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<div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">다양한 연구 프로젝트를 통해 AI의 자기 개선(Self-Improvement) 역량 향상을 위한 시도가 있었고, 그것이 초기 성과를 거두면서 AI 지능 폭발(intelligence explosion)의 시대가 임박했다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">인공지능 거대 기업 딥마인드(DeepMind)의 알파이볼브(AlphaEvolve) 에이전트는 AI의 자기 진화가 지닌 놀라운 잠재력을 보여주었을 뿐만 아니라, 실용성을 갖춘 새로운 알고리즘 솔루션까지 개발했다. AI 자기 진화 시대가 곧 도래할 것으로 보인다. 이 시스템은 자연계의 진화 과정을 모방하여 무작위 변이와 자연 선택을 통해 코드를 개선하는 매우 정교한 접근 방식을 사용한다. 이는 코드가 가상 환경에서 ‘진화’하여 정확도와 효율성 측면에서 최적의 변이를 유지하게 한다. </span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">가장 놀라운 점은 알파이볼브가 전례 없는 행렬 곱셈 방법을 개발했다는 것이다. 이는 기존 알고리즘의 미세조정이 아니라, 인간 수학자와 컴퓨터 과학자도 상상하지 못한 새로운 솔루션이다. 행렬 곱셈은 현대 AI 시스템의 핵심 연산으로 거의 모든 대규모 언어 모델이 이러한 작업을 자주 수행한다. 알파이볼브의 혁신은 딥마인드의 제미나이(Gemini) 모델의 훈련 시간을 직접적으로 1% 단축했다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">1%는 보잘것없게 들릴지 모르지만 이 숫자에 담긴 의미는 생각보다 훨씬 중요하다. 대규모 AI 모델 훈련에서는 효율성이 1%만 향상되어도 상당한 비용을 절감할 수 있다. 이는 몇 주에 달하는 훈련 시간과 막대한 컴퓨팅 자원이 필요한 모델의 경우는 실질적인 시간과 에너지 절감을 의미한다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">하지만 정말 놀라운 것은 이런 발전이 어떻게 이루어졌는가 하는 점이다. 이는 바로 AI가 자주(自主)적으로 발명한 완전히 새로운 알고리즘의 효과이다. 행렬 곱셈은 수학과 컴퓨터 과학의 기초 연산으로서 수십 년 동안 인간에 의해 연구됐으며, 알파이볼브는 이전에는 아무도 생각하지 못했던 솔루션을 찾아냈다. 이는 AI가 핵심 알고리즘 측면에서 혁신적인 능력을 보여주기 시작했음을 나타내며, 미래에 AI가 더 많은 기초 과학 분야에서 획기적인 발견을 가져올 수 있음을 시사한다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">알파이볼브 외에 다른 연구팀들도 AI 자기 개선의 경계를 넓히고 있다. Twof Labs의 연구진은 대규모 언어 모델이 자기 계발할 수 있는 구조를 제안했다. 이는 모델이 먼저 간단한 문제를 처리하고, 답안의 정확성을 확인한 뒤 점차 문제의 복잡도를 증가시키는 것이다. 이러한 접근 방식은 모델의 적분 문제 해결 성공률을 크게 향상했다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">최근의 연구 또한 대규모 언어 모델들이 스스로 하이퍼파라미터(Hyper Parameters)를 추가하기 시작했다. 하이퍼파라미터는 일반적으로 인간 엔지니어가 세심하게 조정하는 ‘블랙매직(black magic) 넘버’이다. 이러한 실험에서 모델은 자기의 훈련 문제를 생성했을 뿐만 아니라, 최적의 성능을 위해 자기 내부 매개변수를 조정하는 방법도 배웠다. 연구진은 ‘파괴적 망각(Catastrophic forgetting)’ 현상을 관찰했지만, 이러한 방향의 진전은 여전히 주목할 만하다. </span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">블랙매직 넘버라는 표현은 하이퍼파라미터 조정의 신비한 특질을 생생하게 반영한다. 이들 숫자는 종종 엄격한 이론적 근거가 부족하며, 엔지니어들은 주로 경험과 직관에 의존하여 설정한다. 가장 ‘매직’ 같은 점은 미세한 조정으로도 극적인 효과를 낼 수 있다. 그 결과 전혀 훈련할 수 없었던 모델이 뛰어난 성능을 보이는 모델로 바뀔 수 있지만 이러한 효과는 종종 이론적으로 충분히 설명되지 못한다. 