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

AI 요약

재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement·RSI)은 시행착오로 스스로 문제 해결 방법을 깨닫고 자기 자신을 개선하는 AI로, 여러 AI 에이전트를 가상 환경에 배치해 다양한 시도를 거친 뒤 '감독관 AI'가 최종 결과물을 골라 이를 바탕으로 자기 자신을 개선하는 방식입니다. 엔비디아, 오픈AI, 구글 딥마인드, 앤스로픽 등은 LLM의 데이터 제약과 파인 튜닝 한계를 지적하며 RSI를 차세대 경쟁 무대로 보고 있고, RSI에서는 AI 에이전트 처리를 위한 CPU와 데이터 입출력(I/O) 등 하드웨어 투자가 중요해진다고 기사에서 설명했습니다. 앤스로픽 공동 창업자 잭 클라크는 2028년 이전 RSI 실현 가능성을 60% 이상으로 봤고 오픈AI는 2028년 3월까지 완전 자동화된 AI 연구원 구현을 목표로 했으며, 데이비드 실버의 인에퍼블 인텔리전스는 출범과 동시에 11억달러 투자와 51억달러 기업가치를 기록했습니다.