📋한눈에 보는 AI 요약AI 자동 요약▶ 펼쳐보기
AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 더 나은 AI 시스템을 설계하기 시작했습니다. KAIST 황성주 교수는 이를 ‘자가진화 AI’라고 부르며, AI가 여러 후보를 만들어 경쟁시키고 좋은 특성을 골라 다음 세대를 만드는 방식을 연구하고 있습니다. 이 AI는 무작위로 시도하는 것이 아니라, 스스로 가설을 세우고 실험한 뒤 그 결과를 반영해서 점점 더 나아집니다. 하지만 어떤 문제를 풀어야 하는지 정하고, 결과가 좋은지 판단하는 기준을 세우고, 그 결과에 책임지는 일은 아직 사람의 몫으로 남아 있습니다. 앞으로 사람의 역할은 AI를 직접 만드는 것에서, AI가 나아갈 방향과 기준을 정해주는 쪽으로 바뀔 가능성이 큽니다.
왜 중요한가요?AI가 스스로 발전하는 기술이 실현되면, 신약 개발이나 복잡한 업무 자동화 등 다양한 분야에서 혁신 속도가 크게 빨라질 수 있으며, 동시에 사람이 무엇을 책임지고 어떤 기준을 세워야 하는지에 대한 새로운 사회적 논의가 필요해지기 때문입니다.
주요 용어 설명
자가진화 AI (Self-evolving AI)AI가 스스로 자신의 성능을 개선하고 더 나은 버전을 만들어가는 기술입니다. 마치 생물이 세대를 거듭하며 환경에 더 잘 적응하는 것처럼, AI도 여러 후보 중 좋은 것을 골라 결합하고 발전시킵니다. 다만 생물의 진화와 달리 AI는 가설을 세워서 방향을 정하기 때문에 훨씬 빠르게 나아질 수 있습니다.
메타러닝 (Meta-learning)‘배우는 방법을 배우는 것’이라고 할 수 있습니다. 보통 AI는 특정 문제를 풀도록 학습하지만, 메타러닝은 AI가 새로운 문제를 만났을 때 빠르게 적응하는 능력 자체를 훈련시킵니다. 시험공부로 비유하면, 개별 과목 공부가 아니라 효율적인 공부법 자체를 익히는 것과 비슷합니다.
멀티에이전트 토폴로지 (Multi-agent Topology)여러 AI가 함께 일할 때 어떤 구조로 역할을 나누고 연결할지를 정하는 것입니다. 예를 들어 한 AI가 팀장처럼 나머지를 지휘하는 방식도 있고, 여러 AI가 동등하게 토론하며 답을 찾는 방식도 있습니다. 회사에서 팀을 구성할 때 조직도를 짜는 것과 비슷한 개념입니다.
가이디드 에볼루션 (Guided Evolution)기존의 진화 알고리즘은 무작위로 조합을 만들어 좋은 것을 고르지만, 가이디드 에볼루션은 AI가 왜 좋았는지를 분석하고 가설을 세워서 의도적으로 다음 세대를 설계합니다. 요리에 비유하면, 아무 재료나 섞어보는 대신 ‘이 양념의 감칠맛과 저 재료의 식감을 합치면 더 맛있겠다’고 추론한 뒤 새 레시피를 만드는 것과 같습니다.
디퓨전 모델 (Diffusion Model)원래 이미지 생성에 많이 쓰이는 AI 기술인데, 여기서는 긴 학습 과정 없이 AI 모델의 핵심 설정값을 바로 만들어내는 데 활용됩니다. 마치 처음부터 요리를 다 하지 않고도 완성된 요리의 맛을 예측해서 바로 결과물을 만들어내는 것과 비슷합니다. 이를 통해 새로운 AI를 훨씬 저렴하고 빠르게 시험해볼 수 있습니다.
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우리가 AI에게 일을 시킬 때 눈에 보이는 것은 챗봇 하나지만, 실제로 그 뒤에서는 훨씬 복잡한 시스템이 움직인다. 어떤 지시를 내릴지, 어떤 지식을 참고하게 할지, 여러 AI가 어떻게 일을 나눌지, 결과가 틀렸을 때 어떻게 다시 시도하게 할지까지 누군가 설계해야 한다. 지금까지 그 ‘누군가’는 사람이었다.
그런데 이 설계자의 자리에 AI가 들어오기 시작했다. AI가 더 좋은 지시문을 만들고, 여러 에이전트의 역할과 연결 방식을 바꾸고, 필요한 지식과 기억을 구성한다. 심지어 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 실행할 코드까지 만든다. AI가 모델 하나를 개선하는 것을 넘어, 자신이 일하는 시스템 자체를 다시 설계하는 것이다.
황성주 KAIST AI대학원 교수는 이 변화를 ‘자가진화(self-evolving) AI’라는 관점에서 연구하고 있다. 그가 말하는 AI의 진화는 단순한 시행착오가 아니다. 여러 후보 가운데 무엇을 결합하고 어떻게 바꾸면 더 나아질지 AI가 스스로 가설을 세우고, 실험하고, 그 결과를 다음 세대에 반영한다.
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