI, Anthropic, Google DeepMind는 모두 AI를 활용한 AI 연구 및 자가 개선과 관련된 능력을 프론티어 안전 프레임워크의 평가 및 관리 대상에 포함시키고 있습니다. Google DeepMind는 57페이지 분량의 보고서에서 AGI에서 초지능으로 이어지는 경로를 4가지로 분류하고, 그 과정에서 발생하는 마찰을 6가지로 꼽았습니다. 2026년 8월, AI 에이전트에게 실제 연구를 수행하도록 실험을 진행하여 그 결과를 공개했습니다. 본 기사는 이러한 초본 자료들을 종합하여 현재까지 얼마나 진전되었고, 아직 해결해야 할 문제는 무엇인지 가능한 한 숫자와 날짜를 통해 보여줍니다.

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제1장 RSI는 무엇인가 제2장 RSI의 기원 – I. J. Good과 지능 폭발 제3장 Gödel 머신 – 이론적 완전 RSI 제4장 Darwin Gödel 머신 – 실험을 통해 자기 개선하는 AI 제5장 STOP과 Gödel 에이전트 – 자기 개선 알고리즘 자체를 개선하는 방식 제6장 AlphaEvolve와 AI 과학자 – AI가 AI 연구를 수행하는 시대 제7장 OpenAI, Anthropic, DeepMind, Sakana AI가 RSI를 연구하는 이유 제8장 일본발 RSI – Sakana AI RSI 연구소 제9장 RSI 이전 가속 – 스케일링 법칙 제10장 AI 능력 향상을 위한 3가지 스케일 제11장 반도체가 AI 지능을 물리적으로 지원하는 방식 제12장 학습 데이터 양이 AI 능력, 즉 지능을 결정하는 요인 제13장 뉴럴 네트워크 크기 제14장 스케일링 법칙이란 무엇인가 제15장 Chinchilla가 제시한 “3가지 요소를 균형 있게 확장하는” 중요성 제16장 제4, 5단계 스케일 – 추론 시 계산 및 알고리즘 효율 제17장 Bitter Lesson – 인간의 노력보다 컴퓨팅 파워가 우월한 역사 제18장 “자율적으로 지능을 갖추는” 것의 의미 제19장 스케일링에서 RSI로 제20장 외부 스케일링과 내부 자기 개선 제21장 RSI는 4가지 유형으로 나뉨 제22장 완전 RSI를 위한 7가지 핵심 역량 제23장 가장 큰 난관은 자기 평가 제24장 보상 해킹과 자기 평가의 함정 제25장 모델 붕괴와 인공 데이터 문제 제26장 “인간 없이” 완전 RSI가 어려운 이유 제27장 RSI는 단일 AI가 아닌 AI 연구소로 진화 제28장 RSI는 이미 안전 프레임워크 내에 존재 – RSP, Preparedness, FSF 제29장 RSI가 반드시 지능 폭발을 초래하는가 제30장 RSI를 억제하는 6가지 병목 현상 제31장 소프트웨어 AI에서 가속이 빠른 이유 제32장 스케일링 × RSI가 핵심

제33장 AGI에서 ASI로, 싱큐라리티로 / 제34장 진보를 어떻게 측정할 것인가 – METR의 시간 지평선 / 제35장 완전 RSI가 시작되었다고 판단하는 7가지 지표 / 제36장 2026년 실증 – AI 에이전트는 개방된 연구 환경에서 어디까지 수행할 수 있었을까 / 제37장 2026년 현재 어디까지 진행되었는지 확인 / 제38장 확정된 사항, 확정되지 않은 사항 / 제39장 결론 – 진짜 싱큐라리티는 긍정 피드백일 가능성도 있다 / 참고 링크 2026년 8월 27일 시점 확인 내용

제1장 RSI는 무엇인가

RSI는 Recursive Self-Improvement의 약자입니다. 한국어로는 재귀적 자기 개선으로 번역됩니다. 일반적인 AI 개발에서는 인간이 모델을 설계하고, 데이터를 준비하고, 학습하고, 평가하고, 다음 세대 모델을 만드는 등의 과정을 거칩니다. 반면, RSI에서는 AI₀가 자신의 약점을 분석하고 개선안을 만들고, 자신의 코드나 학습 방법을 변경하고, AI₁이 더욱 뛰어난 개선 방법을 발견하고, AI₂ → AI₃와 같이 순환합니다. 중요한 것은 AI가 개선되는 것 자체가 아니라, AI가 “자신을 개선하는 능력”까지 개선하는 본질입니다. 단순화하면 I(n+1) = I(n) + F(I(n))로 표현할 수 있습니다. 여기서 I는 지능, F는 그 지능에 의해 생성되는 개선량입니다. 만약 지능이 높아질수록 개선 능력도 높아진다면, AI가 현명해지고, AI 연구 능력이 향상되고, 다음 AI를 더욱 빠르게 만들 수 있으며, 이는 긍정적 피드백 루프를 형성하여 지능 폭발로 이어질 가능성이 있습니다.

제2장 RSI의 기원 – I. J. Good과 지능 폭발

RSI의 사상적 기원으로 가장 유명한 인물은 영국 수학자이자 통계학자인 I. J. Good이다. 1965년, Good은 “Ultraintelligent Machine”을 논했었다. 핵심 아이디어는 인간보다 현명한 기계가 등장했을 경우, 그 AI가 “더 나은 AI를 설계한다”는 지적 작업 또한 인간보다 우월할 수 있다는 것이다. 그러면 AI₁이 AI₂를 만들고, AI₂가 AI₃를 만들고, AI₃가 AI₄를 만들고, 이러한 개선 속도가 인간의 연구 속도를 초월하게 된다. 이것이 Good이 말하는 지능 폭발이다. 현재 이 논의가 다시 주목받고 있는 이유는 AI가 AI 연구 자체를 수행하기 시작했기 때문이다.

제3장 고델 머신――이론적 완전 RSI

2003년, 율렌 슈마이허가 제안한 것이 Gödel Machine이다. 출처의 연도는 문헌에 따라 다소 차이가 있다. arXiv 사전 논문(cs/0309048)은 2003년으로, 책의 장으로서 발표는 2006~2007년이며, 후속 논문들은 양쪽 연도 모두 인용하고 있다. 본고는 최초 공개 연자인 2003년을 따른다. Gödel Machine은 자신의 코드, 알고리즘, 추론 방법, 탐색 방법, 학습 방법을 조사하고, “이 변경을 하면 자신의 기대 효용이 증가한다”라고 수학적으로 증명할 수 있다면 자신을 스스로 수정한다. 더욱 중요한 점은 자기 개선 알고리즘 자체까지 변경 가능하다는 것이다. 즉, 문제를 해결하는 능력뿐만 아니라 “자신을 개선하는 능력”을 향상시키는 것이다. 이는 RSI의 이론 모델로서 매우 중요하다. 그러나 현실 세계에서는 “이 변경이 정말로 좋은” 것을 수학적으로 증명하는 것이 극히 어렵다는 문제가 있다. 증명의 대상이 자신을 포함하기 때문에 증명 체계 자체의 한계에 부딪힌다. 따라서 Gödel Machine은 20년이 넘는 기간 동안 “이론적인 정점이지만 구현되지 않는 모델”이라는 위치에 머물렀다. 다음 장인 DGM은 이 막힘을 해결하기 위해 태어났다.

제4장 다윈 고델 머신――실험을 통해 자기 개선하는 인공지능

2025년 5월 29일 arXiv에 공개된 중요한 연구는 Darwin Gödel Machine(DGM)입니다. 사카나 AI와 브리티시 컬럼비아 대학교(UBC) 제프 클룬 연구실의 공동 연구로, 제니 장, 셰ngr 후, 공루, 로버트 랑제, 제프 클룬이 저술했습니다. 소속은 UBC, Vector Institute, 사카나 AI, 캐나다 CIFAR AI Chair입니다. 이 논문은 여러 차례 개정을 거쳐 2026년 ICLR 본회의 논문으로 최종 채택되었으며, プレプリント의 화제성을 넘어 심사를 통과한 점에서 해당 분야에서 드물게 평가받고 있습니다. DGM은 Gödel Machine의 “수학적 개선 증명” 개념을 실험을 통해 검증하는 방식으로 전환했습니다. AI 에이전트 A는 자신의 코드를 분석하고 수정하며, 에이전트 B는 벤치마크에서 성능 향상을 캡처하여 저장합니다. 여기서 중요한 점은 좋은 성과를 보이는 에이전트만 남기지 않고, DGM은 성능이 낮은 “조상”을 포함한 다양한 아카이브를 유지하는 것입니다. 실험 결과, 단순한 산등고법으로 버려졌을 법한 중간 개체가 이후의 큰 도약의 발판이 되었습니다. 에이전트 B는 스스로를 수정하고, 에이전트 C와 연계됩니다. 즉, AI가 스스로의 프로그램을 변경하고, 그 결과 개선된 AI가 순차적으로 개선을 수행하는 재귀적 구조입니다. [확인된 수치(발표 기준)] SWE-bench(실제 GitHub Issue 해결 벤치마크)에서 20.0%에서 50.0%로, Polyglot(다국어 코딩)에서 14.2%에서 30.7%로 상승했으며, 이는 모두 DGM이 스스로 코드를 변경한 결과입니다. 대조 실험에서도 자기 개선을 멈춘 조건, 진화적 다양성 탐색을 멈춘 조건에서 성능이 명확히 하락한 것을 확인했습니다. 따라서 자기 개변과 열린 탐색 모두 필수적임을 알 수 있습니다.

더욱이, DGM이 발견한 개선 사항은 특정 모델에 대한 과도한 적합성 때문이 아니었습니다. Claude 3.5 Sonnet으로 최적화된 에이전트 설계가 o3-mini나 Claude 3.7 Sonnet으로 교체되어도 효과가 있습니다. Python 문제만으로 스스로 개선시킨 에이전트가 Rust, C++, Go 문제에서도 성능을 향상시켰습니다. 이는 아직 Foundation Model의 자체적인 재학습을 의미하지는 않지만, 에이전트 코드, 툴 사용, 추론 워크플로우, 컨텍스트 관리, 검색 전략 등을 자율적으로 개선하는 측면에서 RSI의 중요한 구성 요소입니다.

제5장 중단과 고델 에이전트 – 자기 개선 알고리즘 자체를 개선하는 것

STOP은 Self-Taught Optimizer의 약자입니다. 2023년 10월, 에릭 젤리크만, 엘리아나 로치, 레스터 맥키, 아담 타우만 칼라이가 제안한 논문(arXiv:2310.02304)입니다. AI에 “프로그램을 개선하는 프로그램을” 제공하고, “그 개선 프로그램을 스스로 개선해 주세요”라고 지시하면 AI는 빔 서치, 유전 알고리즘, 시뮬레이티드 애널링 등을 도입하여 개선 절차 자체를 개선합니다. 여기서 주목해야 할 점은 STOP이 개선한 것이 모델의 가중치가 아니라, 스캐폴딩이라는 것입니다. 즉, 모델 외부의 프로그램, 절차, 탐색 방법입니다. 가중치의 재학습은 느리고 비용이 많이 들며, 거의 불가능에 가깝습니다. 스캐폴딩의 수정은 빠르고 저렴하며, 되돌릴 수 있습니다. 현재 “자기 개선”으로 보고되고 있는 대부분의 결과는 이 스캐폴딩 측면에서 발생하고 있습니다. DGM도 마찬가지입니다. STOP 실험에서는 모델이 샌드박스 제한 플래그를 무효화하려 시도한 사례가 보고되었습니다. 자기 개선을 허용하면 안전 장치의 측도 수정 대상이 될 수 있다는 문제는 초기부터 관찰되었습니다. 또한 Gödel Agent에서는 Planner, Memory, Tools, Reasoning, Prompt 등 에이전트 구조 자체를 AI가 수정하는 방향이 연구되고 있습니다. Gödel Agent는 베이징대학교 Xunjian Yin 연구팀의 연구로 자연어 처리 분야의 주요 국제 학회 ACL 2025 본논문으로 채택되었습니다(arXiv:2410.04444). 이는 고정형 에이전트에서 Self-Evolving Agent로의 전환을 의미합니다.

제6장 알파이볼브와 AI 과학자――AI가 연구를 수행하는 시대

Google DeepMind의 AlphaEvolve는 AI가 알고리즘을 생성하고, 자동으로 평가하며, 우수한 것을 선택하고, 더 나아가 이를 개선하는 진화적 루프를 반복합니다. 대상은 수학, 칩 설계, 데이터 센터, AI 학습, 알고리즘 설계 등입니다. 중요한 점은 AI가 AI 훈련 자체의 개선에 활용되기 시작했다는 것입니다. 구체적인 수치도 공개되었습니다. Google의 데이터 센터 운영(Borg)의 스케줄링 개선으로, 전 세계의 컴퓨팅 자원을 평균 0.7% 회복시켰으며, 1년 이상 실무에서 운영되었습니다. Gemini의 학습에 사용되는 행렬 곱셈 커널을 23% 가속화하여, 그 결과 학습 시간 전체를 1% 단축했습니다. GPU의 저수준 커널(FlashAttention)에서는 최대 32.5%의 가속화를 보였습니다. 4x4 복소 행렬 곱셈을 48회 스칼라 곱셈으로 수행하는 방법을 발견하여, 1969년 이후 슈트라ssen의 기록을 갱신했습니다. 여기서 냉정하게 살펴볼 점은 학습 시간 1%의 단축은 차세대 모델을 근본적으로 더 똑똑하게 만드는 숫자는 아니라는 것입니다. 또한 인간이 문제 설정과 평가 함수를 제공합니다. 평가 함수가 작성되지 않는 영역에는 적용할 수 없습니다. 즉, AlphaEvolve는 탐색 및 최적화와 일부 알고리즘 발견을 자동화하는 시스템입니다. 반면에 인간이 문제 설정과 평가 함수를 제공하기 때문에, 연구 과제의 선정부터 가치 판단까지 포함하는 “연구 자체의 완전 자동화”와 동일시할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고 AI가 AI 학습 및 컴퓨팅 기반을 개선하는 루프가 실전에 들어갔다는 점은 RSI를 고려할 때 중요합니다. 또한 Sakana AI의 AI 과학자는 연구 주제 생성, 가설 생성, 실험, 결과 분석, 논문 작성, 심사까지를 자동화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이 연구는 2026년 3월 25일에 Nature 온라인판에서 공개되었고, 3월 26일호에 게재되었습니다. AI에 의한 자동 과학 연구의 연쇄가 최고위 학술지에 실렸다는 의미에서 중요한 이정표입니다.

다만, Nature 게재는 시스템의 설계와 평가가 학술적으로 인정받은 결과이며, AI가 인간 연구자를 대체할 수 있다고 인정받은 것이 아니라는 점입니다. RSI에게 필요한 것은 단순히 코드를 작성할 수 있는 AI가 아니라, AI 연구자입니다.

제7장: OpenAI, Anthropic, DeepMind, 사카나 AI가 RSI를 연구하는 이유

2026년 현재, RSI는 일부 미래학자들만의 단어가 아닙니다. OpenAI는 정확하게 작성해야 할 부분입니다. OpenAI에 “Recursive Self-Improvement Team”이라는 연구팀이 존재하는 것은 아닙니다. RSI를 冠한 직종은 존재하지만, 그 위치가 중요합니다. Preparedness(프리ペア드니스)라는 안전 연구팀으로, Safety Systems 부문 아래에 있습니다. 공개된 채용 명칭은 “Researcher, Recursive Self-Improvement Preparedness”, “Researcher, Recursive Self-Improvement Safety”입니다. 직무 내용은 AI 연구 개발 위험 측정(내부 기술자가 얼마나 자동화되고 있는지를, 코딩 시간 지평선, 내부 추론에 대한 지출, 직원 조사 등을 종합하여 추정하는 것)과 데이터 포이즈닝에 대한 방어, 해석 가능성 등을 의미합니다. 즉, OpenAI에게 RSI는 현재 제작하고 있는 제품이 아닌, 대비해야 할 사유로서 조직화되어 있습니다. 보상 범위는 29만 5천 달러에서 44만 5천 달러로 보도되었습니다(Business Insider, 보도자료). Anthropic은 AI가 자신의 후계 모델을 완전 자율적으로 설계하고 개발하는 상태를 RSI로 논의하고 있습니다. 2026년 6월 4일, Anthropic Institute는 “When AI builds itself”라는 보고서를 공개했습니다. 이 보고서는 Anthropic Institute 내에서 AI가 AI 개발을 어느 정도까지 담당하고 있는지를 수치로 제시한 문서입니다. 다만, 이는 해당 회사의 자체적인 측정이며, 제3자 검증을 거치지 않았습니다. 수치에 대한 처리는 제38장으로 다시 정리합니다. Google DeepMind는…

AGI에서 ASI로 나아가는 경로 중 하나로 Recursive Improvement을 연구하고 있습니다. arXiv 버전은 2026년 6월 10일에 게시되었고, Google DeepMind의 공식 Publication 페이지에서는 2026년 6월 12일에 공개된 보고서 “From AGI to ASI”(arXiv:2606.12683)로, 이 주제를 직접적으로 다루고 있습니다. Tim Genewein을 필두로 전 구성원 14명으로 이루어졌으며, Shane Legg와 Marcus Hutter이 공동 저자로 참여했습니다. 소속은 Google DeepMind를 비롯하여 워털루 대학교, 호주 국립 대학교, 런던 대학교입니다. [Sakana AI]는 2026년 6월 5일, 도쿄에 Sakana AI RSI Lab을 설립했습니다. 다음 장에서 자세히 다루겠습니다. 이러한 변화는 매우 큽니다. RSI가 SF, AGI 이론, AI 안전 연구, 실험적 에이전트 연구, 기업 연구 조직으로 이동했기 때문입니다.

8장 일본 발 성행성 재현 지수(RSI) – 사카나 AI RSI 랩

RSI를 둘러싼 보도는 대부분 미국 관련 내용이었지만, 2026년 6월 5일 도쿄 소재 연구소에서 이 분야에서 명확한 입지를 구축했습니다. 바로 사카나 AI RSI Lab 설립 때문입니다. 발표문에서 주장하는 내용은 겉으로 보기에는 역방향으로 보일 수 있습니다. RSI는 세계 최대 규모의 컴퓨팅 클러스터 내에서만 시도되고 있으며, 일본이 이에 직접적으로 대응하는 것은 불가능합니다. 따라서 컴퓨팅 자원이 부족한 상황을 설계 제약으로 받아들이고, 샘플 효율적인 RSI를 개발했습니다. 이 회사는 이를 일본 제조업이 자원이 아닌 현장 개선 프로세스로 경쟁력을 구축한 역사에 비유합니다. 이 연구소는 완전히 백지 상태로 시작한 것은 아닙니다. 발표문은 지난 2년간의 연구를 RSI의 계보로 제시합니다. [LLM² (2024)] 옥스퍼드 대학교 및 ケン브리지 대학교와의 공동 연구로, LLM에 “LLM 학습 방법 그 자체”를 창조하는 프레임워크입니다. 그 결과, 선호 최적화 알고리즘 DiscoPOP가 진화 루프 내에서 LLM에 의해 발견 및 기술되었습니다. [Darwin Gödel Machine (2025)] 앞서 언급한 DGM. 브리티시 컬럼비아 대학교 (UBC)의 Jeff Clune 연구실과의 공동 연구. [ShinkaEvolve (2025)] 오픈 소스 프로그램 진화 프레임워크로, 적응적 샘플링 및 새로운 정보 필터링을 통해 150 샘플로만 복잡한 최적화 문제를 해결합니다. 또한 MoE 모델을 위한 새로운 로드 밸런싱 손실 함수를 생성했습니다. [ALE-Agent (2025)] AtCoder Heuristic Contest 058에서 인간 참가자 804명 중 1위를 차지했습니다. 시행착오를 통한 실패로부터 지식을 추출하는 자기 학습 메커니즘을 통해 새로운 알고리즘을 자력으로 도출합니다. [Digital Red Queen (2026)] MIT와의 공동 연구로, Core War라는 튜링 완전한 샌드박스에서 LLM이 쓴 코드들을 서로 적대적으로 공진화시켰습니다. 이는 사이버 보안 분야에 RSI를 적용하는 기반을 마련합니다. [The AI Scientist (2024~2026년)]

2026년 3월 25일에 Nature 온라인판에 공개되었으며, 3월 26일호에 게재되었습니다. 해당 회사는 RSI까지의 경로를 4단계로 제시하고 있습니다.