따라서 AI가 이러한 매개변수를 스스로 조정하기 시작할 때 사실 인간조차도 신비하게 여기는 기술을 습득하게 된다. AI는 직관과 경험에 의존하는 기술을 배운다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">하지만 이들 연구는 모두 시작에 불과하다. AI 전문가들이 진정으로 흥분하는 동시에 우려하는 것은 ‘지능 폭발(intelligence explosion)’이라고 불리는 임계선이다. 시스템이 매개변수를 조정하거나 함수를 개선하는 데 그치지 않고 차세대 알고리즘을 스스로 설계하는 등 핵심 기능을 적극적으로 재작성하기 시작하면, 임계면은 인간의 사고를 초월하는 속도로 발전할 것이다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">AI 시스템이 더 나은 행렬 곱셈을 발명할 수 있을 뿐만 아니라 자체 신경망 구조를 재설계하고, 완전히 새로운 학습 알고리즘을 개발하고, 심지어 우리가 아직 이해하지 못하는 계산 방법까지 고안했을 때는 어떤 일이 일어날까? 이러한 ‘재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)’은 기하급수적인 지능 성장으로 이어질 것이며, 매번 자기 업그레이드는 다음 업그레이드를 더욱 강력하고 신속하게 만들 것이다. 구글 전 CEO 에릭 슈미트(Eric Schmidt)는 약 5년 안에 자체 코드를 작성하고 개선할 수 있는 시스템을 보게 될 것이라고 언급했다. 그는 이러한 변화를 완만한 선형 성장에서 급격한 지수 상승으로 전환된 기울기의 급격한 변화에 비유했다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">겉으로 AI의 발전은 안정적이고 통제할 수 있는 것처럼 보이며, 모든 발전은 인간의 이해 범위 안에 있다. 하지만 실험실의 깊숙한 곳에서는 연구 논문의 행간마다 혁명이 준비되고 있는 것처럼 보인다. 알파이볼브의 새로운 알고리즘 발명 능력과 다양한 자기 개선 원리의 지속적인 개선은 모두 같은 방향을 가리키고 있는데, 바로 AI가 스스로 변화하는 법을 배우고 있다는 것이다.</span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">이는 폭풍 전야의 고요일지도 모른다. 이러한 기술들이 임계점을 돌파하고 AI가 자기 재작성 능력을 갖추게 되면, 인공지능의 발전 방향은 근본적으로 바뀔 것이다. 그때가 되면 우리는 더 이상 AI 진화의 주창자가 아니라, 이 지능 폭발의 방관자이자 목격자가 될 것이다. 이는 인류 역사상 가장 감격스러운 좋은 기회일 뿐만 아니라 가장 큰 도전일 수 있다. 마치 폭풍 전야의 고요함 속에 있는 것과 같다. <span style="color: rgb(13, 81, 76);">♣</span></span></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br></div><div style="text-align: justify;" align="justify"><br><br><br><br><br><br></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="color: rgb(13, 81, 76); font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 14.6667px;">♣ </span><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">사진 설명 | AI는 스스로를 개선하는(Self-Improvement) 법을 배우고 있다. 이는 사회에 영향을 미칠 것이다.</span></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="color: rgb(13, 81, 76); font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 14.6667px;">♣ </span><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">출처 (사진 포함) | <亚洲週刊>(2025/7/7-7/13, 2025년 27기)</span></div><div style="text-align: justify; line-height: 2;" align="justify"><span style="color: rgb(13, 81, 76); font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 14.6667px;">♣ </span><span style="font-family: 나눔고딕코딩, NanumGothicCoding, sans-serif; font-size: 11pt;">번역 | 편집부</span></div>