AI가 AI를 낳는다…LLM 넘어 '재귀적 자기 개선'으로 [테크토크]

AI 요약

구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자는 지난 2월 사전 지식 없이 이론을 스스로 만들 수 있어야 한다는 '아인슈타인 테스트'를 제안했으며, 기사에서는 현행 거대 언어 모델(LLM)이 사전 가공된 데이터에서 정답을 조합하는 방식이어서 창의적 사고가 부족하다고 설명했습니다. 재귀적 자기 개선(RSI)은 수많은 AI 에이전트를 가상 환경에 배치해 시행착오로 해답을 찾고 '감독관 AI'가 최종 결과물을 골라 자기 자신을 개선하는 방식으로, 이 과정에서는 메모리 중심의 기존 하드웨어 대신 CPU와 데이터 입출력(I/O) 투자가 중요해진다고 전했습니다. 오픈AI, 구글 딥마인드, 앤스로픽 등이 RSI를 차세대 경쟁 무대로 삼고 있고 잭 클라크는 2028년 이전 실현 가능성을 60% 이상으로 봤으며 오픈AI는 2028년 3월까지 완전 자동화된 AI 연구원 로드맵을 수립했으며, 데이비드 실버가 설립한 인에퍼블 인텔리전스는 출범 직후 11억달러 투자 유치와 51억달러 기업 가치를 기록했지만 RSI는 아직 본격적인 연구 초기 단계입니다.