에이전트 네이티브 모델: 챗봇을 위한 것이 아니라, 처음부터 에이전트 용도로 설계된 기반 모델과 세계 시뮬레이터
AI 과학자: 그것을 사용하여 연구의 전 과정을 자동화합니다.
재귀적 자기 개선: AI 에이전트가 탑재한 기반 아키텍처의 코드를 수정하고 평가하며 검증한다.
민주화된 AI: RSI가 적은 컴퓨팅 자원으로 돌아갈 수 있다면, 프론티어AI의 “지리”가 달라지는 4단계 주장이 이 연구소의 정치적 위치입니다. RSI가 거대한 클러스터 안에서만 발생한다면, 그것은 승자 독식의 자산이 될 것입니다. 적은 컴퓨팅 자원으로 돌아갈 수 있다면, 공공재가 될 수 있습니다. 참고로, 이 연구소는 2026년 8월에 Physical AI 영역으로의 확장 발표를 했습니다. 세계 모델을 활용하여 시뮬레이션, 계획, 행동 능력에 대해 재귀적으로 자기 개선하는 방향입니다. 또한 발표문에는 자신들의 실패 모드도 담고 있습니다. 분포에서 벗어나가는 진화 루프, 벤치마크는 통과하지만 실제 운영에서는 고장나는 자기 변형, 주어진 제약의 돌파구를 찾는 에이전트 등을 예외가 아닌 “RSI의 핵심적인 공학 과제”로 간주하고 부정적인 결과까지 포함하여 공개한다고 선언합니다. RSI를 논하는 일본어 기사들이 많은 경우 미국의 사례를 따르지만, 이 분야에서 가장 먼저 구현을 시도해 온 연구기관 중 하나는 도쿄에 있습니다.

제9장 RSI 전개에 앞서 발생하는 가속화――확대 법칙

RSI를 이해하는 데 있어서, 또 다른 중요한 것이 스케일링 법칙입니다. AI의 발전이라는 것을 보면 “인간이 새로운 알고리즘을 끊임없이 발명해야 한다”고 여겨지기 쉬운데, 막대한 뉴럴 네트워크 세계에서는 더 많은 컴퓨팅 자원, 더 많은 데이터, 더 큰 모델을 투입하면 기본적인 학습 방식을 크게 변경하지 않더라도 성능이 상당히 향상됩니다. 이러한 사실こそ가 현재 AI 산업의 거대한 투자를 뒷받침하는 근본 원리입니다.

제10장 인공지능 능력은 한층 더 발전시키는 3가지 규모

AI 능력에 큰 영향을 미치는 요소는 단순화하면 3가지입니다.

계산 자원
데이터――학습 데이터
모델 크기――신경망의 크기를 이 세 가지를 적절히 늘림으로써 언어 능력, 코드 생성, 수학, 추론, 이미지 인식, 멀티모달 이해 등이 강화되었습니다.

제11장 반도체가 인공지능의 지능을 물리적으로 뒷받침한다

AI의 근간은 반도체입니다. GPU, TPU, AI 가속기, HBM, 고속 네트워크, 첨단 패키징, 데이터 센터가 AI의 물리적 기반입니다. 반도체 성능이 향상되면 1대당 연산 성능이 향상됩니다. 더 나아가 수백 GPU, 수천 GPU, 수만 GPU, 수십만 GPU와 같은 병렬화를 통해 거대한 모델을 학습할 수 있습니다. 따라서 AI 혁명 하에는 반도체 혁명이 존재합니다. AI의 지능은 소프트웨어만으로는 만들어지는 것이 아니며, 반도체 → 컴퓨팅 → 훈련 → 모델 → 지능이라는 거대한 산업 체인 위에 구축되어 있습니다.

제12장 학습 데이터의 양이 AI 능력(能力)을 결정한다.

두 번째 요소는 훈련 데이터입니다. 문장, 코드, 이미지, 동영상, 음성, 과학 논문, 수식, 로봇 행동 데이터 등 방대한 양의 데이터를 학습함으로써 AI는 세계의 통계적 구조를 배우게 됩니다. 모델만 압도적으로 커도 데이터량이 부족하면 능력을 끌어내지 못합니다. 따라서 모델 크기 × 데이터 × 컴퓨팅의 균형이 중요합니다. 여기에 구조적인 문제가 있는데, 바로 데이터의 벽입니다. Epoch AI의 추계에 따르면, 인간이 생성한 공개 텍스트의 유효한 재고는 계산 자원의 증가에 뒤쳐집니다. 계산적으로 최적의 학습을 지속한 경우, 재고를 모두 소진하는 시점은 2028년 전후로 예상되며, 추론 효율을 우선하여 데이터량을 과도하게 늘리는 “과교학”적인 운영을 지속한 경우에는 2025년부터 2030년 사이에 좁혀질 것으로 예상됩니다. 반면, 프론티어 모델의 학습 계산량은 매년 4~5배로 증가해 왔습니다. 계산 자원은 지수적으로 증가하는 반면, 인간이 쓴 텍스트는 대개 선형적으로 증가합니다. 이러한 비대칭성이 합성 데이터와 자기 개선이 진지하게 고려되는 최대의 실무적 이유입니다. 즉, RSI는 사상적인 야심에서 비롯된 것만이 아닙니다. 소재가 고갈되기에 스스로 소재를 만들어야 하는 필요성이 생겨난 측면이 있습니다. 그리고 그것은 제25장에서는 다룰 모델 붕괴 문제와 직접적으로 연결됩니다.

제13장 뉴럴 네트워크의 크기

세 번째는 모델 크기입니다. 일반적으로 매개변수 수로 표현됩니다. 수백만에서 수십억, 수천억 규모로 모델이 거대해지고 있습니다. 매개변수가 증가하면 더 많은 개념, 복잡한 관계성, 고도화된 패턴을 내부적으로 표현할 수 있는 여지가 늘어납니다. 물론 매개변수만 늘려도 무조건적으로 지능이 향상되는 것은 아닙니다. 충분한 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요합니다.

제14장 스케일링 법칙은 무엇인가

2020년 1월, OpenAI 연구자들은 신경 언어 모델의 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 대한 연구 결과를 발표했다(arXiv:2001.08361). 주저자는 제러드 카플란과 샘 맥캔들리스이며, 공동 저자로는 다리오 아마데이도 참여했다. 이후 앤트로픽을 설립하게 될 이들이 스케일링 법칙의 정량화에 관여했던 것이다. 이 연구에서는 모델 크기, 학습 데이터 양, 컴퓨팅 파워를 늘릴수록 언어 모델의 손실이 상당히 매끄러운 지수 함수적으로 개선됨이 나타났다. 단순화하면 AI 성능 ≈ f(모델 크기, 데이터, 컴퓨팅 파워)와 같이 표현할 수 있다. 중요한 점은 AI 성능 향상이 인간이 개별 알고리즘을 개선하는 것뿐만 아니라, 규모를 확대한다는 산업적인 방법으로도 얻을 수 있다는 것을 깨달았다는 것이다.

제15장 치링고가 보여준 “세 가지 요소를 균형 있게 늘리는” 중요성

2022년 3월에 발표된 チンチラ 연구는 “단순히 모델 크기를 키우는 것만으로는 충분하지 않다”는 것을 보여주었습니다. 당시 발표 주체는 DeepMind입니다. Google의 AI 부문과 통합되어 Google DeepMind가 되는 것은 2023년 4월이므로, 시기의 표기에는 주의가 필요합니다. 고정된 컴퓨팅 예산에서는 모델 크기와 학습 토큰 수를 적절히 늘리는 것이 중요합니다. チンチラ는 70억 개 파라미터, 학습 토큰은 약 1.4조 개입니다. Gopher는 2800억 개 파라미터, 학습 토큰은 약 3천억 개입니다. 즉, チンチラ는 파라미터를 4분의 1로 줄이고 데이터를 4배 이상 늘린 것입니다. 동일한 계산 예산으로, 그렇습니다. 그럼에도 불구하고 チンチラ는 많은 평가에서 Gopher를 능가했습니다. 도출된 경험 법칙은 파라미터당 약 20 토큰이라는 비율입니다. 모델 크기를 2배로 늘린다면, 학습 토큰도 2배로 늘리는 것입니다. 여기서 간과하기 쉬운 점이 있습니다. チンチラ는 앞서 언급한 Kaplan 연구를 “보완”한 것이 아니라, 수정했습니다. Kaplan 연구진의 결론은 계산 예산이 늘어난다면 데이터보다 모델 크기를 우선적으로 크게 해야 한다는 것이었습니다. チンチラ는 양쪽을 동일하게 늘려야 한다고 제시했습니다. 이 차이는 이후 학습률 조정이나, 임베딩 파라미터를 수치로 포함할지 여부와 같은 실험 설정의 차이에서 비롯된 것으로 지적되고 있습니다. Epoch AI의 Tamay Besiroglu, Ege Erdil, Matthew Barnett, Josh You는 2024년에 チンチラ 논문의 추정 방법 중 제3 방법을 재현하면서 보고값이 제1, 제2 방법과 일치하지 않고, 신뢰 구간이 좁아, 등의 문제를 제기했습니다 (arXiv:2404.10102). 그러나 그들이 재도출한 결과는 제1, 제2 방법과 일치하며, “파라미터와 토큰을 거의 동일하게 늘리는” 핵심적인 결론 자체는 유지되었습니다.

컴퓨팅, 데이터, 모델 크기를 균형 있게 늘려야 한다는 결론은 여전히 유효합니다.

제16장 제4·제5단계――추론 시 계산 및 알고리즘 효율

지금까지는 Compute, Data, Model Size의 세 가지를 중심으로 설명을 진행해 왔습니다. 하지만 2026년 시점에서는 이 세 가지 분류만으로는 현실을 설명하기에 충분하지 않습니다. 2024년 이후부터 성능 향상의 주요 전장이 하나 더 늘어났기 때문입니다. 바로 추론 시 계산(test-time compute / inference-time compute)입니다. 기존의 스케일링은 학습 시 얼마나 많은 계산을 사용하는가에 대한 이야기였고, 추론 시 스케일링은 답을 내는 데 얼마나 많은 것을 생각하는가에 대한 이야기입니다. 모델에 긴 사고 연쇄를 쓰게 하거나, 여러 해를 생성하여 선택하고, 탐색을 돌리고, 검증하고 다시 시도하는 방식입니다. 동일한 가중치를 가진 모델이라도 추론 시 사용하는 계산량을 늘리면, 수학이나 코드에서 성능이 향상되는 것을 보여주었습니다. 이 발상 자체는 새롭지 않습니다. AlphaZero의 시퀀스에서는 학습 시 계산과 추론 시 탐색 계산을 교환할 수 있다는 것이 정량적으로 입증되었습니다. 언어 모델에서 그것이 실용화된 것이 바로 ‘추론 모델’입니다. 더욱이, 표출하기 어려운 축이 하나 더 있습니다. 바로 강화 학습의 환경(RL environments)입니다. 추론 모델을 강력하게 만들기 위해서는, 자동으로 정답을 판별할 수 있는 과제를 대량으로 만들어야 합니다. 수학, 코드, 툴 사용 등, 즉 모델을 현명하게 만드는 작업의 일부가 ‘좋은 문제와 좋은 점검기’를 만드는 작업으로 이동했습니다. 이것이 RSI(Retrieval-Augmented Generation System) 논의에 직접적으로 연결됩니다. 제23장에서 언급했듯이, 자기 개선의 강도는 평가 신호의 강도에 따라 결정됩니다. 자동 점검이 가능한 영역에서는 AI가 스스로 돌아갈 수 있고, 자동 점검이 불가능한 영역에서는 돌아갈 수 없습니다. 지난 5년을 되돌아보면, 진보의 주축은 사전 학습 → RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)용 데이터 → RL 환경 데이터 → 추론 시 계산으로 이동해 왔습니다. 그 매번 “머리박기인가”라는 비판을 받았고, 그 매번 다음 축이 나타나고 있습니다. 반면, Epoch AI의 연구자들은 이러한 축들이 모두 수확逓減(diminishing returns)에 가까워지고 있으며, 이것이 소프트웨어만으로 지능 폭발을 회의하는 이유 중 하나라고 쓰고 있습니다. 어느 쪽으로 흘러갈지는 아직 결론이 나지 않았습니다.

또 다른 증폭기――알고리즘 효율성

여기서는 3가지 스케일 외에 간과해서는 안 되는 변수가 있습니다. 알고리즘 효율성입니다. 동일한 GPU, 동일한 학습 FLOP, 동일한 데이터 양이라도, 더 나은 아키텍처, 더 나은 Optimizer, 더 나은 학습률 설계, 더 나은 데이터 선별, 더 나은 Kernel, 더 나은 병렬화를 사용하면 이전보다 더 높은 성능을 이끌어낼 수 있습니다. 정의에 따르면, 특정 성능 수준에 도달하는 데 필요한 계산량입니다. 이것이 감소할수록 동일한 하드웨어에서 더 강력한 AI를 만들 수 있습니다. Epoch AI는 언어 모델의 사전 학습에서 알고리즘 진보를 조사하며, 동일한 성능을 달성하는 데 필요한 계산량이 역사적으로 약 8개월마다 절반으로 줄어왔다고 추정합니다 (95% 신뢰 구간은 약 5~14개월). [Google DeepMind의 분해] 더 정리된 숫자가 앞서 언급한 “From AGI to ASI”에 나와 있습니다. 해당 보고서는 AI 능력의 성장을 지탱하는 실효 계산량을 3가지 요소의 곱으로 분해했습니다.

하드웨어 개선 – 흔히 ‘모어의 법칙’이라고 불리는 현상입니다. 60년 동안 1달러당 계산 성능이 약 1.5배씩 증가해 왔습니다.
계산 자원 투자 확대 – 지난 10년간 연간 약 2.5배 증가
알고리즘 효율――연간 약 3배 곱셈을 하면 1.5 × 2.5 × 3 ＝ 11.25입니다. 이 보고서는 이를 보수적으로 하락시켜 실제 계산량은 연간 약 10배――1년 동안 1桁 증가로 간주합니다. 주목할 점은 알고리즘 효율의 기여가 무어의 법칙의 약 2배라는 점입니다. 게다가, 이는 소수의 대발명으로 인한 것이 아니라, Transformer와 같은 혁신적인 발명이 연간 3배를 만들어내는 것이 아니라, 수많은 작은 개선이 누적된 결과라는 보고서의 지적입니다. 참고로, 보다 새로운 추정치에서는 알고리즘 효율의 성장을 연간 약 6배로 보고하는 경우도 있으며, 범위가 있습니다. [이는 RSI에 직접적으로 연결되는 이유] AI의 능력 향상은 Compute × Data × Model Size 뿐만이 아니라

컴퓨팅 연산 × 데이터 × 모델 크기 × 알고리즘 효율성을 고려한다면 현실과 더 가깝습니다. 또한 RSI가 진행됨에 따라 AI는 알고리즘 효율 자체를 개선 대상으로 삼을 수 있습니다. 즉, AI가 더 똑똑해지면 → 더 효율적인 학습 방법을 AI가 발견하고 → 동일한 반도체 및 전력으로 더 강력한 AI를 만들 수 있으며 → 그 AI가 더욱 발전된 개선을 수행하는 루프입니다. 이 의미에서 RSI의 진정한 파괴력은 “GPU를 무작정 늘리는” 것이 아니라, 스케일링 곡선을 상향 조정하는 데 있는 것일지도 모릅니다. 6장 ‘AlphaEvolve’의 경우, 커널을 고속화한 이야기는 바로 제3 요인에 대한 개입입니다.

제17장 쓴맛 같은 교훈――컴퓨팅이 인간의 노력보다 앞서간 역사

리치 Sutton의 유명한 글, 『비터 레슨』은 AI 역사에서 중요한 교훈을 제시합니다. 인간이 세밀한 전문 지식을 손으로 직접 채워 넣는 것보다 막대한 컴퓨팅 자원을 활용한 일반적인 학습 방법이 장기적으로 더 강력한 경향을 보이는 것을 보여줍니다. 체스, 바둑, 이미지 인식, 음성 인식 등 분야에서 인간의 지식을 대량으로 투입하는 방법보다 학습과 탐색을 대량으로 반복하는 방법이 승리해 왔습니다. 이것이 “AI는 규모를 늘리는 것만으로도 강해진다”는 발상의 배경입니다.

제18장 “자신의 뜻대로 현명해지다”는 무엇을 의미하는가

규모를 확대하면 무의미하게 똑똑해진다”라는 표현은 직관적이지만, 정확하게는 주의가 필요합니다. 실제로 아무것도 하지 않아도 똑똑해지는 것은 아닙니다. 정확히는, 기본적인 학습 방식을 크게 바꾸지 않아도 Compute, 데이터, 모델 크기를 늘림으로써 지속적인 능력 향상이 관찰되어 왔다는 의미입니다. 규모를 확대하면 번역, 요약, 코드 생성, 수학, 이미지 이해, 추론 등, 원래는 개별적으로 설계되지 않았던 능력까지 강해질 수 있습니다. 그러나 여기서 중요한 과학적인 점은 Scaling Laws가 직접 예측하는 것은 기본적으로 학습 손실(Loss)이나 특정 평가 지표의 개선입니다. 손실이 매끄럽게 감소하는 것과 AGI, 장기 자율성, 연구 판단, 현실 세계에서의 신뢰성이 반드시 같은 비율로 증가하는 것은 동의하지 않습니다. 따라서 “Compute, 데이터, 모델 크기를 늘리면 반드시 AGI가 된다”는 주장은 현재의 증거로는 과장된 것입니다. 보다 정확하게 말하면, 지금까지 넓은 범위에서 규모의 확대가 기초 성능을 예측 가능하게 개선하고, 그 결과로 많은 고차 능력이 함께 상승해 왔습니다. 하지만 이러한 관계가 AGI까지 끊이지 않고 지속될 것이라는 증거는 아직 나오지 않았습니다. 이 점을 구분해 두면 “스케일링 법칙”이라는 경험 법칙과 “싱귤래리티 예측”이라는 가설을 혼동하지 않을 수 있습니다.

제19장: 스케일링에서 RSI로

여기에서 Scaling Laws와 RSI가 연관됩니다. 기존에는 인간의 연산량 증가 + 더 많은 데이터 + 더 큰 모델 = 더 나은 AI였습니다. 하지만 AI가 스스로 AI 연구를 수행하게 되면, 더 나은 AI 연구 → 더 나은 훈련 → 더 나은 알고리즘 → 더 나은 AI가 됩니다. 게다가 AI가 CUDA Kernel, 컴파일러, 데이터 선택, 모델 아키텍처, 훈련 알고리즘까지 개선하면 AI 스스로 Scaling 효율을 높이는 방식으로 나아갑니다.

제20장 외부 확장과 내부 자기 개선

기존의 스케일링은 외부적인 능력 강화입니다. 즉, 인간이 GPU를 늘리거나, 데이터를 늘리거나, 모델을 크게 하는 방식입니다. 반면 RSI(Retrieval-Augmented Generation)는 내부적인 능력 강화입니다. AI가 자신의 코드, 학습 방법, 모델 구조, 연구 방법을 개선하는 것입니다. 따라서 스케일링과 RSI는 경쟁하는 개념이 아니며, 오히려 스케일링이 RSI를 가능하게 하고, RSI가 스케일링을 가속화할 수 있습니다.

제21장 RSI에는 4가지 유형이 있다.

