재귀적 자기개선
[Recursive Self-Improvement, RSI]인공지능이 자신의 성능을 높이는 연구·설계·학습 과정에 참여하고, 개선된 인공지능이 다시 다음 단계의 개선을 가속하는 반복적 자기강화 과정을 말한다.
초기의 인공지능이 코드 작성, 실험 설계, 모델 평가, 학습 데이터 생성과 같은 AI 연구개발 업무를 수행하면 더 우수한 후속 모델을 개발하는 데 필요한 시간과 비용이 줄어든다. 새로 개발된 모델이 다시 연구개발 능력을 향상시키면 개선 속도가 단계적으로 빨라질 수 있다. 이론적으로는 이러한 순환이 인간의 개입 없이 지속되면서 지능폭발로 이어질 가능성도 제기된다.
다만 현재의 인공지능이 AI 연구개발에 참여하는 것을 곧바로 완전한 재귀적 자기개선으로 볼 수는 없다. 앤트로픽은 2026년 9월 클로드가 자사 AI 연구개발 업무의 26%를 ‘주도’하는 수준까지 높아졌다고 공개했다. 이는 사람이 감독하는 가운데 고수준의 지시만으로 과제를 처음부터 끝까지 수행했다는 의미이며, AI가 독자적으로 자신의 구조와 목표를 변경한다는 뜻은 아니다. 같은 시점 전체 연구개발 업무의 90% 이상이 AI와의 협업 이상 수준에서 이뤄지고 있다고 밝혔다.
참조어: 인공지능 연구개발 자동화, 지능폭발, 범용 인공지능(AGI), 초인공지능(ASI), AI 에이전트(AI Agent), GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)
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