
Sarah Rogers/MIT Technology Review | Getty Images
Five ways that AI is learning to improve itself
스스로 진화하는 AI, 다섯 가지 학습 비밀
오늘날 인공지능 분야는 대형언어모델(LLM)을 중심으로 빠르게 진화하고 있다. 코딩부터 하드웨어까지, AI가 그 어느 때보다 빠르게 발전 속도를 높이고 있는 과정을 살펴보자.
마크 저커버그는 최근 메타가 ‘인간보다 더 똑똑한 인공지능(AI)’을 개발하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 지난 몇 달간 언론에 비친 행보는 이를 달성하기 위한 그의 전략을 짐작할 수 있게 해 준다. 그 중 첫 번째는 인재다. 보도에 따르면 저커버그는 메타의 초지능 연구소(Meta Superintelligence Labs, MSL)에 최고 수준의 연구원들을 영입하기 위해 수억 달러란 파격적인 연봉을 제시한 것으로 알려졌다. 두 번째는 AI 그 자체다. 저커버그는 최근 실적 발표에서 메타 초지능 연구소가 스스로 성능을 끊임없이 향상시키는 ‘자기 개선형 AI’ 개발에 집중할 것이라고 말했다.
기술이 스스로 개선하고 발전할 수 있는 경우는 매우 드물다. 이 점에서 AI는 세상의 여러 혁신적인 기술과도 뚜렷이 구별된다. 예를 들어 크리스퍼(CRISPR) 유전자 편집 기술은 DNA 서열 표적 방식을 스스로 개선할 수 없고, 핵융합로는 상용화 방법을 스스로 찾아낼 수 없다. 그러나 대형언어모델(LLM)은 자신을 구동하는 연산 장치를 최적화하고, 다른 LLM을 저렴하고 효율적으로 학습시키며, 어쩌면 AI 연구를 위한 독창적인 아이디어도 제안할 수 있다. 실제로 LLM은 이미 이 모든 영역에서 어느 정도의 성과를 보여주고 있다.