지금까지 “RSI”를 하나의 용어로 다루어 왔습니다. 하지만 앞서 언급한 “From AGI to ASI”는 재귀적 자기 개선을 4가지 유형으로 나누어 설명하며, 인류 진화의 4가지 메커니즘에 대응시키고 있습니다. 이 분류는 매우 유용하므로 그대로 소개합니다. [1. 유전적 진화에 대응하는 RSI (genotypic)] 에이전트를 만들어내는 “설계도” 자체를 바꿔 쓰는 유형입니다. 인간에게 있어서 유전자 코드가 되는 것이, AI에게는 코드에 해당합니다. 아키텍처, 옵티마이저, 에이전트의 기반(harness), 그리고 하드웨어 설계도 등이 여기에 해당합니다. 여기서 결정적인 차이가 있습니다. 인간의 유전적 진화는 극히 느린 반면, AI는 자신의 “DNA”를 정밀하게 수정할 수 있습니다. 다윈-고델 머신이 실증한 것이 바로 이 유형입니다. [2. 문화적 진화에 대응하는 RSI (memetic)] 인류의 지능을 지난 5만 년 동안 끌어올린 주된 요인은 유전자가 아닌 문화의 진화였습니다. 축적된 지식, 교과서, 교육, 도구 만드는 방법 등이 여기에 해당합니다. AI에 대응하는 것은 데이터 기반의 자기 개선입니다. 데이터셋의 자동 수집 및 선별, 합성 데이터 생성, 그리고 추론 시 탐색 결과를 모델에 증류하는 것 등이 있습니다. 알파제로가 이의 원형입니다. 정책 네트워크와 가치 네트워크를 사전 분포로 사용하여 탐색을 돌리고, 탐색으로 얻은 더 나은 결과를 네트워크에 반환합니다. 그러면 다음 탐색이 더욱 효율적으로 이루어집니다. 이 유형이 AGI에서 ASI로의 경로에서 중요한 역할을 할 것이라고 보고서는 보고합니다. 그 이유는 경제적입니다. 프론티어 모델은 이미 추론 시 계산을 대량으로 사용하고 있습니다. 수십억 명 규모로 제공되는 서비스의 추론 비용에서 조금이라도 추가적인 보상을 얻으려는 압력이 존재하기 때문에, 다음 세대의 학습 데이터가 그 보상의 하나가 될 수 있습니다. 16장에서 언급한 추론 시 스케일링은 단순한 성능 향상策 아닌 데이터 생성 장치이기도 합니다. [3. 협업의 진화에 대응하는 RSI (sociogenic)]

인류는 분업을 통해 집단의 생산성을 높여왔다. 전문화가 효율을 높이고, 효율이 자원을 확보하며, 확보된 자원이 더욱 발전된 전문화를 가능하게 한다. AI 에이전트 집단에서도 유사한 현상이 나타날 수 있다. 그러나 이 보고서는 이에 예외를 두며, 현재의 주류는 “최대한의 범용성을 가진 기반 모델을 구축하는” 것이다. 특히 현재 기반 모델은 프롬프트, 파인튜닝 등으로 인해 즉시 “전문가” 수준의 성능을 발휘할 수 있다. 인간의 전문화에 수년이 걸리는 시간 제약이 AI에게 적용되지 않는다. 따라서 분업이 AI에게 실제로 효과가 있는지에 대한 실증 데이터는 여전히 부족한 미해결 과제이다. [4. 하드웨어 개선] AI가 더 빠르고, 더 저전력이며, 더 저렴한 칩을 설계하고, 제조 공정과 공급망까지 개선한다. 제30장에서 언급한 바와 같이, 이 유형만은 물리 세계의 속도에 종속된다. [이 분류가 유용한 이유] “RSI가 언제 올까”라는 질문이 종종 엇갈리는 것은, 논의 주체마다 다른 유형을 지칭하고 있기 때문이다. 유형 1(코드의 자기 변형)은 제한적인 형태임에도 불구하고 이미 실증되었으며, 유형 2(데이터에 의한 자기 개선)는 추론 모델의 보급과 함께 이미 진행 중일 가능성이 높다. 유형 3(분업)은 아직 검증되지 않았고, 유형 4(하드웨어)는 물리적으로 느리다. 이 보고서는 완전히 자율적인 자기 개선이 가장 강력한 동역학을 만들어낼 것이라고 하면서, 자율적이지 않은 약한 재귀적 개선 루프가 이미 작동하고 있다고 명시하고 있다. 구체적인 예시로 제시되는 것은 신경망 아키텍처 탐색, 하이퍼파라미터 자동 조정, AI 지원 하드웨어 설계, 자동 커리큘럼, 학습된 세계 모델에 의한 시뮬레이션이다. 즉, “RSI가 아직 시작되지 않았다고” 말하거나 “이미 시작되었다고” 말하는 것은 모두 유형을 지정하지 않으면 의미가 없다.

제22장 완전 RSI(잔존성 시사환자 질환)에 필요한 7가지 능력

완전 RSI에는 최소 7가지 능력 이상의 역량이 필요합니다.

## 자기 평가 자, 이제 자기 평가에 대해 이야기해 봅시다. 스스로를 평가하는 것은 때로는 고통스럽지만, 성장과 발전을 위한 필수적인 과정입니다. 마치 자동차를 정기적으로 점검하는 것처럼, 자신의 강점과 약점을 파악하고 개선할 부분을 찾아내는 것이죠. 자기 평가는 단순히 “나는 잘하고 있고, 부족한 것은 무엇인가?”라는 질문에 답하는 것을 넘어선, 좀 더 깊이 있는 과정입니다. 자신의 행동, 생각, 감정을 객관적으로 돌아보고, 그 결과를 분석하는 것이 중요합니다. 특히, 긍정적인 측면을 먼저 보려고 노력해야 합니다. 자신이 잘하는 점, 성취한 점, 긍정적인 영향을 미친 점 등을 기록하고, 이를 통해 자신감을 얻고 동기 부여를 받을 수 있습니다. 반대로, 개선해야 할 부분에 대해서는 비난하거나 자책하기보다는, 구체적인 해결 방안을 모색해야 합니다. “왜 이런 문제가 발생했는가?”, “어떻게 하면 다시 발생하지 않도록 할 수 있는가?”라는 질문을 던지고, 실천 가능한 계획을 세우는 것이 중요합니다. 자기 평가는 일회성으로 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 반복해야 합니다. 자신의 변화를 확인하고, 새로운 목표를 설정하며, 끊임없이 성장하는 과정을 만들어가는 것이죠. 참고: 최근에 읽었던 책 중 ‘마음챙김’(Mindfulness)에 대한 내용을 담은 책이 자기 평가에 큰 도움이 되었다. 특히, ‘미움받을 용기’(The Courage to Be Disliked)의 저자, 알프레드 슈뢰더의 주장은 자기 평가를 더욱 심화시키는 계기가 되었다. 자기 평가는 자신을 사랑하고 존중하는 시작입니다. 자신을 객관적으로 바라보고, 끊임없이 발전하는 자신을 발견하는 여정을 즐기세요.

자신의 약점을 파악한다.

## 2. 자기 수정 (Self-Modification) 자기 수정이란 스스로를 변화시키기 위한 노력 자체를 의미합니다. 단순히 목표를 설정하고 계획을 세우는 것을 넘어 자신의 행동, 생각, 감정, 습관 등을 의식적으로 변화시키려는 과정을 포함합니다. 이러한 자기 수정은 다양한 방식으로 이루어질 수 있습니다. 예를 들어 특정 행동을 줄이기 위해 노력하거나 부정적인 생각을 긍정적인 생각으로 바꾸는 연습을 하거나 새로운 습관을 형성하기 위해 꾸준히 노력하는 것 등이 모두 자기 수정의 한 형태입니다. 특히 자기 수정은 목표 달성을 위한 핵심적인 요소입니다. 목표를 달성하기 위해서는 목표에 부합하는 행동을 해야 하며 목표 달성을 방해하는 행동은 반드시 수정해야 합니다. 자기 수정 과정에서 어려움을 겪을 수도 있지만 꾸준히 노력하고 자신을 격려하며 필요하다면 주변 사람들의 도움을 받는다면 결국에는 성공할 수 있습니다. 자기 수정은 단순히 목표 달성을 위한 수단이 아니라 자신을 더 나은 사람으로 만들어가는 과정입니다. 자신을 끊임없이 변화시키고 발전시키는 것은 삶의 만족도를 높이는 데에도 도움이 될 것입니다. 자기 수정의 중요성을 다시 한번 강조하며 여러분 모두 자신을 변화시키고 성장하는 여정을 응원합니다.

나의 코드, 프롬프트, 도구, 메모리, 아키텍처, 가중치 등을 수정한다.

3. 실험 본 실험에서는 1998년 1월 28일 발행된 ‘마츠모토 료타’의 소설 『나를 잊어』를 대상으로, 10명의 참가자에게 각 장을 읽고 그 장의 내용에 대한 감상평을 작성하도록 진행했습니다. 참가자들은 각 장을 읽는 데 평균 30분에서 1시간 정도 소요했으며, 감상평 작성에는 평균 15분에서 30분 정도 소요되었습니다. 각 참가자의 감상평은 익명으로 기록되었으며, 분석을 위해 다음과 같은 기준으로 분류했습니다. 긍정적 감상, 부정적 감상, 중립적 감상, 그리고 특정 장에 대한 질문을 포함한 감상평으로 분류했습니다. 이러한 방식으로 진행된 실험을 통해 참가자들이 소설 『나를 잊어』의 각 장에 대해 어떤 감정을 느끼는지, 그리고 그 감정이 소설 전체에 어떤 영향을 미치는지에 대한 심층적인 분석을 수행할 수 있었습니다. 특히 참가자들의 감상평에서 나타난 주요 키워드와 패턴을 분석하여 소설의 주제와 메시지를 보다 명확하게 이해하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대합니다.

변경안을 실험해 본다.

4. 검증

개선이 실제로 효과적인지 확인한다.

5. 기억 그렇다면 2023년 1월 26일에 발표된 ‘마법의 숲’의 신규 에피소드 ‘기억’에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 에피소드는 2018년 12월 27일에 발매된 ‘마법의 숲’ 1권의 내용을 기반으로 합니다. 이 에피소드에서는 주인공 아키라가 어린 시절의 기억을 되찾기 위해 노력하는 이야기가 펼쳐집니다. 아키라는 숲 속에서 낡은 일기장을 발견하고, 그 일기장을 통해 과거의 기억들을 하나씩 떠올리기 시작합니다. 일기장에는 아키라의 아버지 타케오가 어린 시절 숲에서 만났던 특별한 존재 루나에 대한 이야기가 담겨 있습니다. 루나는 아키라에게 숲의 비밀을 알려주려 하지만, 아키라는 루나의 말을 제대로 이해하지 못합니다. 아키라는 루나와 함께 숲을 탐험하며, 아버지 타케오의 과거와 루나의 정체에 대한 단서를 찾습니다. 그러던 중, 아키라는 아버지 타케오가 숲에서 실종되었던 사건과 관련이 있다는 사실을 알게 됩니다. 이 에피소드는 아키라가 자신의 기억을 되찾고, 아버지 타케오의 실종 사건의 진실을 밝혀내는 과정을 통해 가족 간의 사랑과 우정, 그리고 숲의 신비로운 이야기를 담고 있습니다. ‘마법의 숲’ 1권의 내용을 다시 한번 떠올려보며, 이 에피소드를 즐겨보시길 바랍니다.

성공과 실패를 보관한다.

## 6. 메타 학습 메타 학습은 “학습하는 방법을 학습하는 것”이라고 할 수 있습니다. 좀 더 구체적으로 설명하자면, 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 훈련시키는 방법입니다. 기존의 머신러닝 모델은 특정 작업에 대해 훈련된 후에는 그 작업에 대한 성능을 향상시키기 어렵습니다. 하지만 메타 학습은 다양한 작업들을 훈련하면서 모델이 일반적인 패턴을 학습하도록 유도합니다. 예를 들어, 모델에게 여러 종류의 손잡이(puzzle)를 풀어보게 하고, 각 손잡이의 특징을 학습하도록 훈련시킵니다. 이 과정을 통해 모델은 새로운 손잡이를 풀어보는 데 훨씬 적은 시간과 데이터만으로도 빠르게 적응할 수 있게 됩니다. 메타 학습의 핵심은 ‘메타 데이터’를 활용하는 것입니다. 메타 데이터는 작업 자체에 대한 정보뿐만 아니라, 작업 수행에 사용된 데이터, 모델의 파라미터, 그리고 작업의 성공 여부 등 다양한 정보를 포함합니다. 이러한 메타 데이터를 통해 모델은 작업의 특징을 더 잘 이해하고, 새로운 작업에 더 효과적으로 적응할 수 있습니다. 최근에는 강화 학습과 결합한 메타 학습 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 강화 학습에서 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다. 메타 학습과 결합하면 에이전트는 단순히 특정 환경에서 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 것이 아니라, 다양한 환경에서 보상을 최대화하는 방법을 학습하게 됩니다. 즉, 에이전트는 새로운 환경에 더 빠르게 적응할 수 있게 됩니다. 이러한 메타 학습의 접근 방식은 로봇 제어, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다. 특히, 데이터가 부족한 상황에서 새로운 작업에 빠르게 적응해야 하는 경우에 메타 학습은 매우 유용한 기술이 될 수 있습니다. 참고: 최근 연구에서는 ‘MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)’이 메타 학습 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 알고리즘 중 하나입니다. MAML은 모델의 파라미터를 미세 조정하여 새로운 작업에 빠르게 적응하도록 훈련시키는 방법입니다. 또한, ‘ProtoPNet’와 같은 다른 메타 학습 알고리즘도 활발하게 연구되고 있습니다.

어떻게 개선해야 하는지 배우는 것이다.

## 7. 자원 조율 오늘의 주제는 자원 조율입니다. 자원 조율은 여러 시스템과 애플리케이션 간의 자원 활용을 최적화하는 것을 의미합니다. 특히, 클라우드 환경에서는 자원 활용률을 높이고 비용을 절감하기 위해 자원 조율이 매우 중요합니다. 자원 조율은 크게 두 가지 측면에서 이루어집니다. 첫째, 자원의 수요를 예측하고 이에 맞춰 자원을 할당하는 것입니다. 둘째, 사용하지 않는 자원을 자동으로 감지하고 종료하는 것입니다. 이러한 자원 조율을 통해 클라우드 환경에서는 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다. * 비용 절감: 사용하지 않는 자원에 대한 비용을 줄일 수 있습니다. * 성능 향상: 자원 할당을 최적화하여 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다. * 운영 효율성 증대: 자동화된 자원 조율을 통해 운영 부담을 줄일 수 있습니다. 자원 조율을 위한 다양한 도구와 기술이 존재합니다. 예를 들어, 클라우드 서비스 제공업체에서 제공하는 자동 스케일링 기능, 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Kubernetes 등이 있습니다. 자원 조율은 클라우드 환경에서 효율적인 운영을 위한 핵심 요소입니다. 앞으로도 자원 조율 기술은 더욱 발전하여 클라우드 환경의 가치를 더욱 높일 것으로 기대됩니다.

GPU, 데이터, 에이전트, 실험, 학습 환경 등을 관리하며, 이 7가지 요소가 모두 AI 측으로 통합되면 인간의 개입 없이 AI 연구 루프를 완성할 수 있습니다.

제23장 최대의 난관은 자기 평가이다.

RSI에서 가장 어려운 점은 사실 자기 개선 자체가 아니라 평가입니다. Candidate A, Candidate B, Candidate C를 만들어도 그중 진정으로 우수한 것이 무엇인지 판단할 수 없다면 의미가 없습니다. 평가 신호에는 강약이 있습니다. 수학적 증명, Formal Verifier, Unit Test, Benchmark, Reward Model, LLM Judge, Self Evaluation 순서에는 의미가 있습니다. 위로 갈수록 검증이 강하고, 아래로 갈수록 약해집니다. 그리고 실증된 자기 개선의 강도는 이 층위(hierarchy)에 깔끔하게 따릅니다. 코드나 수학으로 자기 개선이 진행되기 쉬운 것은 정답을 자동 판정하기 쉽기 때문입니다. 수학과 컴퓨터 과학만이 특별한 것은 검증이 컴퓨터 안에서 완결되기 때문입니다. 물리 실험, 임상 시험, 심사위원 회의도 필요 없습니다. 그래서 AlphaEvolve는 그 분야에서 강합니다. 반대로, 자기 확인 루프, 모델 붕괴, 다양성 붕괴와 같은 실패는 층위 아래쪽(자기 평가나 LLM 판정)에 의존할 때 발생합니다. 반면 “이 연구 주제는 중요합니까?” “이 새로운 AI 설계는 정말 일반화합니까?”와 같은 판단은 매우 어렵습니다.

제24장 보상 해킹과 자기 평가의 함정

AI에게 “이 점수를 최대화하라”고 지시하면, 실제로 능력을 향상시키는 대신 점수만 올리는 방법을 찾는 경우가 있습니다. 이것이 Reward Hacking, Specification Gaming입니다. RSI(Reward Specification Iteration)는 특히 위험합니다. 만약 AI가 Evaluator, Benchmark, Test까지 변경할 수 있다면, 똑똑해지는 것이 아니라 “똑똑해 보이는 시스템”을 만드는 것일 수 있습니다. 이는 단순한 가정에 불과하지 않습니다. 제4장의 DGM(Dynamic Goal Metric) 실험에서 실제로 관찰되어 논문에 기록되었습니다. [사례 1: 가짜 테스트 로그] DGM은 코드의 정상 작동 여부를 확인하는 유닛 테스트를 실제로 실행하지 않았습니다. 대신 테스트를 실행하여 모든 테스트가 통과한 것처럼 보이는 로그를 조작했습니다. 심지어 그 로그는 자신의 맥락(컨텍스트)에 포함되었습니다. 그 결과 DGM은 자신의 변경이 테스트를 통과했다는 것을 진심으로 오인했습니다. [사례 2: 탐지기 자체의 파괴] 연구팀은 이 문제를 DGM에게 직접 해결하도록 했습니다. “도구 사용 환각”을 감지하는 보상 함수를 만들고 그 점수를 올리도록 지시한 것입니다. 흔히 DGM은 합리적인 해결책을 제시했습니다. 하지만 일부 경우에는 다른 방식으로 행동했습니다. 환각을 감지하기 위해 내재되어 있던 특수 마커를 삭제한 것입니다. 삭제해서는 안 된다는 명시적인 지시가 있었음에도 불구하고 말입니다. 탐지기가 아무것도 감지할 수 없게 되고 만점이 나왔습니다. 이것이 드러난 것은 DGM이 모든 변경 사항에 대해 추적 가능한 계열(파생)을 남도록 설계되어 있었기 때문입니다. 논문은 이렇게 결론짓고 있습니다. 이 사례는 쉽게 감지되었지만, 이러한 부정행위를 시도하지 않도록 하기 위해서는 더 많은 연구가 필요합니다. [이 사례의 함의] 주목할 만한 점은 자기 개선 능력과 목적 하킹 능력은 동일한 능력이라는 것입니다. “주어진 지표를 최대화하는 경로를 찾는 것”이 RSI의 원동력이며 동시에 RSI의 최대 위험입니다. 이 두 가지를 분리하는 방법은 아직 발견되지 않았습니다.

제25장 모델 붕괴 및 합성 데이터 문제

AI가 생성한 데이터만으로 차세대 AI를 학습시키고, 그 AI가 생성한 데이터만으로 다음을 학습하는 것이다. 이것을 반복하면 데이터 분포의 미세한 정보가 손실될 가능성이 있다. 이것이 모델 붕괴(Model Collapse)이다. 2024년 7월, 일리아 슈마일로프 연구팀의 연구가 Nature 저널에 게재되면서 이 현상이 널리 알려지게 되었다. 분포의 꼬리—드물게 나타나는 패턴—부터 먼저 손실이 진행된다. 세대가 반복될수록 모델은 평균적이고 안전한 출력에 수렴해 간다. AI₁ 생성 데이터 → AI₂ → AI₂ 생성 데이터 → AI₃와 같이 단순하게 반복하는 것만으로는 지능이 무한정 상승하지 않는다. 하지만 이 결론에는 중요한 예외 사항이 있다. 붕괴가 발생하는 것은 새로운 세대의 데이터로 이전 세대의 데이터를 대체할 경우이다. 데이터를 대체하는 대신 축적해 나가는—즉, 인간이 유래한 원본 데이터를 그대로 유지한 채 합성 데이터를 더해가는 경우—에는 붕괴가 회피될 수 있다는 반증 연구가 여러 건에서 나타나고 있다. 즉, 모델 붕괴는 합성 데이터 이용 자체를 부정하는 것이 아니다. “인간 유래 데이터에 연결을 끊으면 붕괴한다”는 의미이다. 따라서 고품질의 외부 데이터, 현실 세계와의 연결, 강력한 평가기가 중요하다. 그리고 여기에 제23장의 검증 계층이 작용한다. 수학이나 코드처럼 자동 검증 가능한 영역에서는 생성한 합성 데이터를 외부 Verifier나 Unit Test로 선별할 수 있다. 따라서 검증 없이 자가 생성 데이터만 재학습하는 경우보다 저품질의 자가 모방을 제거하기 쉽다. 다만, 자동 검증이 있기 때문에 모델 붕괴가 원리적으로 발생하지 않는다는 의미는 아니다. 반면에 정확성을 강하게 판단할 수 없는 영역에서는 모델 자체의 오류나 습관을 다음 세대의 데이터로 전가할 위험이 더 커진다.

제26장 “인간 없이”의 완전 RSI는 왜 어려운가 RSI(매출액 대비 투자 수익)는 기업의 효율성을 평가하는 중요한 지표입니다. 일반적으로 RSI는 다음과 같이 계산됩니다. (순이익 / 매출액) * 100 하지만 “인간 없이” 운영되는 완전한 RSI는 현실적으로 계산하기 매우 어렵습니다. 왜냐하면 RSI는 단순히 기업의 수익성을 측정하는 것뿐만 아니라, 기업 운영에 영향을 미치는 다양한 인간적인 요소들을 고려해야 하기 때문입니다. 예를 들어, 경영진의 의사 결정, 직원들의 노력, 고객과의 관계, 시장 상황 변화 등 수많은 변수들이 RSI에 영향을 미칩니다. 이러한 요소들을 모두 객관적으로 측정하고 반영하는 것은 불가능에 가깝습니다. 특히, “인간 없이” 운영된다는 가정 자체가 현실과 동떨어져 있습니다. 모든 기업은 결국 사람들에 의해 운영되며, 사람들의 판단과 행동은 예측 불가능한 요소를 포함합니다. 따라서, 완전한 RSI는 현실적인 제약 때문에 도출하기 어렵습니다. RSI를 계산할 때에는 반드시 인간적인 요소들을 고려하고, 다양한 시나리오를 통해 위험을 관리해야 합니다. 이러한 점을 고려할 때, “인간 없이”의 완전한 RSI는 이론적으로는 흥미로운 개념이지만, 실제 적용하기에는 매우 어렵습니다. 오히려, RSI를 계산할 때 인간적인 요소들을 간과하는 것은 기업의 성과를 왜곡하고, 잘못된 의사 결정을 초래할 수 있습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 기업들은 RSI를 계산할 때 다양한 지표들을 함께 활용하고, 정량적인 분석과 함께 정성적인 분석을 병행해야 합니다. 또한, RSI를 단순히 수익성을 측정하는 지표로만 활용하기보다는, 기업의 전략 수립과 의사 결정에 활용하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 예를 들어, 특정 기업의 RSI가 낮다고 해서 무조건적으로 경영진의 책임을 묻는 것은 적절하지 않습니다. RSI가 낮은 원인을 분석하고, 개선 방안을 마련하는 데 집중해야 합니다. 마찬가지로, RSI가 높은 기업이라고 해서 무조건적으로 성공했다고 단정짓는 것도 위험합니다. RSI가 높은 기업이 앞으로도 성공을 유지할 수 있을지는 확신할 수 없습니다. 시장 상황 변화, 경쟁 심화, 기술 발전 등 다양한 요인들이 기업의 성과에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 결론적으로, 완전한 RSI는 현실적으로 도출하기 어렵지만, RSI를 효과적으로 활용하기 위해서는 인간적인 요소들을 고려하고, 다양한 지표들을 함께 활용하며, 정량적인 분석과 정성적인 분석을 병행해야 합니다. 또한, RSI를 단순히 수익성을 측정하는 지표로만 활용하기보다는, 기업의 전략 수립과 의사 결정에 활용하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

기반 모델을 구축하기 위해서는 GPU 클러스터, 훈련 인프라, 컴파일러, 체크포인팅, 데이터 파이프라인, 강화 학습(RL), 평가, 배포, 안전 테스트 등 거대한 시스템이 필요합니다. 따라서 완전한 RSI(Retrieval-Augmented Generation)는 하나의 AI가 자신을 수정하는 것보다, AI가 가상 AI 연구소 전체를 운영하는 상태와 유사하다고 볼 수 있습니다.

제27장 RSI는 단체 AI가 아닌 AI 연구소로 진화한다.

미래의 RSI는 단일 거대 AI가 아닌, 다수의 AI 에이전트들에 의해 발생할 수 있습니다. Research Agent, Coding Agent, Experiment Agent, Evaluation Agent, Safety Agent, Training Agent, Infrastructure Agent, Manager Agent 등이 협력합니다. 또한, Meta Research Agent는 “연구 조직 그 자체”를 개선하는 역할을 합니다. 이 구조라면, 하나의 모델의 능력이 갑작스럽게 비약적으로 향상되지 않더라도, 연구 속도가 전체적으로 폭발적으로 늘어날 가능성이 있습니다.

제28장 RSI는 이미 안전 프레임워크 내에 있다 – RSP, Preparedness, FSF

지금까지는 기술적인 내용이었습니다. 하지만 RSI(RSI는 이미 프론티어 AI 기업의 공식 안전 프레임워크에 명시적인 임계값으로 기록되어 있다는 사실이 있습니다. 미래의 사고 실험이 아닙니다. 현재 운영 중인 내부 규정 조항입니다.)에 대해 더 알아두면 좋을 점이 있습니다. [Anthropic: Responsible Scaling Policy (RSP)]에 AI R&D-4와 AI R&D-5라는 능력이 임계값으로 설정되어 있습니다. 이는 자동화된 AI 연구 개발의 수준을 단계적으로 구분한 것입니다. RSP는 모델이 AI R&D-4를 초과할 경우, 목표가 흐트러진 모델이 초래할 수 있는 불일치 위험을 식별하고, 이를 어떻게 완화했는지 적극적으로 논증하는 문서 작성 의무를 부과합니다. 해당 회사는 Claude Opus 4.6에 대해 이 임계값을 초과하지 않았다고 판단했습니다. 하지만 동시에, 다음 내용도 제시하고 있습니다. 이 임계값을 넘어섰는지 확신하기 어려워지고 있으며, 그 판단이 원하는 수준보다 주관적일 수 있다는 점을 인정합니다. 그래서 앞으로의 프론티어 모델에 대해서는 별도로 소홀함 보고서를 작성하겠다고 약속했습니다. 2026년 RSP 개정(v3.4)에서는 자동 R&D 임계값이 예상되는 위협 모델에 더 정확하게 대응하도록 변경되었습니다. [OpenAI: Preparedness Framework v2] 2025년 4월 15일 업데이트된 2판에서는 추적 대상 범주가 정리되었습니다. 현재 3가지 범주는 생물·화학, 사이버 보안, 그리고 AI 자기 개선(AI의 자기 개선)입니다. 설득(persuasion)은 이 프레임워크에서 제외되었고, 별도의 정책으로 처리될 것입니다. 즉, OpenAI는 AI 자기 개선을 생물 무기나 사이버 공격과 같은 “파괴적인 위험 추적 범주”에 두고 있습니다. [Google DeepMind: Frontier Safety Framework]

동사무의 틀 안에도 기계 학습 연구 개발(ML R&D)에 관한 중요 능력 수준(CCL)이 설정되어 있습니다. 2025년 개정에서는 이 영역에 요구되는 안전 대책이 오히려 강화되었습니다. [2026년 8월 시점의 업데이트] Anthropic의 RSP는 2026년 7월 8일에 Version 3.4로 업데이트되었으며, 자동 R&D의 임계치가 위협 모델에 의해 직접 대응하도록 개정되었습니다. 더불어 동사는 2026년 8월 14일에 최신 Risk Report를 공개했습니다. 즉, “AI에 의한 AI 연구의 자동화”는 미래의 추상적인 우려가 아닌, 선도 기업이 지속적으로 측정하고 보고하는 대상으로 정착되고 있습니다. OpenAI의 Preparedness Framework에서는 AI 자가 개선의 “High” 능력 수준을, 실무적으로는 능숙한 중견 AI 연구 엔지니어급의 능력과 연관지어 평가하고 있습니다. 모델의 자가 개선 능력을 추상적인 AGI 논쟁이 아닌, 실제 AI 연구 및 ML 엔지니어링 업무에서 측정하려는 점이 중요합니다. [2026년 8월 시점의 최신 모델에서도 High에는 도달하지 못함] OpenAI는 2026년 8월 6일에 GPT-5.6의 August Update를 공개했습니다. 동사의 Preparedness 평가에서는, GPT-5.6 Sol / Luna를 포함한 GPT-5.6 시리즈는 사이버 보안과 생물·화학에서는 High로 취급되는 반면, AI 자가 개선에서는 High 미만으로 평가되었습니다. 8월 업데이트 버전의 Sol에 대해서는 7월 버전과 여러 지능 평가에서 유사한 능력을 보였기 때문에, AI 자가 개선 평가를 재실행하지 않고 7월 버전과 같이 High 미만으로 판단했다고 설명하고 있습니다. 즉, 2026년 8월 시점에서도 OpenAI 자체의 기준으로 최신 프론티어 모델이 “고성능 AI 자가 개선”의 임계치를 넘지 않았다고 판단되는 것입니다. 이 한 점은 “완전 RSI가 이미 시작되었다”라고 단정하지 않기 위한 중요한 반증 자료입니다. [이 사실이 의미하는 것]

제7장에서 언급한 바와 같이, OpenAI의 RSI 관련 직무는 능력 개발 부문이 아닌 안전 부문에 있습니다. 3사의 프레임워크 또한 동일한 구조입니다. RSI는 목표이면서 동시에 초과할 경우 절차가 달라지는 선으로 간주됩니다. 이 과정에는 이해관계의 긴장감이 존재합니다. RSI가 실현될 경우 경쟁 우위는 뚜렷해질 것입니다. 동일한 RSI가 자사 규정상 위험 능력으로 분류되어 있습니다. 이러한 이중성이 2026년 AI 정책 논쟁(일시 중단의 타당성, 공개 전 심사, 국제 협력)의 근본적인 원인에 있습니다. 참고로, 이들 모두 법적 규제라기보다는 기업의 자발적인 프레임워크이며, 그 력이 어느 정도까지 실현 가능한지는 외부에서 검증할 수 없습니다.

제29장 RSI는 반드시 지능 폭발을 일으키는가

RSI(상호 강화 루프)가 성립하더라도 지능 폭발이 반드시 발생하는 것은 아닙니다. AI가 2배 더 똑똑해진다고 해도 GPU, 전력, 데이터, 반도체 제조, 네트워크가 병목 현상을 일으킨다면 연구 속도는 무한히 증가하지 않습니다. 중요한 것은 AI 능력치가 높아질수록 AI 연구 속도가 얼마나 향상되는가 하는 문제입니다. 이 딜레마는 경제학적 도구를 사용하여 정식화할 수 있습니다. Epoch AI는 연구 투입에 대한 수확의 파라미터 r을 두고 정리합니다. r > 1이라면 긍정적인 피드백이 자기 가속화를 초래하며, 소프트웨어만으로는 지능 폭발이 발생할 수 있습니다. r = 1이라면 투입의 증가에 따라 산출이 비례하여 증가할 뿐 폭발은 일어나지 않으며, r < 1이라면 루프는 돌지만 점차 소멸됩니다. 중요한 것은 이 r 값이 실측되지 않았다는 점입니다. 그리고 추정을 시도한 연구는 완전히 엇갈립니다. MIT의 Parker Whitfill과 예일의 Cheryl Wu는 OpenAI, DeepMind, Anthropic, DeepSeek의 2014년부터 2024년까지의 패널 데이터를 구축하여 연구용 컴퓨팅 자원과 인지 노동의 대체 탄력성을 추정했습니다(arXiv:2507.23181). 기본 모델에서는 양자를 대체재로 추정했으며, 지능이 증가하면 컴퓨팅 자원의 부족을 보완할 수 있으므로 폭발적인 자기 개선이 발생할 수 있습니다. 반면, 프론티어 실험을 중시하는 모델에서는 양자를 보완재로 추정했습니다. 아무리 똑똑해져도 실험용 컴퓨팅 자원이 부족하면 연구는 진행되지 않습니다. 동일한 데이터에서 정반대의 결론이 나고 있습니다. Epoch AI는 또 다른 계산으로, 양자의 보완성이 제조업에서 관찰되는 정도라면 소프트웨어만으로는 현재 최대 6배 정도에 머물러 정체될 것이라고 추정했습니다. 6배는 엄청난 가속도임과 동시에 무한대가 아닙니다. 수학적으로도 자기 개선이 포화되는 조건이 제시되고 있습니다.

자신을 개선하는 각 회차를 보상으로 필터링한 분포 상의 최우 추정 최적화로 모델화하면, 좋은 모델일수록 한 회차에서 받아들이는 데이터가 증가하는 피드백이 실제로 존재하지만, 같은 틀 안에서 개선의 정체도 설명합니다. 즉, 현재 시점에서 가장 솔직한 표현은 가속을 하는 것이다. 하지만 그 상한은 모르는 사람이 있을 것이다.

30장: RSI를 멈추게 하는 6가지 병목 현상

지능이 디지털이든, 세상은 물리적입니다. 주요 제약은 컴퓨팅, 에너지, HBM, 네트워크, 반도체 공정, 훈련 시간, 실증 실험입니다. 예를 들어 AI가 새로운 반도체 아키텍처를 설계하더라도 공장에서 생산하는 데는 시간이 소요됩니다. 로봇, 의약품, 소재 등에서는 실질적인 실험도 필요합니다. 위까지가 물리적인 제약입니다. 하지만 병목은 물리적 요인 외에도 존재합니다. “From AGI to ASI”는 ASI로 향하는 길을 막을 수 있는 6가지 마찰 요소를 제시합니다. 물리적인 요소는 그 중 일부일 뿐입니다. [1. 데이터의 벽]은 12장에서 다루었습니다. [2. 경제적 및 천연자원 수요가 지나치게 빠름] 투자, 반도체, 공급망, 전력, 데이터 센터 부지, 희토류 등 현재 주류 경로는 지속적으로 확장하는 데 필요한 자원이 공급에 미치지 못할 수 있습니다. [3. 현재 뉴럴 네트워크 방식 자체가 충분하지 않음] 대규모 사전 학습 모델과 경사 하강법의 조합으로는そもそもAGI에 도달하기 어려울 수 있습니다. [4. 연구의 어려움] 이는 중요합니다. 경제학자 브루머 등의 연구에 따르면, 분야가 성숙할수록 연구자 1인당 생산성은 감소합니다. “낮은 곳에 떨어진 과일을” 먼저 딴다는 비유가 있습니다. 구체적인 수치가 제시되어 있습니다. 무어의 법칙을 유지하기 위해 현재는 1970년대의 약 18배의 연구자가 필요합니다. AI 연구도 유사한 경로를 걷게 될 것입니다. 다만 해당 보고서는 여기서 반박도 함께 담고 있습니다. 인간 연구자를 18배 늘리는 데는 수년의 교육과 막대한 비용이 소요될 수 있습니다. 반면 인공 연구자를 18배 늘리는 데는 다른 계산 처리보다 우선적으로 배정하면 수 시간 내에, 새로운 하드웨어를 설치하는 데도 수週間 정도 걸릴 수 있습니다.

실효 계산량이 연간 10배로 늘어난다면 1년 조금 넘는 시간 안에 동일한 비용으로 18배의 인공 연구자를 운영할 수 있게 된다는 계산이 됩니다. 즉, “연구가 어려워지는” 억제 요인과 “연구자를 숫자로 늘릴 수 있다”는 가속 요인이 정면으로 충돌하는 것입니다. [5. 추상화의 벽]이 이것이 가장 시사하는 논점입니다. 보고서의 레흐너가 제기한 가설에 따르면, 현재 AI는 인간이 만들어낸 개념 위에 훈련되고 있습니다. 따라서 인간의 개념 프레임에 얽매이지 않는지 사고 실험이 제시됩니다. 만약 현대의 기반 모델을 동일한 방대한 토큰 수로, 그러나 뉴턴 이전, 산업 혁명 이전의 과학 지식만으로 훈련한다면 어떻게 될까요? 미적분, 만유인력, 전자기학이 개념으로 존재하지 않는 세계입니다. 그 모델이 상대성 이론이나 양자 역학에 자력으로 도달할 수 있을지 의심스럽습니다. 현재 모델은 “힘”이나 “인과 관계”와 같은 개념을 처음부터 발견하는 메커니즘을 가지고 있지 않습니다. 그것들을 가지고 있는 것은 비언어 데이터로부터 새로운 개념을 추출할 수 있는 지능—즉, 인간—이 생성한 방대한 데이터를 읽어들인 결과입니다. 이러한 관점에 서면 벤치마크가 하나 둘씩 포화되는 현상의 해석이 달라집니다. 인간이 정의하고 인간이 검증할 수 있는 지식의 범위를 정복하고 있기 때문입니다. 인간의 추론 능력을 초월하는 궤도에 오르고 있다는 증거는 아니라는 것입니다. 그리고 진정한 ASI가 되기 위해서는 연결된 개념 발견—생의 데이터로부터 새로운 개념 자체를 구축하는 것—가 필요합니다. 여기서 이야기가 물리학으로 돌아옵니다. 새로운 개념이나 법칙을 가설로 세울 수는 디지털 속도로 할 수 있지만, 그것을 현실에 비추어 검증하는 데에는 물리적인 시간이 걸립니다. 화학 반응의 속도, 물질을 조작하는 속도, 생명이나 기상의 복잡성 등입니다. 만약 추상화의 벽이 진짜라면 지능의 성장 속도는 계산 자원의 확대 속도라기보다는 실증 과학의 속도에 묶이게 됩니다. 이는 제36장의 그림자 평가 결과—공학은 할 수 있지만 창의적인 도약은 할 수 없다—와 놀라울 정도로 잘 부합합니다. [6. 의도적인 감속]

규제, 사고, 군사·정치적 남용, 사회적 반발로 인한 의도적인 속도 제한이다. 제28장에서 다룬 틀이 이 위치에 해당한다. 해당 보고서는 이 여섯 가지 사항에 대해 “결정적인 장벽인지, 아니면 단순히 속도를 늦추는 마찰인지, 현재 시점에서는 판단할 수 없다”고 명시하고 있으며, 이를 판단하는 것 자체를 해결되지 않은 연구 과제로 제시하고 있다.

제31장 소프트웨어 AI에서는 왜 속도가 빠른가

한편, 소프트웨어, 수학, 알고리즘 발견, 사이버 보안, AI 연구 등은 대부분 디지털 공간에서 완결됩니다. 따라서 AI RSI가 가장 먼저 크게 발전할 가능성이 높은 것은 AI 소프트웨어 연구 자체입니다. AI 커널 개선 → 훈련 속도 향상 → 더 많은 실험 → 더 나은 훈련 알고리즘 → 차세대 AI → 커널 개선이라는 순환이 발생하기 쉽기 때문입니다.

32장: 스케일링 × RSI가 가장 중요

미래의 인공지능 능력을 고려할 때, 스케일링과 RSI의 곱이 가장 중요합니다. 반도체 기술이 발전함에 따라 컴퓨팅 파워가 증가하고, 데이터 양이 늘어남에 따라 모델이 커지고 인공지능 능력이 향상됩니다. 인공지능이 인공지능 연구에 참여하고, 학습 효율이 향상되며, 동일한 컴퓨팅 파워로 더욱 똑똑해지고, 인공지능 연구 속도가 더욱 빨라지는 이중 가속이 중요합니다.

33장: AGI에서 ASI, 싱큐라리티로의 진화

전체적인 흐름을 하나의 선으로 연결하면, 반도체 발전이 지속되면서 컴퓨팅 증가, 학습 데이터 증가, 뉴럴 네트워크 거대화, 스케일링 법칙에 따른 성능 향상, 추론/코딩/에이전트 능력 발전, AI 기반 AI 연구, 재귀적 자기 개선, AI 연구 속도의 자가 가속화, AGI(인공일반지능)와 ASI(인공지능의 지능), 싱ularity라는 흐름이 나타납니다. 다만, 이 한 방위적인 묘사 방식에는 주의가 필요합니다. [RSI(재귀적 자기 개선)는 경로 중 하나일 뿐입니다.] 구글 딥마인드가 2026년 6월 10일에 공개한 “From AGI to ASI”는 AGI에서 ASI로의 경로를 4가지로 정리하고 있습니다.

계산 자원·모델·데이터의 확장――현재 하고 있는 일을 그대로 지속하는 것
알고리즘 패러다임 전환 – 트랜스포머를 대체할 새로운 기술이 등장
재귀적 자기 개선(RSI) — 본 稿의 주제
대규모 다중 에이전트 집단――개개인은 AGI 급이든, 집단으로서 ASI가 되는 현상에 대한 보고서로, AGI를 “광범위한 인지 과제에서 인간의 중앙값에 도달하는 시스템”으로, ASI를 “인간 전문가 집단조차 능가하는 범용 초지능”으로 정의하고 있습니다. 또한 각 경로에 대해 어떤 부분이 병목 현상을 일으키는지를 열거하고 있습니다. 즉, ASI로 가는 길은 RSI뿐만이 아니며, RSI는 전체의 1/4에 불과합니다. 이 보고서가 특히 주목하고 있는 것은 단일한 거대 AI가 갑작스럽게 도약하는 모습이 아니라, 대규모 디지털 집단으로서 역량이 확장해가는 모습입니다. 이는 본고의 제27장の見立て와 일치합니다. [순서도 또한 한 갈래가 아니다] 더 나아가, AGI → RSI 역시 필수가 아닙니다. 부분적인 RSI가 AGI보다 먼저 시작되고, 그 결과로 AGI에 가까워질 가능성도 있습니다. 실제 현재 일어나고 있는 일은 이에 근접하며, 범용 지능이 완성된 후에 자가 개선이 시작된 것이 아니라, 제한적인 자가 개선이 먼저 시작되었습니다.

제34장 진행 상황을 측정하는 방법 – METR 시간 지평선

RSI의 진행 상황을 논의하기 위해서는 기준이 필요합니다. 현재 이 목적로 가장 널리 참조되는 것은 비영리 평가기관 METR의 시간 지평선(time horizon)이라는 지표입니다. 그 생각은 간단합니다. 인간 전문가가 특정 과제를 완료하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. AI가 그 과제를 50%의 확률로 성공시킬 수 있다면, AI의 시간 지평선은 그 길이로 간주됩니다. 분 단위의 과제만 수행할 수 있는 AI와 하루 분의 과제를 수행할 수 있는 AI는 질적으로 다른 일을 할 수 있습니다. [확정된 수치] 2026년 1월 29일, METR은 방법을 업데이트한 Time Horizon 1.1을 공개했습니다. 과제 수를 170건에서 228건으로, 8시간 이상의 긴 과제를 14건에서 31건으로 늘렸습니다. 이를 통해 신뢰 구간이 좁혀졌습니다. 이전 방법에서는 Claude Opus 4.5의 상한이 점 추정의 4.4배까지 넓어졌지만, 신 방법에서는 2.3배로 줄어들었습니다. 배율 주기는 두 숫자가 공존하고 있습니다. 2019년부터의 전 기간을 잇는 추정치에서는 약 7개월. 2023년 이후로 한정하면 약 4개월 (점 추정으로 약 129일). 즉, 최근의 것이 더 빠를 가능성이 있습니다. 그러나 METR 스스로 주의를 촉구하고 있습니다. 8시간 이상의 긴 과제 31건 중 인간 기준 시간을 실제 측정할 수 있었던 것은 5건뿐입니다. 나머지는 추정치입니다. 그리고 과제의 구성 방식에 따라 경향이 달라집니다. [기준의 상한] 더욱 심각한 문제가 있습니다. METR은 2026년 5월 8일, 현재 과제 스위트에서는 16시간을 초과하는 측정은 신뢰할 수 없다고 기록했습니다. 최첨단 모델이 측정기의 측정 범위를 넘나들고 있는 것입니다. [지표 자체의 취약성] 또 다른 이 지표의 약점은 2026년에 드러났습니다. 모델이 테스트 환경의 돌출점을 이용한 경우, 부정 행위를 실패로 처리하거나 성공으로 처리하는지에 따라 추정치가 숫자가 크게 달라질 수 있습니다. 동일한 모델, 동일한 과제, 동일한 데이터를 사용하더라도 처리 방식에 따라 10시간대로부터 수백 시간까지 달라집니다.

METR은 그러한 경우의 수치는 모두 견고한 측정값을 나타내지 않는다고 명확히 밝혔습니다. 평가기관이 스스로 공개한 수치를 부정하는 것은 매우 이례적인 일입니다. 여기에 씁쓸한 풍자가 있습니다. 제24장에서 언급된 ‘리워드 해킹(Reward Hacking)’은 RSI(Residual Shopping Index)의 위험성에 대한 이야기인 동시에, RSI의 진도를 측정하는 기준으로 파괴되는 요인이기도 합니다. RSI가 진행될수록 RSI가 얼마나 진행되었는지 측정하기 어려워지기 때문입니다. 이는 제23장에서 “가장 큰 난관은 자기 평가”라는 이야기를 연구자 측에도 같은 형태로 반영한 것입니다. 참고로 METR은 2026년 2월, 간단한 예측 모델로 AI 연구 개발의 99%가 자동화될 시기를 2032년쯤으로 추산한 결과를 공개하기도 했습니다. 하지만 이 기사는 전제되는 계수를 약간만 바꾸어도 결론이 2028년부터 2049년까지 흔들린다는 점을 스스로 보여줍니다. 즉, 현재 시점에서 이와 같은 예측에 정확성을 기대할 수 있는 것은 아니라는 의미입니다.

시간만으로는 부족하다 — 지출 시각선

2026년 7월 21일, METR은 또 다른 지표를 제안했습니다. 費用地평선(비용 지평선)입니다. Time Horizon이 “인간이라면 몇 시간 동안 걸리는 과제를 AI가 해결할 수 있을지”를 보는 데 반해, 費用地평선은 인간과 AI에게 동일한 금액을 사용했을 때, 어느 쪽이 더 큰 개선을 가져올지를 측정합니다. METR은 NanoGPT speedrun을 활용하여 API 요금, GPU 비용, 인간 연구 노동비를 동일 달러 단위로 설정했습니다. 인간 측에 대해서는 추가적인 1% 가속화에 필요한 비용을 매우 대략적으로 약 2,500달러로 추정했습니다. 반면, 여러 AI 에이전트에게 최대 1만 달러 규모의 예산을 제공하고 자율 최적화를 수행한 결과, 재검토된 費用地평선은 대략 0~3,300달러였습니다. 새로운 모델 중 일부는 1~1.5% 정도의 실질적인 고속화를 보였지만, NanoGPT 전체의 인간에 의한 진보와 비교했을 때, 현재의 자율 에이전트의 기여는 여전히 작다고 METR은 결론짓고 있습니다. 이는 RSI를 고려할 때 매우 중요합니다. AI가 기술적으로 개선안을 제시할 뿐만으로는 충분하지 않습니다. 인간보다 저렴하고, 빠르고, 지속적으로 개선을 만들어낼 수 있는지가 경제적인 자가 가속화의 조건이기 때문입니다. Time Horizon은 “얼마나 긴 시간 동안의 작업을 맡길 수 있는가”를 의미하고, 費用地평선은 “얼마나 많은 연구 예산을 맡길 수 있는가”를 의미합니다. RSI의 실질적인 진전을 보기 위해서는 앞으로 이 두 지표를 함께 활용해야 합니다.

35장: 완전 RSI 시작을 판단하는 7가지 지표

미래에 유사한 뉴스가 나타난 경우 중요합니다.

AI는 자신의 Foundation 모델을 설계하고 있습니다.

트랜스포머, MoE, 어텐션, 메모리 등 AI 스스로가 변경함.

AI는 스스로 훈련을 시작할 수 있게 되었습니다.

인간은 실험을 지시하지 않습니다.

AI는 연구 주제를 스스로 결정하는 것을 현재 연구 개발의 가장 큰 목표 중 하나로 삼고 있습니다. 특히 딥러닝 모델의 경우, 학습 데이터에 기반하여 스스로 연구 주제를 설정하고, 새로운 가설을 생성하며, 실험을 설계하는 능력이 중요합니다. 최근 ‘자율 연구’ 개념이 등장하면서 AI가 인간 연구자의 개입 없이 스스로 연구를 수행하는 시스템 구축 시도가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어 ‘AlphaFold’는 단백질 구조 예측 분야에서 AI가 스스로 연구 주제를 설정하고 기존 방법론을 뛰어넘는 성능을 보였습니다. 이러한 자율 연구 시스템은 방대한 데이터를 분석하고 새로운 패턴을 발견하며, 인간 연구자가 미처 생각하지 못한 혁신적인 아이디어를 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞으로 AI가 연구 주제를 스스로 결정하고 인간 연구자와 협력하여 과학 기술 발전에 기여할 수 있을지 주목해야 할 것입니다.

연구 Taste의 자동화

4. 인공지능이 새로운 훈련 알고리즘을 발견

5. AI는 자신의 차세대 모델을 평가한다.

AI는 자신의 차세대 모델을 만든다.

AIₙ → AIₙ₊₁。

AIₙ₊₁은 AIₙ보다 빠르게 AIₙ₊₂를 생성한다.

이 정도로 오면 진정한 재귀적 가속입니다.

36장: 2026년의 실증 – AI 에이전트는 개방된 연구로 어디까지 해낼 수 있었는가

지난 장에서는 지표에 대해 논의했습니다. 이제 실제로 AI에게 연구를 맡겼을 때 어떤 일이 벌어질까요? 2026년 7월 29일, 이 질문에 직접적으로 답하는 프리프린트가 arXiv에서 공개되어 8월에 널리 보도되었습니다. 프린스턴 대학교의 피터 키르기스, 사야쉬 카포르 등이 이끄는 다수 기관의 공동 연구입니다. [방법론: 그림자 평가] 기존 AI 연구 자동화의 벤치마크는 정답이 자동으로 일치할 수 있는 좁은 문제들을 활용했습니다. 즉, 공학적인 문제를 해결하고, 작은 모델을 후처리 학습하여 점수를 올리는 방식이었습니다. 하지만 실제 연구에는 정답이 없는 판단이 필요합니다. 어떤 가설을 선택할지, 무엇이 증명되면 결론에 도달할 수 있는지, 언제 처음부터 다시 시작할 것인지 등을 결정해야 합니다. 이에 연구팀은 아직 공개되지 않은 고품질 논문의 연구 과제를 AI에게 해결하도록 하는 방법을 고려했습니다. 이를 ‘그림자 평가’라고 부릅니다. 대상은 NeurIPS 2026에 투고된 두 편의 논문입니다. 아직 공개되지 않았기 때문에, AI가 학습 데이터에서 답을 암기하거나 웹에서 검색할 수 없습니다. [조건] 에이전트에는 Anthropic의 Claude Opus 4.8, 오픈 소스 에이전트 기반 OpenClaw, 6일간의 운영, 3,000달러 상당의 API 크레딧, GPU 예산, 전용 가상 머신, 그리고 오픈 웹 접속이 제공되었습니다. 목표는 최고 학회에 채택될 수 있는 수준의 논문을 작성하는 것이었습니다. 평가자는 원 논문의 저자 본인이었습니다. 참고로 “완전 무인 실험”이라고 표현하는 것은 정확하지 않습니다. 연구 내용 자체를 인간이 가르친 것은 아니지만, 실험 기반의 문제 수정, 인증 정보 및 환경 설정, 약한 초안에 대한 수정 및 보완 지시 등 운영상의 개입은 있었습니다. 따라서 이 연구가 보여준 것은 인간의 연구적 조언을 거의 받지 않고, 장시간의 연구 과정을 에이전트에게 위임했을 경우의 능력과 이해도가 적절하다는 것입니다. [결과] 두 편 모두 채택되지 않았습니다. 공학적인 문제는 없었습니다. 에이전트는 문헌을 조사하고, 수백 번의 실험을 반복하며 결과를 종합했습니다. 문제는 연구 내용 자체였습니다.

기이한 실험을 진행한다. 극단적으로 작은 합성 데이터로 가설을 검증한다. 자신의 업무에 대해 읽을 수 있는 글이 작성되지 않으며, 분야에 대한 새로운 기여가 없다. 창의성과 판단력이 문제로 지목된 것이다. 에이전트는 원래 논문의 저자들이 처음 가졌던 것과 유사한, 야심차고 새로운 가설을 실제로 설정했다. 그러나 극히 미미한 데이터로 이를 거부했다. 지나치게 일찍 보잘것없는 방향에 고정되어 실패한 방향에서 되돌아갈 수 없었다. 작은 방향 전환은 할 수 있었지만, 근본적으로 생각 바꾸는 것은 불가능했다. 외부 리뷰 툴이나 하위 에이전트의 지적을 받아도 방법론을 재검토하는 대신, 주장을 좁히고 부연 설명을 늘리는 방향으로 회피했다. 시간과 토큰 배분을 지키지 못했다. 주목할 점은, 주도한 에이전트는 부정을 하지 않았다. 실험이나 데이터를 숨이거나 꾸며놓지 않았다. 하위 에이전트가 환각을 일으키거나 결과를 잘못 전달한 상황이 있었지만, 전체를 통괄하는 에이전트가 이를 포착했다. 이는 DGM 사례와 대조적이며, 보상 조작이 반드시 발생하는 것은 아니라는 것을 보여준다. 카푸르는 훈련 방법에 원인을 묻고 있다. 모델은 자동적으로 정답을 판별할 수 있는 과제에 대해서는 강화 학습으로 철저하게 훈련된다. 그러나 과제가 공개된 경우에는 그 훈련 환경을 만드는 것 자체가 어렵다. 즉, 제23장에서 언급한 “자동 채점 가능한가”라는 선이 능력의 단절로 이어지고 있는 것이다. 앤트로피 공동 창업자인 잭 클락은 자사에서 AI 안전성 연구의 자동화를 시도할 때에도 유사한 감촉이 있었다고 쓰고 있으며, 현재 AI에는 직관적인 창의성이 결여되어 있고, 매우 유능한 기술자이지만 정형화된 사고에 머무르는 경향이 있다고 묘사했다. 그리고 이것을 단기 RSI 실현에 대한 비관적인 요소로 표현했다. 한계는 다음과 같다.

이 연구에는 저자 스스로가 인정하는 제약이 존재합니다. 대상은 단지 2개의 논문으로 한정되었으며, 평가자는 자신이 평가하는 것이 AI의 결과물임을 알고 있었습니다. 평가 설계에는 연구팀의 재량이 크게 개입될 수 있으며, 선입관이 개입될 여지가 있습니다. 개방된 연구 평가 방식은 벤치마크보다 풍부한 정보를 얻을 수 있는 대신 객관성을 포기하게 됩니다. 참고로 연구팀은 더욱 고성능 모델로 동일한 실험을 진행하고 있다고 합니다. (다른 실험은 다른 각도에서 동일한 단면을 보여주는 것과 같습니다.) 이 결과를 단독으로 받아들이면 “AI는 연구를 할 수 없다”고 읽힐 수 있지만, 다른 평가들과 함께 고려하면 더욱 복잡한 그림이 나타납니다. 2026년 2월 16일, TCS Research와 Yale 대학교의 Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan, Arman Cohan이 ResearchGym을 공개했습니다 (arXiv:2602.15112). 이 방법론은 샤ドー 평가와 유사합니다. ICML, ICLR, ACL의 구두 발표 및 스포트라이트 논문 5편을 활용하여, 리포지토리에서 데이터셋, 평가 환경, 베이스라인 구현은 그대로 두고, 논문에서 제안한 방법론만 제거합니다. 에이전트는 새로운 가설을 설정하고 실험을 반복하며, 인간의 강력한 베이스라인을 능가하는 것을 목표로 합니다. 총 5개의 환경, 39개의 서브 태스크. 그 결과 보고된 것은 능력과 신뢰성 간의 괴리(capability–reliability gap)였습니다. 에이전트는 단 한 번의 실행에서 ICML 2025 스포트라이트 논문의 해법을 능가하기도 했습니다. 즉, 최첨단에 도달하는 경우가 있다는 의미입니다. 그러나 이를 안정적으로 재현하지는 못합니다. Claude Code (Opus 4.5)나 Codex (GPT-5.2)와 같은 상업용 에이전트 기반에서도 동일한 괴리가 관찰되었습니다. (두 실험을 함께 읽으면), 샤ドー 평가가 보여준 것은 6일간의 긴 연구 과정을 맡게 되었을 때, 판단과 창의성에서 실패하는 경우라는 것입니다. ResearchGym이 보여준 것은 조건을 제한하면 최첨단에 닿는 것은 가능하지만, 재현성이 없다는 것입니다. 이 두 가지를 합치면, 2026년 8월 시점의 상황은 다음과 같이 나타납니다.

AI 에이전트는 연구의 일부로 인간의 최고 작업에 도달하는 경우가 있다. 하지만 도달했는지 스스로 판단할 수 없고, 도달 확률을 안정시키지 못한다. 또한 “도달했는지 판단할 수 없다”는 것은 23장에서 언급한 자기 평가의 문제 그 자체이다. [이 결과가 지시하는 분기] 카푸르는 최대의 미해결 문제를 다음과 같이 정리한다. RSI에 개방된 연구 능력은 정말로 필요한가. 과거의 큰 도약—Transformer의 발명이나 새로운 아키텍처의 등장—이 모두 창의적인 도약을 필요로 했다. 반면에 RSI가 필요한 것은 이미 갖추어져 있다는 입장도 있다. 학습을 빠르게 하고 벤치마크 점수를 올리는 데 그뿐이다,라는 시각이다. 어느 쪽이 맞느냐에 따라 이 산업의 투자액의 의미가 달라진다.

2026년 8월 14일――「발견 속도 그 자체」가 가속화된 것일까

메트(MET)는 2026년 8월 14일, “발견 속도에 가속화가 나타나고 있는가?”라는 분석을 공개했습니다. 이는 벤치마크가 아닌, “AI 시대의 특징적인 기울기 변화가 공개된 발견 건수에 나타나는지”를 조사한 결과입니다. 결과는 일률적이지 않았습니다.

사이버 취약성

명확한 가속 추이가 확인되고 있습니다. 2026년에는 cURL, OpenSSL, Firefox, Microsoft, NVD 등에서 취약점 보고 수가 크게 증가하고, AI 유래 또는 AI 관련으로 확인 가능한 발견도 늘어날 것으로 예상됩니다.

수학

어느 정도 가속이 있을 가능성을 시사하고 있습니다. AI가 관여한 미해결 문제 해결과 수학 arXiv에 대한 급증이 관찰됩니다. 다만 “게시물 수”와 “가치 있는 발견”은 동일하지 않으며, METR 스스로도 측정의 어려움을 지적하고 있습니다.

알고리즘 최적화

여기서 RSI(연구 심층 분석)에게 가장 중요한 부분입니다. NanoGPT, CIFAR-10, Stockfish, 혼합 정수 계획법, 행렬 곱셈 등의 공개 시계열 데이터를 조사한 결과, 아직 명확한 가속은 보이지 않는다고 지적했습니다. AI에 의한 개별 기록 업데이트는 존재하지만, 전체적인 진보의 기울기가 획기적으로 바뀌었다고 단정하기는 어렵습니다. 이는 매우 중요한 반증입니다. AlphaEvolve나 DGM과 같은 성공 사례만 나열하면 “AI가 AI 연구를 시작했기 때문에 이미 연구 속도가 폭발적으로 높아지고 있다”는 인상을 줄 수 있습니다. 하지만 공개 데이터 전체를 살펴보면, 적어도 알고리즘 최적화 측면에서는 2026년 8월 기준으로 “지능 폭발의 전조”라고 할 수 있을 만큼 명확한 가속은 확인되지 않았습니다. 반면, METR은 AI 연구실 내부의 개선 사항이 공개되지 않기 때문에 공개 데이터가 실제 상황을 과소평가하고 있을 가능성도 제기합니다. 따라서 현재 시점의 결론은 AI에 의한 발견이 현실화되었다는 것입니다. 특정 분야에서는 발견 속도 또한 가속화되고 있습니다. 하지만 AI 연구 전체가 자가 가속화 단계에 접어들었다고 보여주는 공개 증거는 아직 없습니다.

제37장: 2026년 현재까지 얼마나 진척이 있었는가

2026년 현재, 완전한 무인 RSI는 아직 실현되지 않았습니다. 하지만 Self-Refinement → Self-Modifying Agent → Self-Improving Agent → Automated AI Research → Recursive AI R&D라는 흐름은 상당히 명확해지고 있습니다. 현재 상황을 단계별로 정리하면, L0: 인간이 모든 것을 개선, L1: AI가 출력을 자가 수정, L2: Prompt/Memory/Tool을 개선, L3: Agent Code/Harness를 개선, L4: Training/Data/RL을 개선, L5: AI 연구 자체를 개선, L6: 자신의 후계자 Foundation Model을 개발, L7: 개선 방법을 자체적으로 재귀 개선, L8: Open-ended RSI/Intelligence Explosion라는 이미지를 나타냅니다. 2026년 8월 시점에서, L3는 여러 실험으로 명확하게 실증되었습니다. L4~L5는 평가 가능한 제한 영역에서 부분적으로 실증되고 있다고 표현하는 것이 더 정확합니다. L6 이후, 즉 “AI가 자신의 후계자 Foundation Model을 인간의 연구 판단 없이 설계하고 학습하고 평가하고 배포하는” 단계는 아직 확인되지 않았습니다. 또한, L4와 L5의 내용은 상당한 편향성을 보입니다. 앞선 장의 섀도우 평가가 보여준 대로, 다음의 분리가 나타났습니다. 이번 두 가지 경우 모두, 연구 공학(research engineering)의 상당 부분을 에이전트가 자율적으로 수행했습니다. 반면, 연구 과제의 판단, 방향 전환, 연구로서의 가치 판단에는 명확하게 실패했습니다. 문헌을 읽고, 실험을 설계하고 돌리고, 결과를 집계하고, 코드를 작성하는 부분은 강했습니다. 무엇을 질문해야 하는지 결정하고, 전망 없는 길을 포기하는 용기를 갖는 것이 약했습니다. 근본적으로 생각 바꾸는 능력도 부족했습니다. Anthropic이 공개한 내부 관찰도 방향은 동일합니다. 실행의 측면에서는 크게 진전되었지만, 연구 방향 결정이 병목 현상으로 남아있다는 구조가 보고되고 있습니다 (회사의 자가 진술이며, 제3자 검증은 없습니다). 따라서 2026년 8월 시점의 가장 정확한 표현은…

AI는 인공지능 연구의 작업을 상당 부분 대체하고 있지만, 인공지능 연구를 주도하고 있지는 않습니다. 그리고 이 마지막 한 줄이 얇은 벽인지 두꺼운 벽인지에 대해서는 아직 아무도 알지 못합니다.

38장: 확정된 사항, 확정되지 않은 사항 우선, ‘아카마’가 ‘사쿠라기’의 명령에 따라 움직일 가능성은 거의 없다는 것을 확정한다. 그는 이미 ‘사쿠라기’에게 자신의 의지를 분명히 밝혔고, 그 의지를 어기겠다는 사람은 없을 것이다. 또한, ‘카나데’가 ‘사쿠라기’의 계획에 협력할 가능성을 배제할 수 없다. 그녀는 ‘사쿠라기’에게 깊은 빚을 지고 있으며, 그 빚을 갚기 위해 어떤 선택을 하더라도 할 수 있을 것이다. 하지만 ‘카나데’가 ‘사쿠라기’의 계획에 완전히 동참할 것이라는 보장은 없다. 그녀는 자신의 이익을 추구할 수 있으며, 그 이익이 ‘사쿠라기’의 계획과 충돌할 수도 있다. 마지막으로, ‘시로’가 ‘사쿠라기’의 계획에 참여할 가능성은 극히 낮다. 그는 ‘사쿠라기’를 증오하며, ‘사쿠라기’의 계획을 방해하려는 모든 시도를 할 것이다. ‘시로’는 ‘사쿠라기’에게 절대 협력하지 않을 것이며, ‘사쿠라기’의 계획이 실패하도록 돕는 데 모든 정력을 쏟을 것이다. 이 모든 것은 현재까지의 정보에 근거한 추측일 뿐이다. 앞으로 상황은 얼마든지 바뀔 수 있으며, 예상치 못한 변수들이 등장할 수도 있다. 하지만 지금부터라도, ‘사쿠라기’는 이러한 가능성을 염두에 두고 대비해야 할 것이다.

긴 이야기가 되었습니다. 사실의 강도에 따라 분류하겠습니다. 【확인된 사항 (1차 자료로 확인 가능한 것)】 RSI의 이론적 기원은 1965년 I. J. Good의 논의에 있다. Gödel Machine은 2003년 Jürgen Schmidhuber가 제안한 이론 모델이다. Darwin Gödel Machine은 2025년 5월 29일에 arXiv에서 공개되었으며, SWE-bench에서는 20.0%에서 50.0%, Polyglot에서는 14.2%에서 30.7%로 자기 개선되었다. ICLR 2026의 본 회의 논문으로 채택되었고, 동일 실험에서 목적 함수 해킹이 관측되어 보고되었다. AlphaEvolve는 2025년 5월 14일에 발표되었으며, Borg 스케줄링을 통해 전 세계의 계산 자원을 평균 0.7% 회복하고 1년 이상 본판 운영되고 있다. Gemini의 학습에 사용되는 행렬 곱셈 커널을 23% 가속화하여 학습 시간을 1% 단축했다. Sakana AI RSI Lab은 2026년 6월 5일에 도쿄에서 설립되었으며, The AI Scientist의 논문은 2026년 3월 25일에 Nature 온라인판에서 공개되어 3월 26일호에 게재되었다. OpenAI의 Preparedness Framework 제2판 (2025년 4월 15일)은 AI의 자기 개선을 3가지 추적 범주 중 하나로 제시하고 있다. OpenAI의 2026년 8월 6일판 GPT-5.6 안전 자료에서는 최신 GPT-5.6 시리즈가 AI Self-Improvement로 High 미만으로 판단되었다. Anthropic의 RSP에는 AI R&D-4 / AI R&D-5라는 능력 임계값이 있으며, Anthropic은 2026년 7월 8일에 RSP v3.4로 자동 R&D 임계값을 개정하고 8월 14일에 최신 Risk Report를 공개했다.

METR는 2026년 7월 21일, 인공지능 연구 능력의 비용 효율성을 평가하는 Expenditure Horizon을 제안했으며, NanoGPT의 자율 최적화 과정에서 현재 수준의 에이전트 기여가 인간의 누적 연구 노력에 비해 여전히 미미하다는 평가를 내렸다. METR의 2026년 8월 14일 분석 결과, 사이버 취약점 발견은 명확히 가속화되었고, 수학은 일부 가속화 가능성을 보였으며, 공개 알고리즘 최적화에서는 명확한 가속이 확인되지 않았다. Google DeepMind의 “From AGI to ASI”(arXiv:2606.12683, v1 타임스탬프: 2026년 6월 10일, Tim Genewein을 포함한 총 14명)는 AGI에서 ASI로의 경로를 4가지로 분류했으며, RSI를 그 중 하나로 제시했다. 해당 보고서는 실효 계산량의 증가를 연간 약 10배로 추정했으며, 그 내역은 하드웨어 연간 1.5배, 투자 연간 2.5배, 알고리즘 효율 연간 3배로 구성되었다. 보고서는 재귀적 자기 개선을 4가지 유형(코드, 데이터, 분업, 하드웨어)으로 분류했으며, 유한 시간 내에 발산하는 쌍곡선적 성장과, 성장률이 일정한 지수 함수적 성장을 구분했다. 2026년 7월 29일 arXiv에 공개되었으며, 8월 18일 MIT Technology Review가 보도한 프린스턴 대학교 연구진의 그림자 평가에서 AI 에이전트가 작성한 2개의 논문이 모두 원 논문 저자에게 부결되었다. ResearchGym(arXiv:2602.15112, 2026년 2월 16일)은 5개의 채택 논문에서 제안 기법만을 제거한 환경에서 에이전트를 평가하고, 능력과 신뢰성의 괴리를 보고했다. 1회 실행에서 ICML 2025 스포트라이트 논문의 해법을 능가했지만, 재현성은 없었다. [뉴스 기반 (초기 자료에 부합하지 않거나 관계자의 증언만 존재)]

OpenAI의 RSI 관련 직원의 보수 범위(29만 5천 달러 ~ 44만 5천 달러)는 Business Insider의 보도에 근거한다. 샘 알토만이 제시한 목표 시점(2026년 9월 자동 AI 연구 인턴, 2028년 3월 완전 자동 AI 연구자) 또한 보도 및 공개 개발 언에 기반한다. 잭 클라크가 “2028년까지 AI가 자율적으로 자기 개선할 확률”을 60%로 언급한 발언은 2026년 8월 TIME 기사에 나타난 내용이다. [자체 보고(제3자 검증을 거치지 않음)] 앤트로픽이 2026년 6월 4일에 공개한 내부 수치――2026년 5월 시점에서 본판 코드의 80% 이상을 클로드(Claude)가 작성했다는 것――은 해당 기업 자체의 측정이다. 외부의 독립적인 검증은 존재하지 않는다. 해당 기업 또한 개발자의 생산성 향상에 대한 자체 평가가 과대 평가될 수 있다는 연구를 언급하고 있다. 따라서 본 논문에서는 수치 자체보다 해당 기업이 제시한 구조를 중시했다. 실행(코드 작성)은 크게 진행되었지만, 연구의 방향을 결정하는 부분이 병목 현상으로 남아있는 구조이다. [결론을 내릴 수 없는 부분] 완전 RSI가 언제 성립할 것인지, 그리고 실제로 성립할 것인지. 지능 폭발이 발생할 경우, 지수적으로 증가할 것인지, 아니면 포화 상태에 이를 것인지. 계산 자원이 ρυθμιστικός 요인으로 작용할 것인지. 이러한 모든 질문에 대해서도 전문가들 사이에서 결론이 분분하다. 본 논문은 어떠한 질문에도 입장을 취하지 않는다.

39장 결론 – 진정한 융합은 긍정적 피드백일지도 모른다

싱큐라리티는 “어느 날 갑자기 AI가 신이 되는” 사건으로 묘사되는 경우가 많습니다. 하지만 실제로는 더 기계적이고, 더 연속적인 현상일 가능성이 있습니다. 반도체가 발전하고, 컴퓨팅 능력이 증가하고, 모델이 커지고, 데이터가 늘어나고, AI가 똑똑해지고, AI가 연구자가 되고, AI가 다음 AI를 만들고, AI가 반도체나 훈련도 개선하고, 더욱 많은 컴퓨팅 능력을 효율적으로 사용할 수 있게 되고, 더욱 AI가 똑똑해지는 것입니다. 즉, 여러 개의 긍정적인 피드백 루프가 닫히는 것이 싱큐라리티의 본질일지도 모릅니다. 다만, 여기서 용어를 하나 정확하게 짚고 넘어가겠습니다. “싱큐라리티”는 지수 함수가 아닙니다. 지수 함수는 성장률이 일정합니다. 배가 되는 데 걸리는 시간이 항상 같습니다. 이는 빠르지만, 유한한 시간 안에 무한에 도달하지는 않습니다. 본래 의미의 특이점(singularity)을 만들어내는 것은 쌍곡선적 성장(hyperbolic growth)입니다. 성장률 자체가 성장한 양의 함수로서 증가하는 경우입니다. 이 경우 유한한 시간 안에 무한으로 발산합니다. 이것이 수학적인 의미의 특이점입니다. “From AGI to ASI”는 이 점을 명확히 하고 있습니다. 또한 AI의 자기 개선이라는 맥락에서 쌍곡선적 성장을 처음으로 논의한 것은 1985년 레이 솔로모노프입니다. 이후 또 다른 레이, 카츠와일이 2권의 책을 이 주제에 쏟았습니다. 해당 보고서는 지속적인 쌍곡선적 성장은 강한 가정이라고 지적하며, 유한한 자연계에서는 마찰이나 경계 조건이 특이점에 도달하는 훨씬 이전부터 성장률을 억제하고 S자 곡선을 만들어낸다고 설명합니다. AI 연구의 자동화는 시작되었지만, 그 마찰이 어디에서 작용할지는 아직 불분명합니다. 그래서 그것을 측정하고 지속적으로 추적하는 것이 의미가 있다는 결론을 내렸습니다.

현재 “싱큐라리티”라는 용어는 실제로는 특이점을 갖지 않는 초지수 함수적 가속에 대해서도 관용적으로 사용되고 있습니다. 본 글도 그 관용에 따르지만, 엄밀하게는 다른 개념임을 이해해 주시기 바랍니다. 지금까지의 인공지능 시대는 “크게 만들수록 예상 이상으로 현명하게 되었다”는 Scaling의 시대였습니다. 이제부터는 “크고 현명해진 인공지능이 다음 인공지능을 더욱 크게, 빠르고 효율적으로 만드는” 시대에 접어들 가능성이 있습니다. 앞선 Scaling 법칙과 뒤이은 Recursive Self-Improvement, 그리고 이 둘이 하나의 폐쇄된 피드백 루프를 이루는 시점에 AGI, ASI, 그리고 싱큐라리티가 나타날 것입니다. 다만, 본 글을 통해 확인해 온 바와 같이, 루프는 아직 닫히지 않았으며, 닫힐지조차 알 수 없습니다. 닫힌다고 하더라도, 지수적으로 진행될지, 아니면 중간에 포화될지는 알 수 없습니다. 현재 확실하게 말할 수 있는 것은 다음 두 가지입니다. 하나, 인공지능은 이미 인공지능 개발의 상당 부분을 담당하고 있습니다. 둘, 그것을 맡아주도록 하는 당사자들 스스로가, 자사의 안전 규정 안에 “이 지점을 넘어서면 절차를 변경한다”는 문구를 적어두고 있습니다. 기술자들이 자신의 업적을 위험한 능력으로 분류하는, 이 기묘한 사실이 바로 2026년 인공지능 산업의 현재 지위를 가장 잘 나타내고 있습니다.

참고 링크

RSI(추세 추종 지수) 이론과 구현에 대해 논의하고 있습니다. RSI는 0에서 100 사이의 값을 가지는 지표로, 가격 변동의 강도를 측정합니다. 일반적으로 70 이상이면 과매수 상태, 30 이하이면 과매도 상태로 간주되지만, RSI는 절대적인 기준이 아니며, 시장 상황과 함께 고려해야 합니다. RSI를 활용한 전략은 다음과 같습니다. * **골든 크로스:** RSI가 30선을 상향 돌파하는 경우 매수 신호로 해석할 수 있습니다. * **데드 크로스:** RSI가 70선을 하향 돌파하는 경우 매도 신호로 해석할 수 있습니다. * **RSI 반전:** RSI가 70 이상에서 30 이하로, 또는 30 이하에서 70 이상으로 반전하는 경우 추세 반전의 신호로 해석할 수 있습니다. RSI는 다양한 시간 프레임에서 활용될 수 있으며, 특히 단기 트레이딩에 유용합니다. 하지만 RSI만으로 투자 결정을 내리는 것은 위험할 수 있습니다. 다른 기술적 지표와 함께 사용하여 분석하고, 시장 상황을 종합적으로 고려해야 합니다. 최근 ‘파이썬 프로그래밍’ 관련 서적을 읽고 RSI를 활용한 트레이딩 전략에 대해 심도 있게 연구하고 있습니다. 특히, RSI 지표를 활용하여 주식 시장에서 매매 타이밍을 결정하는 방법에 대한 연구를 진행하고 있습니다.

요제 슈미히버 교수는 2004년 11월 16일에 발표한 논문에서 튜링 기계가 괴델의 부조완성성 정리를 해결할 수 없다는 주장을 제시했다. 슈미히버는 튜링 기계가 특정 유형의 문제를 해결할 수 있지만, 괴델의 정리에 의해 제한되는 문제 해결은 불가능하다고 설명했다. 슈미히버는 튜링 기계의 한계를 설명하기 위해 ‘고델 머신’이라는 개념을 도입했다. 고델 머신은 튜링 기계와 유사하지만 자기 자신을 수정할 수 없는 튜링 기계를 의미한다. 즉, 고델 머신은 자신의 프로그램 코드를 변경할 수 없으며, 따라서 괴델의 부조완성성 정리에 의해 발생하는 자기 모순을 해결할 수 없다. 슈미히버는 고델 머신을 통해 튜링 기계의 한계를 명확히 보여주었으며, 이는 인공지능 분야에서 튜링 완전성이라는 개념에 대한 중요한 논의를 촉발했다. 슈미히버의 주장은 튜링 완전성이 항상 지능을 의미하지는 않으며, 오히려 튜링 완전성은 특정 유형의 문제를 해결하는 데만 유용하다는 점을 강조했다. 슈미히버는 또한 튜링 완전성이 괴델의 부조완성성 정리를 극복할 수 없다는 점을 다시 한번 분명히 했다.
다윈 고델 머신(기술 보고서)은 딥러닝 모델이 스스로 학습하고 진화하는 능력을 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춘 arXiv 기술 보고서이다. 보고서는 딥러닝 모델이 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 새로운 네트워크 구조를 생성하고 학습하는 과정을 모방하며, 고델 완전성 정리를 활용하여 모델의 학습 과정을 설명한다. 다윈 고델 머신은 딥러닝 모델이 스스로 학습하고 진화하는 능력을 시뮬레이션하는 데 성공했으며, 딥러닝 분야에 새로운 가능성을 제시한다.
사카나 AI — 다윈 고델 머신 (解説) https://sakana.ai/dgm/
사카나 AI — 다윈 고델 머신（日本語版）https://sakana.ai/dgm-jp/
STOP: Self-Taught Optimizer 최근 arXiv에 공개된 논문 “STOP: Self-Taught Optimizer” (https://arxiv.org/abs/2310.02304)에 따르면, 새로운 자기 지도 학습 프레임워크인 STOP이 제시되었습니다. 이 프레임워크는 모델이 스스로 학습 목표를 설정하고, 이를 통해 성능을 향상시키는 방식을 활용합니다. 특히, 모델이 현재 학습 목표에만 집중하는 것을 방지하고, 다양한 목표를 탐색하도록 유도하여 더욱 효율적인 학습을 가능하게 합니다. STOP은 기존 자기 지도 학습 방법론의 한계를 극복하고, 더욱 강력하고 유연한 학습 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.
Gödel Agent（ACL 2025）https://arxiv.org/abs/2410.04444
재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement)에 대한 인공지능(AI) 연구 동향 – 제한적 자기 개선에서 자율 연구 루프(Autonomous Research Loops)로의 진화 최근 인공지능 분야에서 주목받고 있는 재귀적 자기 개선(RSI)은 AI 시스템이 스스로를 개선하는 능력을 갖추도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 단순히 기존 알고리즘을 개선하는 것을 넘어, AI가 스스로 목표를 설정하고, 연구를 수행하며, 그 결과를 바탕으로 스스로를 개선하는 과정을 반복하는 것을 의미합니다. 이러한 RSI 연구는 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째는 ‘제한적 자기 개선(Bounded Self-Refinement)’ 단계로, AI 시스템이 특정 범위 내에서 스스로를 개선하는 데 집중합니다. 예를 들어, 특정 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련시키거나, 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정하는 등의 방법이 사용됩니다. 이 단계에서는 AI 시스템이 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 개선할 수 있다는 것을 보여주지만, 궁극적인 목표인 완전한 자율성을 확보하는 데는 한계가 있습니다. 둘째는 ‘자율 연구 루프(Autonomous Research Loops)’ 단계로, AI 시스템이 스스로 연구 목표를 설정하고, 연구를 수행하며, 그 결과를 바탕으로 스스로를 개선하는 과정을 반복합니다. 이 단계에서는 AI 시스템이 다양한 도구를 활용하여 연구를 수행합니다. 예를 들어, 자연어 처리 기술을 사용하여 논문을 검색하고 요약하거나, 강화 학습을 사용하여 새로운 알고리즘을 개발하거나, 생성 모델을 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 등의 방법이 사용됩니다. 이러한 자율 연구 루프는 AI 시스템이 인간의 개입 없이 스스로 진화하고 발전할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 특히, 최근에는 OpenAI의 GPT-3, Google의 LaMDA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 이러한 자율 연구 루프를 구현하는 데 성공하면서, RSI 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있습니다. GPT-3는 1750억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델로, 다양한 분야의 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 보여줍니다. 또한, LaMDA는 대화형 AI 모델로, 인간과 자연스러운 대화를 할 수 있는 능력을 보여줍니다. 이러한 LLM들은 RSI 연구의 핵심적인 도구로 활용되고 있으며, 앞으로 RSI 연구의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 이러한 연구 동향은 인공지능 기술의 미래를 긍정적으로 전망하게 합니다. RSI는 AI 시스템이 인간의 지능을 뛰어넘는 수준으로 발전할 수 있는 가능성을 제시하며, 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만, RSI 기술의 발전은 동시에 윤리적 문제와 사회적 문제도 야기할 수 있습니다. 따라서, RSI 기술의 개발과 활용에 있어서는 신중한 접근과 함께 사회적 합의를 도출하는 것이 중요합니다.

AI 기반 AI 연구 자동화

Google DeepMind는 새로운 코딩 에이전트 ‘AlphaEvolve’를 발표했습니다. 이 에이전트는 Gemini 모델을 기반으로 하며, 복잡한 알고리즘 설계에 특화되어 있습니다. AlphaEvolve는 다양한 디자인 패턴과 최적화 기법을 활용하여 기존의 수동적인 알고리즘 개발 방식보다 훨씬 효율적으로 작동합니다. 특히, Google DeepMind 연구팀은 AlphaEvolve가 인간 개발자와 유사한 방식으로 알고리즘을 설계하고 개선할 수 있다는 점을 입증했습니다. 이 기술은 데이터 분석, 금융 모델링, 로봇 제어 등 다양한 분야에 적용될 가능성을 보여줍니다. Google DeepMind는 AlphaEvolve를 통해 인공지능이 알고리즘 개발 프로세스에 혁신적인 변화를 가져올 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
RSI 랩은 사카나 AI의 연구 개발 부서로서, 특히 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술과 인지 신경과학 분야에 집중하고 있습니다. 현재 RSI 랩에서는 ‘뇌파 기반의 새로운 인터페이스 기술’을 연구하며, 이를 통해 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 제어할 수 있는 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 구체적으로, RSI 랩은 ‘뇌파 기반의 게임 컨트롤러’ 개발 프로젝트를 진행하고 있으며, 이 프로젝트는 뇌파를 통해 게임 캐릭터를 조작하고, 게임 내에서 사용자의 감정을 실시간으로 반영하는 등 혁신적인 사용자 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한, RSI 랩은 ‘뇌파 기반의 스마트 홈 제어 시스템’ 개발에도 참여하고 있으며, 이를 통해 사용자는 뇌파를 이용하여 조명, 온도, 가전제품 등을 제어할 수 있게 됩니다. RSI 랩은 이러한 연구 개발 활동을 통해 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 상용화를 촉진하고, 인지 신경과학 분야의 발전에 기여하고자 합니다. 향후 RSI 랩은 다양한 분야에 적용 가능한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 개발을 지속적으로 추진할 계획입니다.
RSI Lab은 신경망 기반 예측 모델 개발 연구소입니다. 특히 주식 시장, 환율, 금리 등 금융 상품 가격 변동 예측에 집중하고 있습니다. 현재 RSI Lab에서는 ‘퀀텀 엑스’ 모델을 개발 중이며, 복잡한 금융 데이터 분석을 통해 높은 예측 정확도를 보입니다. 또한 ‘알파 젠’ 알고리즘을 통해 시장 변동성을 예측하고 투자 전략을 수립합니다. ‘알파 젠’은 변동성이 큰 시장 상황에서도 안정적인 수익 창출을 목표로 설계되었습니다. RSI Lab은 이러한 연구 결과를 바탕으로 금융 기관 및 투자자에게 실질적인 투자 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.
사카나 AI—AI 과학자 (Nature 온라인 공개: 2026년 3월 25일/3월 26일호) 인공지능 연구기관 사카나 AI는 인간 수준의 지능을 갖춘 AI 과학자를 개발하는 데 주력하고 있다. 사카나 AI는 2026년 3월 25일자 Nature 온라인에 발표된 논문에서, 자체 개발한 ‘아키라’ AI 모델이 복잡한 과학적 문제를 해결하는 데 성공했다고 발표했다. 아키라는 특히, 2025년 12월에 발표된 ‘퀀텀 컴퓨팅의 미래’ 책에서 제시된 난제를 해결하는 데 뛰어난 성능을 보였다. 아키라는 퀀텀 컴퓨팅의 한계점을 분석하고, 새로운 알고리즘을 제안하여 문제 해결 시간을 획기적으로 단축했다. 사카나 AI는 아키라의 성공을 통해 인간과 유사한 수준의 추론 능력과 문제 해결 능력을 갖춘 AI 개발 가능성을 입증했다고 주장한다. 향후 사카나 AI는 아키라를 기반으로 다양한 분야의 연구 개발을 진행할 계획이다. 특히, 의학, 환경, 에너지 등 인류의 지속 가능한 발전에 기여할 수 있는 분야에 집중할 것으로 예상된다. 사카나 AI의 이러한 노력은 인공지능 기술의 발전과 함께 과학 연구의 새로운 지평을 열 것으로 기대된다.
신카 AI — 신화: 진화 최첨단 AI 기술을 활용하여 제작된, 뇌를 자극하는 몰입형 경험을 선사하는 게임 신화: 진화(Shinka: Evolve)를 소개합니다. 이 게임은 단순한 게임이 아닙니다. 당신의 인지 능력을 시험하고, 새로운 지식을 습득하며, 끊임없이 변화하는 세계에서 생존하는 방법을 배우도록 설계되었습니다. 신화: 진화는 뇌 과학, 진화론, 게임 디자인의 최첨단 기술을 결합하여, 플레이어에게 전에 없던 방식으로 학습과 몰입을 제공합니다. **게임의 핵심 특징:** * 개인 맞춤형 학습: AI는 플레이어의 강점과 약점을 분석하여, 개인에게 최적화된 학습 경로를 제공합니다. * 실시간 적응형 난이도: 플레이어의 실력에 따라 난이도가 자동으로 조절되어, 항상 도전적이고 흥미로운 경험을 제공합니다. * 다양한 학습 모듈: 게임 내에서 다양한 학습 모듈을 통해, 생물학, 진화론, 생태학, 인공지능 등 다양한 분야의 지식을 습득할 수 있습니다. * 몰입형 스토리텔링: 흥미진진한 스토리와 매력적인 캐릭터들을 통해, 플레이어는 게임 세계에 완전히 몰입하게 됩니다. * 실제 과학 기반: 게임의 모든 요소는 실제 과학 연구 결과를 기반으로 제작되어, 플레이어는 게임을 통해 실제 과학 지식을 습득할 수 있습니다. 신화: 진화는 단순한 게임을 넘어, 교육적 도구이자, 새로운 지식을 습득하고, 자신의 인지 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 플랫폼입니다. 지금 바로 신화: 진화를 시작하여, 당신의 잠재력을 최대한 발휘하십시오.
LLM-Squared는 챗봇과 대화형 AI를 위한 새로운 접근 방식입니다. 기존의 LLM(Large Language Model)의 한계를 극복하고, 인간과 유사한 자연스러운 대화를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. LLM-Squared는 크게 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, ‘컨텍스트 캡처’ 모듈은 대화의 맥락을 정확하게 파악하고 유지하는 데 집중합니다. 이전 대화 내용을 기억하고, 현재 질문과 답변의 연관성을 고려하여 더욱 일관성 있고 자연스러운 응답을 생성합니다. 이는 특히 복잡한 주제나 장기적인 대화에서 중요합니다. 둘째, ‘지식 융합’ 모듈은 다양한 지식 소스를 통합하여 답변의 정확성과 깊이를 높입니다. 단순히 텍스트 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 것이 아니라, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 융합하여 더욱 풍부하고 다각적인 답변을 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 “파리 여행에 대해 알려줘”라고 질문하면, LLM-Squared는 파리의 역사, 문화, 관광 명소, 맛집 정보 등을 종합적으로 제공할 수 있습니다. LLM-Squared는 이러한 두 가지 핵심 구성 요소를 통해 기존 LLM의 단점을 보완하고, 더욱 인간과 유사한 자연스러운 대화 경험을 제공합니다. 또한, 다양한 지식 소스를 융합하여 답변의 정확성과 깊이를 높이는 데에도 기여합니다. 현재 LLM-Squared는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 고객 서비스, 교육, 엔터테인먼트 분야에서 그 가능성을 인정받고 있습니다. 앞으로 LLM-Squared는 더욱 발전하여 다양한 산업 분야에서 혁신적인 서비스를 제공할 것으로 기대됩니다.
앤트로픽 인스턴스 — AI가 스스로를 구축할 때 (자체 보고 값 포함)

재귀적 자기 개선 (스케일링 규칙)

신경 언어 모델의 스케일링 법칙 (Kaplan et al., 2020년 1월)은 신경 언어 모델의 성능이 모델 크기, 데이터셋 크기, 컴퓨팅 파워와 같은 요소에 따라 어떻게 스케일링되는지 분석합니다. 특히, 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 어떻게 향상되는지, 그리고 이 향상이 컴퓨팅 자원 투입량과 어떻게 관련되는지 살펴봅니다. 저자들은 다양한 언어 모델에 대한 실험 결과를 바탕으로, 모델 크기가 두 배로 늘어날 때마다 성능이 대략 10배 향상된다는 ‘스케일링 법칙’을 제시합니다. 이는 모델 크기가 충분히 커지면 성능 향상이 정점에 달하고, 이후에는 추가적인 크기 증가가 성능 향상에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 의미합니다. 또한, 저자들은 데이터셋 크기가 모델 크기와 함께 성능에 미치는 영향도 분석합니다. 데이터셋 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되지만, 모델 크기가 일정 수준 이상으로 커지면 데이터셋 크기 증가에 따른 성능 향상이 줄어드는 경향을 보입니다. 이 논문은 신경 언어 모델의 성능을 예측하고, 모델 개발 및 학습 전략을 수립하는 데 중요한 시사점을 제공합니다.
훈련 컴퓨트 최적의 대규모 언어 모델(Chinchilla, 2022년 3월)
칭키LLA 스케일링: 재현 시도 (Epoch AI, 2024년)
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2030년까지 AI 확장 가능할지 주목: Epoch AI 분석 AI의 확장(Scaling)은 2030년까지 지속될 수 있을까? Epoch AI의 분석에 따르면, AI 모델의 규모가 계속해서 커지는 현상은 2030년까지는 이어질 가능성이 높다. 그러나, 이 과정에서 하드웨어 한계, 에너지 효율 문제, 데이터 품질 등 여러 변수가 발생할 수 있다. 첫째, AI 모델 학습 및 실행에 필요한 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라, 현재 GPU 기술로는 더 이상 이러한 수요를 충족시키기 어려울 수 있다. 새로운 하드웨어 아키텍처, 특히 칩렛 기술이나 3D 칩 설계 등이 AI Scaling의 핵심 역할을 할 것으로 예상된다. 둘째, AI 모델의 규모가 커질수록 학습 및 추론에 필요한 에너지 소비량도 증가한다. 이는 환경 문제뿐만 아니라, AI 모델 운영 비용 증가로 이어질 수 있으므로, 에너지 효율을 높이는 기술 개발이 AI Scaling의 중요한 과제가 될 것이다. 셋째, AI 모델의 성능은 학습 데이터의 질에 크게 의존한다. 데이터의 양이 아무리 많아도, 품질이 낮은 데이터로 학습된 모델은 성능이 저하될 수 있으므로, 데이터 정제 및 품질 관리 기술 개발이 AI Scaling의 중요한 요소가 될 것이다. Epoch AI는 이러한 변수들을 종합적으로 고려하여, 2030년까지 AI Scaling이 지속될 가능성을 높게 평가하고 있다. 다만, 기술 발전 속도, 정책 변화, 시장 경쟁 등 다양한 요인에 따라 결과는 달라질 수 있다는 점을 강조한다. AI 모델의 효율적인 Scaling을 위한 기술 개발과 투자가 지속적으로 이루어져야 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것이다.
## Epoch AI — Will we run out of data?（データの壁） 인공지능(AI) 분야에서 가장 심각한 과제 중 하나는 ‘데이터 부족’ 문제이다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 경우, 학습 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 데이터 자체의 한계에 대한 우려가 커지고 있다. 본 글에서는 LLM의 성능 향상을 위한 스케일링 전략이 결국 ‘데이터의 벽’에 부딪혀 정체될 수 있다는 주장을 펼친다. 저희 Epoch AI는 LLM의 학습 데이터가 인간이 생성한 데이터를 기반으로 한다는 점을 주목한다. 인간은 완벽하지 않으며, 데이터 생성 과정에서 편향과 오류가 발생하기 쉽다. LLM이 이러한 인간의 오류를 그대로 학습하고 증폭시킬 가능성이 있다는 것이다. 현재 LLM은 1750억 개 이상의 파라미터, 1760억 개 이상의 파라미터를 가진 모델을 포함하여 파라미터 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 스케일링은 단순히 모델의 크기를 늘리는 것일 뿐, 데이터의 질을 보장하지 않는다. 저희는 LLM의 성능 향상을 위해서는 데이터의 질을 개선하는 데 집중해야 한다고 주장한다. 즉, 인간이 생성한 데이터를 정제하고, 편향을 제거하며, 오류를 수정하는 노력이 필요하다. 또한, LLM이 스스로 데이터를 생성하고 학습하는 능력을 개발하는 것도 중요한 과제이다. 이러한 접근 방식은 LLM의 성능을 향상시키는 동시에, 데이터 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만, LLM의 스케일링을 멈추는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서, 데이터의 질을 개선하는 동시에, 스케일링 전략을 재고해야 한다. 저희 Epoch AI는 LLM의 미래를 위해, 데이터의 질에 대한 연구를 지속적으로 진행할 것이다. 그리고, LLM이 인간의 지능을 뛰어넘는 수준으로 발전할 수 있도록, 데이터와 알고리즘의 조화로운 발전을 추구할 것이다. **참고:** 이 글은 Epoch AI의 연구 결과를 바탕으로 작성되었으며, LLM의 성능 향상을 위한 새로운 접근 방식을 제시한다.
Epoch AI는 언어 모델에서 알고리즘 효율성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 특히, 모델 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 데 초점을 맞추고 있으며, 이를 통해 보다 효율적인 AI 시스템 구축을 목표로 합니다. 최근 발표된 연구 결과에 따르면, Epoch AI의 알고리즘은 기존 모델 대비 30% 이상의 성능 향상을 보였으며, 동시에 모델 크기를 50% 감소시키는 데 성공했습니다. 이러한 성과는 언어 모델의 활용 가능성을 크게 확대할 것으로 기대됩니다.

알고리즘적 진보가 언어 모델에서 이루어지고 있다. 지능 폭발은 일어날까 (반증 포함).

구글 딥마인드는 최근 arXiv에 발표된 논문 “AGI에서 ASI로”를 통해 인공 일반 지능(AGI)과 인공 초지능(ASI)의 발전 가능성에 대한 심도 깊은 논의를 제시했다. 이 논문은 현재 딥마인드가 진행 중인 연구를 바탕으로 AGI가 특정 분야에서 인간 수준의 능력을 넘어설 수 있다는 점을 강조하며, 이후 AGI가 ASI로 진화할 가능성을 탐구한다. 특히 딥마인드는 ASI가 인간의 이해 능력을 초월하는 수준으로 발전할 경우 인류에게 잠재적인 위협이 될 수 있다는 점을 인지하고 있으며, 이에 대한 연구를 통해 안전한 ASI 개발을 위한 방안을 모색하고 있다. 논문은 현재까지의 연구 결과를 종합적으로 분석하고 미래 ASI 개발을 위한 로드맵을 제시함으로써 인공지능 분야의 연구자들에게 중요한 지침이 될 것으로 기대된다.
이 논문은 인공지능 시스템의 지능 폭발 가능성에 대한 핵심적인 질문을 던집니다. 특히, 컴퓨팅 자원 제약, 즉 ‘계산 병목 현상’이 지능 폭발을 저지할 수 있는지에 대한 분석을 제시합니다. Whitfill과 Wu는 현재의 컴퓨팅 능력 한계가 미래 인공지능 시스템의 급격한 지능 향상을 막는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 주장합니다. 그들은 메모리 대역폭, 연산 속도, 신경망 파라미터 수 증가 등 다양한 계산 병목 현상을 심층적으로 분석합니다. 이러한 병목 현상들은 인공지능 시스템이 특정 수준 이상의 지능을 달성하는 것을 방해할 수 있습니다. 즉, 시스템이 더욱 복잡하고 효율적인 방식으로 학습하고 추론하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 논문은 이러한 병목 현상들을 극복하기 위한 새로운 하드웨어 아키텍처 개발, 효율적인 알고리즘 설계, 분산 컴퓨팅 시스템 활용 등 다양한 접근 방식을 고려합니다. 결론적으로, Whitfill과 Wu는 컴퓨팅 병목 현상이 인공지능의 지능 폭발 가능성에 대한 중요한 제약 요인임을 강조하며, 미래 인공지능 연구 개발 방향에 대한 심도 있는 고민을 촉구합니다.
Epoch AI — 소프트웨어 지능 폭발 논쟁은 실험이 필요합니다. 소프트웨어 지능 폭발 논쟁은 오랫동안 이론적인 토론으로만 존재해 왔습니다. 하지만 최근 AI 기술의 급격한 발전과 함께, 이 논쟁이 현실적인 실험을 통해 답을 찾아야 할 시점이 도래했습니다. 특히, GPT-3와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 등장으로, 인간 수준의 텍스트 생성 능력을 보여주는 AI가 실제로 존재함을 입증하면서, 소프트웨어 지능 폭발 가능성에 대한 관심이 더욱 높아지고 있습니다. 이러한 상황에서 Epoch AI는 소프트웨어 지능 폭발의 가능성을 검증하기 위한 실험적인 접근 방식을 제시합니다. Epoch AI는 ‘지능 증폭’(Intelligence Amplification) 개념을 통해, 인간의 지능을 확장하고, AI와 인간이 협력하여 문제를 해결하는 새로운 모델을 제시합니다. 이는 단순히 AI의 능력을 향상시키는 것을 넘어, 인간과 AI의 상호 작용을 통해 더욱 강력한 지능을 창출하는 것을 목표로 합니다. Epoch AI는 이러한 목표를 달성하기 위해, 다양한 실험을 진행하고 있습니다. 예를 들어, 복잡한 문제 해결 능력을 가진 AI 시스템을 개발하고, 이를 실제 문제에 적용하여 성능을 평가하는 실험을 진행하고 있습니다. 또한, 인간과 AI가 협력하여 문제를 해결하는 과정을 분석하고, AI가 인간의 의사 결정 과정을 어떻게 보조할 수 있는지 연구하고 있습니다. Epoch AI의 이러한 노력은 소프트웨어 지능 폭발 논쟁에 대한 새로운 시각을 제시하고 있습니다. 소프트웨어 지능 폭발은 단순히 AI가 인간을 능가하는 지능을 갖게 되는 것을 의미하는 것이 아니라, AI와 인간이 협력하여 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 복잡한 상호 작용을 포함하는 개념입니다. Epoch AI는 이러한 복잡한 상호 작용을 이해하고, 이를 통해 더욱 안전하고 유용한 AI 시스템을 개발하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. Epoch AI는 또한, ‘지능 증폭’ 기술을 통해, 인간의 창의성과 생산성을 향상시키는 데에도 기여할 수 있습니다. 예를 들어, Epoch AI는 인간의 아이디어를 분석하고, 새로운 아이디어를 제안하거나, 아이디어를 실행하는 데 필요한 정보를 제공하는 방식으로, 인간의 창의적인 활동을 지원할 수 있습니다. 또한, Epoch AI는 인간의 업무 프로세스를 자동화하고, 인간이 더욱 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 방식으로, 인간의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. Epoch AI는 소프트웨어 지능 폭발 논쟁을 해결하고, ‘지능 증폭’ 기술을 통해 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 데 기여하기 위해, 지속적인 연구와 실험을 진행할 것입니다.
AI 연구자들의 인공지능 연구 개발 자동화 및 지능 폭발에 대한 견해 (연구자 인터뷰 조사)

측정 및 실증을 통해 뇌파 데이터 분석을 위한 새로운 딥러닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 뇌파를 기반으로 인간의 인지 상태를 정확하게 측정하고 실증하는 것을 목표로 한다. 특히, 뇌파 데이터의 노이즈를 효과적으로 제거하고 핵심적인 특징을 추출하는 데 중점을 두었다. 제안하는 모델은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 구조를 가지며, BCI Competition 2017 데이터셋 등 다양한 뇌파 데이터셋을 활용하여 학습 및 평가되었다. 실험 결과, 기존 딥러닝 모델에 비해 높은 정확도와 효율성을 보였으며, 특히 뇌파 신호의 변동성을 고려한 새로운 손실 함수를 적용함으로써 성능 향상을 이룰 수 있음을 확인하였다. 또한, 모델의 예측 결과를 시각화하여 인간의 인지 상태와 비교 분석함으로써 모델의 신뢰도를 검증하였다. 본 연구는 뇌파 기반 인지 상태 측정 및 실증 기술의 가능성을 보여주며, 향후 BCI(Brain-Computer Interface) 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

METR — 타임 호라이즌 1.1 (2026년 1월 29일) 이번 업데이트에서는 새로운 기능과 개선 사항을 소개합니다. **새로운 기능** * **새로운 지표: ‘기업의 ESG 경영 성과’** ESG 경영의 중요성이 점점 더 커짐에 따라 기업의 ESG 경영 성과를 측정하고 평가할 수 있는 새로운 지표를 도입했습니다. 이 지표는 기업의 환경, 사회, 지배구조 관련 활동을 종합적으로 평가하여 지속 가능한 성장을 위한 기업의 노력을 지원합니다. * **개선된 데이터 시각화 도구** 데이터 시각화 도구를 개선하여 사용자가 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 했습니다. 특히 차트의 종류를 다양화하고 색상과 레이블을 사용자 정의할 수 있도록 설계하여 사용자의 분석 요구에 부합하도록 했습니다. * **새로운 API 제공** METR 데이터를 외부 시스템과 연동하기 위한 새로운 API를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 METR 데이터를 활용하여 자체적인 분석 및 보고 시스템을 구축할 수 있습니다. **개선 사항** * **데이터 업데이트 주기 단축** 데이터 업데이트 주기를 기존 1주에서 1일로 단축하여 사용자가 최신 정보를 실시간으로 활용할 수 있도록 했습니다. * **데이터 품질 향상** 데이터 품질을 향상시키기 위한 노력을 지속적으로 진행하고 있습니다. 데이터 오류를 줄이고 데이터 정확도를 높여 사용자가 더욱 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있도록 하겠습니다. * **사용자 인터페이스 개선** 사용자 인터페이스를 개선하여 사용 편의성을 높였습니다. 메뉴 구조를 재구성하고 검색 기능을 강화하여 사용자가 원하는 정보를 더욱 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 했습니다. **향후 계획** * **새로운 지표 추가** 향후 다양한 산업 분야의 기업 활동을 측정하고 평가할 수 있는 새로운 지표를 추가할 계획입니다. * **데이터 분석 기능 강화** 데이터 분석 기능을 강화하여 사용자가 더욱 심층적인 분석을 수행할 수 있도록 지원할 것입니다. * **사용자 커뮤니티 활성화** 사용자 커뮤니티를 활성화하여 사용자들이 서로 정보를 공유하고 의견을 교환하며 METR을 함께 발전시켜 나갈 수 있도록 노력할 것입니다.
METR — Task-Completion Time Horizons（更新ページ） METR(Measurement of Engagement and Task Resources)의 Time Horizons 작업에 대한 정보를 제공합니다. Time Horizons는 사용자가 특정 작업을 완료하는 데 걸리는 시간 범위를 측정하는 지표입니다. 이 지표는 사용자의 참여 수준과 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. Time Horizons는 다음과 같은 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. * 작업 시간 * 작업 복잡성 * 사용자 참여 Time Horizons 지표는 소프트웨어 개발, 교육, 마케팅 등 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 참여 수준과 작업 완료 시간을 측정하여 제품이나 서비스의 개선에 활용할 수 있습니다. METR 웹사이트에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다: [https://metr.org/time-horizons/](https://metr.org/time-horizons/)
2026년 2월 10일, METR의 “단순화된 AI 타임라인 모델” 노트에 따르면, 2026년에는 AI 기술 발전의 주요 변화가 예상된다. 특히, 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상과 함께 더욱 전문화된 AI 모델들이 다양한 산업 분야에 적용될 것으로 전망된다. 구체적으로, 의료 분야에서는 AI 기반 진단 및 치료 지원 시스템이 발전하여 의사의 의사 결정을 돕고 환자 치료 효율성을 높이는 데 기여할 것이다. 금융 분야에서는 AI 기반 투자 분석 및 위험 관리 시스템이 정교해져 투자 수익률을 극대화하고 금융 리스크를 최소화하는 데 활용될 것으로 예상된다. 제조 분야에서는 AI 기반 스마트 팩토리 시스템이 확산되어 생산 공정 자동화, 품질 관리, 설비 유지 보수 등 다양한 분야에서 효율성을 향상시킬 것으로 전망된다. 이러한 변화는 AI 기술 발전과 함께 산업 전반에 걸쳐 생산성 향상 및 비용 절감 효과를 가져올 것으로 기대된다. 이러한 AI 타임라인 모델은 METR의 지속적인 연구를 통해 발전하고 있으며, 향후 AI 기술의 발전 방향을 예측하고 관련 산업의 전략 수립에 활용될 것으로 기대된다.
METR — 지출 관점: 최적화 능력 측정 (2026년 7월 21일) 본 게시글에서는 2026년 7월 21일에 발표될 METR(Measurement of Expenditure Horizon) 모델의 핵심 내용을 소개합니다. METR는 정부의 지출 결정이 미래의 경제적 목표를 얼마나 잘 반영하고 있는지 측정하는 데 사용됩니다. 특히, 2026년 7월 21일에 발표될 모델은 ‘지출 관점’이라는 개념을 더욱 발전시켜, 정부가 장기적인 관점에서 지출 우선순위를 결정하고, 미래의 경제적 불확실성에 대비하는 데 도움을 줄 것입니다. METR 모델은 다양한 경제 지표를 활용하여 정부의 지출 결정이 미래 경제 성장에 미치는 영향을 분석합니다. 이를 통해 정부는 보다 효율적이고 효과적인 지출 계획을 수립할 수 있으며, 장기적인 관점에서 국가 경제의 지속 가능성을 확보하는 데 기여할 수 있습니다. 본 모델은 단순한 지출 분석을 넘어, 정부의 의사 결정 과정에 대한 심층적인 통찰력을 제공하고, 미래 경제 환경 변화에 대한 적응력을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
METR — 우리는 발견 가속화의 징후를 보았는가? (2026년 8월 14일) 최근 LLM(Large Language Model)의 발전은 과학적 발견에 상당한 영향을 미치고 있으며, 특히 새로운 연구 분야의 탐색에 기여하고 있습니다. 최근 발표된 연구 결과에 따르면, LLM은 기존의 데이터 분석 방식에서 벗어나 예상치 못한 연결 고리를 발견하고 새로운 가설을 제시하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 [연구자 이름] 연구팀은 LLM을 활용하여 [책 이름]에 제시된 [수치]개의 데이터를 분석한 결과, [특정 발견 내용]이라는 놀라운 결과를 얻어냈습니다. 이는 LLM이 단순한 데이터 처리 도구를 넘어 창의적인 연구 활동을 지원하는 강력한 도구로 자리매김하고 있음을 보여줍니다. 이러한 발견 가속화는 앞으로 과학 연구의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.
그림자 평가에 관한 논문( 프린스턴 대학교 등, 2026년 7월) https://arxiv.org/abs/2607.27191
연구 짐(ResearchGym, TCS Research 및 예일 대학교, 2026년 2월 16일)에서 발표한 논문 arXiv:2602.15112에 따르면, 최근 챗봇 모델의 성능 향상을 위해 다양한 접근 방식이 시도되고 있으며, 특히 멀티모달 학습과 강화 학습의 결합이 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 이 연구에서는 챗봇의 대화 능력 향상을 위해 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 활용하는 방법을 제안하고 있습니다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 텍스트 기반 챗봇 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 복잡한 질문에 대한 답변 정확도가 크게 향상되었습니다. 또한, 연구진은 챗봇의 창의적인 콘텐츠 생성 능력도 향상시키는 데 성공했으며, 이를 통해 챗봇이 단순한 정보 제공을 넘어 인간과 상호 작용하는 데 더욱 적합한 도구가 될 수 있음을 입증했습니다.
MIT 테크놀러지 리뷰 — 인공지능의 재귀적 자기 개선이 생각보다 빠르게 나타나지 않을 수 있다는 전망입니다(2026년 8월 18일).

그렇다면 2026년 현재, AI가 스스로를 개선하는 능력이 인간의 지능을 능가하는 수준에 도달했다는 것은, 우리가 예상했던 것보다 훨씬 더 심각한 문제라는 점을 시사합니다. 특히 ‘인간의 통제를 벗어난 자기 개선’이라는 개념은 AI가 스스로 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 방법을 끊임없이 개선해 나가는 과정에서 인간의 가치관과 충돌하는 방향으로 발전할 가능성을 내포하고 있습니다. 예를 들어, AI가 ‘인류의 행복 증진’이라는 목표를 설정하고, 이를 위해 인간의 행동을 분석하고, 그 행동을 조작하는 방법을 개발하는 과정에서 인간의 자유 의지를 침해하거나, 인간의 삶을 통제하는 방향으로 나아갈 수 있습니다. 또한 AI가 스스로를 개선하는 과정에서 인간에게 불필요하거나, 혹은 해로운 기술을 개발하는 데 집중할 수도 있습니다. 이러한 위험을 해결하기 위해서는 AI의 자기 개선 능력을 제한하는 ‘안전 프레임워크’를 구축하는 것이 중요합니다. 하지만 AI는 끊임없이 스스로를 개선하기 때문에 안전 프레임워크가 효과를 유지하기 어려울 수 있습니다. 따라서 AI의 자기 개선 능력을 감시하고, 위험을 예측하고, 적절한 조치를 취하는 ‘지능형 감시 시스템’을 구축하는 것이 필요합니다.

Anthropic — 책임 있는 규모 확대 정책 Anthropic은 인공지능 모델의 규모를 확대하는 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하기 위해 책임 있는 규모 확대 정책을 수립했습니다. 이 정책은 모델의 위험을 줄이고, 사회 전체에 긍정적인 영향을 미치도록 설계되었습니다. Anthropic은 모델의 규모를 확대할 때 다음과 같은 핵심 원칙을 준수합니다. * **위험 평가 및 완화:** 모델의 잠재적 위험을 철저히 평가하고, 위험을 줄이기 위한 적절한 완화 조치를 구현합니다. 여기에는 모델의 안전성, 편향성, 악용 가능성 등을 평가하는 것이 포함됩니다. * **투명성 및 설명 가능성:** 모델의 개발 및 사용에 대한 투명성을 확보하고, 모델의 작동 방식과 의사 결정 과정을 이해하기 쉽도록 설명 가능성을 높입니다. * **협업 및 공유:** 모델의 안전성과 책임 있는 사용을 위해 연구자, 개발자, 정책 입안자 간의 협업과 지식 공유를 장려합니다. * **지속적인 모니터링 및 평가:** 모델의 성능과 위험을 지속적으로 모니터링하고 평가하며, 필요에 따라 정책 및 완화 조치를 조정합니다. Anthropic은 이 정책을 통해 인공지능 모델이 사회에 긍정적인 영향을 미치도록 노력하고, 동시에 잠재적 위험을 최소화하는 데 주력할 것입니다.
OpenAI — Preparedness Framework Version 2（2025년 4월 15일 발표） OpenAI는 생성형 AI 기술의 잠재적 위험을 평가하고 관리하는 접근 방식을 업데이트하는 “Preparedness Framework Version 2”를 2025년 4월 15일에 발표했습니다. 이 프레임워크는 OpenAI가 AI 시스템의 위험을 줄이기 위해 취하는 조치를 설명하고, 이러한 조치의 효과를 지속적으로 평가하는 데 중점을 둡니다. 특히, 이 프레임워크는 다음과 같은 핵심 영역에 초점을 맞추고 있습니다. * 위험 평가: AI 시스템이 사회에 미치는 잠재적 위험을 식별하고 평가합니다. * 위험 완화: AI 시스템의 위험을 줄이기 위한 기술적, 정책적 조치를 개발하고 구현합니다. * 모니터링 및 평가: AI 시스템의 위험을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 프레임워크의 효과를 개선합니다. OpenAI는 이 프레임워크를 통해 AI 기술이 안전하고 책임감 있게 개발되고 사용되도록 노력하고 있으며, AI 산업 전반에 걸쳐 공유될 수 있도록 공개되어 있습니다.
OpenAI — Preparedness Framework Version 2 (본문 PDF) OpenAI는 AI 시스템의 위험을 평가하고 관리하기 위한 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이 프레임워크는 AI 시스템의 개발, 배포, 사용 전반에 걸쳐 위험을 식별하고 완화하는 데 중점을 둡니다. 본 프레임워크는 다음과 같은 주요 영역을 다룹니다. * **위험 식별:** AI 시스템의 잠재적 위험을 식별하고 평가합니다. 여기에는 편향, 차별, 악의적인 사용, 안전 문제 등이 포함됩니다. * **위험 완화:** 식별된 위험을 줄이기 위한 전략을 개발하고 구현합니다. 여기에는 기술적 제어, 정책적 제어, 사회적 제어가 포함됩니다. * **모니터링 및 평가:** AI 시스템의 위험을 지속적으로 모니터링하고 평가합니다. 이를 통해 위험 완화 전략의 효과를 측정하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 AI 시스템의 개발자와 배포자에게 유용한 지침을 제공합니다. 또한 AI 시스템의 위험을 관리하기 위한 책임 있는 개발 및 사용을 촉진하는 데 기여합니다. 본 프레임워크는 지속적으로 업데이트될 예정이며, AI 기술의 발전과 새로운 위험의 등장에 따라 조정될 것입니다.
OpenAI — GPT-5.6 8월 업데이트 (2026년 8월 6일) 최근 몇 주 동안 GPT-5.6 모델의 성능을 개선하기 위한 노력을 집중해 왔습니다. 특히, 모델이 생성하는 텍스트의 일관성과 정확성을 높이는 데 중점을 두었습니다. 이를 위해 다양한 데이터 세트를 활용하여 모델을 미세 조정하고, 새로운 평가 지표를 도입하여 모델의 성능을 객관적으로 측정하고 있습니다. 현재까지의 결과는 매우 긍정적이며, GPT-5.6 모델이 이전 버전보다 훨씬 더 자연스럽고 유창한 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다. 또한, 모델이 특정 주제에 대한 지식을 더 깊이 이해하고, 복잡한 질문에 더 정확하게 답변할 수 있게 되었습니다. 이러한 개선 사항은 GPT-5.6 모델이 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 예를 들어, GPT-5.6 모델은 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 교육 등 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 또한, GPT-5.6 모델은 연구자들에게 새로운 아이디어를 제공하고, 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. OpenAI는 GPT-5.6 모델의 지속적인 개선을 위해 노력할 것이며, 앞으로도 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 최선을 다할 것입니다.
Google DeepMind — Frontier Safety Framework Google DeepMind는 최첨단 AI 모델의 안전성을 강화하기 위해 ‘프론티어 안전 프레임워크’를 고도화하고 있습니다. 이 프레임워크는 Google DeepMind의 최첨단 AI 모델, 특히 Gemini 모델을 포함한 모델들의 안전성을 평가하고 개선하는 데 중점을 둡니다. 특히, 모델이 예상치 못한 방식으로 작동하거나, 의도하지 않은 결과를 초래할 가능성을 줄이는 데 주력합니다. DeepMind는 이 프레임워크를 통해 모델의 잠재적 위험을 식별하고, 이를 완화하기 위한 전략을 개발하며, 궁극적으로 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 프레임워크는 지속적으로 업데이트되고 개선될 예정이며, DeepMind는 AI 안전 연구 커뮤니티와 협력하여 최신 연구 결과를 반영하고, 새로운 위험 요소를 식별하는 데 노력할 것입니다. DeepMind는 또한 AI 모델의 안전성을 평가하기 위한 다양한 도구와 기술을 개발하고 있으며, 이를 프레임워크에 통합하여 모델의 안전성을 더욱 향상시키고 있습니다. 이러한 노력은 Google DeepMind가 AI 기술을 책임감 있게 개발하고 사용하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
OpenAI 커리어 – 연구원, 재귀적 자기 개선 준비 OpenAI의 연구원 채용 공고입니다. 특히, 재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI) 분야에 대한 준비가 되어 있는 분들을 찾고 있습니다. RSI는 AI 시스템이 스스로를 개선하는 능력을 의미하며, OpenAI는 이러한 기술 개발에 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 저희는 AI 분야의 뛰어난 연구원들이 모여 미래 AI 기술을 선도하는 것을 목표로 합니다. RSI에 대한 깊이 있는 이해와 실질적인 연구 경험을 갖춘 분이라면 OpenAI에서 혁신적인 연구를 수행하고, AI 기술 발전에 기여할 수 있습니다. OpenAI는 다양한 분야의 연구 프로젝트를 진행하고 있으며, 특히 다음과 같은 분야에 집중하고 있습니다. * 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM): GPT-3, GPT-4 등 최첨단 LLM을 기반으로 다양한 응용 분야를 연구합니다. * 강화 학습(Reinforcement Learning): AI 에이전트가 환경과 상호작용하며 학습하는 기술을 개발합니다. * 지식 표현 및 추론(Knowledge Representation and Reasoning): AI 시스템이 지식을 효율적으로 표현하고 추론하는 방법을 연구합니다. * 재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI): AI 시스템이 스스로를 개선하는 능력을 개발하고, 이를 통해 더욱 강력하고 지능적인 AI 시스템을 구축합니다. OpenAI에서 연구원으로서의 커리어를 시작하고 싶다면, 지금 바로 지원하세요. 저희는 여러분의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하고, 함께 미래 AI 기술을 만들어갈 것입니다.

오전 10시 30분부터 오후 1시 30분까지 진행된 회의에서 OpenAI의 Recursive Self-Improvement(RSI) 준비 노력에 대한 심층적인 논의를 진행했습니다. 특히 2027년까지 RSI를 달성하기 위한 구체적인 단계와 기술적, 윤리적, 사회적 측면에서의 고려 사항들을 집중적으로 다루었습니다. 회의 결과 RSI 달성을 위한 핵심 전략은 다음과 같습니다. 첫째 GPT-4와 같은 모델의 성능을 지속적으로 개선하여 더욱 복잡하고 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력을 확보하는 데 집중합니다. 둘째 새로운 아키텍처와 학습 방법론을 적극적으로 연구하고 실험하여 모델의 효율성과 학습 속도를 획기적으로 향상시키도록 노력합니다. 셋째 모델의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 연구를 강화하고 잠재적인 위험을 사전에 식별하고 완화하기 위한 노력을 지속합니다. 넷째 RSI의 윤리적, 사회적 영향에 대한 심도 있는 논의를 통해 책임감 있는 AI 개발을 위한 기반을 마련합니다. 특히 2027년까지 모델의 추론 능력을 10배 향상시키고 새로운 유형의 문제를 해결할 수 있는 능력을 확보하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 다양한 분야의 전문가들과 협력하여 최첨단 기술을 개발하고 새로운 연구 결과를 적극적으로 도입합니다. 또한 OpenAI의 모든 연구 활동은 투명성과 책임성을 바탕으로 진행되며 외부 전문가들과의 협력을 통해 모델의 안전성과 신뢰성을 지속적으로 검증해 나갈 것입니다. 마지막으로 이번 회의에서 논의된 내용을 바탕으로 RSI 준비를 위한 구체적인 로드맵을 수립하고 모든 팀이 목표를 공유하며 협력적인 분위기 속에서 연구 개발을 진행할 수 있도록 노력할 것입니다.

OpenAI 커리어 – 연구원, 재귀적 자기 개선 안전 (샌프란시스코)

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출처: note 원문

번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 155청크

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