AI가 자기보다 더 똑똑한 AI를 만들고, 그 AI가 또 더 똑똑한 AI를 만드는 과정이 반복되면서 기술 발전 속도가 폭발적으로 빨라지는 현상을 말합니다. 마치 눈덩이가 굴러가면서 점점 더 빠르게 커지는 것과 비슷합니다. 1965년 수학자 어빙 존 굿이 처음 제안한 개념입니다.

AI가 자신의 부족한 점을 스스로 찾아서 고치고, 개선된 AI가 다시 자신을 더 발전시키는 과정을 반복하는 것을 뜻합니다. 학생이 스스로 공부 방법의 문제점을 찾아 더 좋은 공부법을 만들고, 그 덕분에 또다시 더 나은 공부법을 발견하는 것에 비유할 수 있습니다. 아직 어떤 AI도 이 단계에 완전히 도달하지는 못했습니다.

단순히 질문에 답하는 것을 넘어서, 스스로 계획을 세우고 여러 단계의 작업을 수행하는 AI 프로그램입니다. 마치 심부름을 시키면 알아서 필요한 일들을 순서대로 처리하는 비서와 비슷합니다. 앤트로픽의 실험에서는 여러 AI 에이전트가 동시에 다양한 실험을 수행했습니다.

AI가 자신의 프로그램 코드를 직접 살펴보고, 더 나은 방법이 있다고 판단되면 스스로 코드를 수정하는 이론적 시스템입니다. 로봇이 자기 설계도를 읽고 스스로 부품을 교체해서 더 좋은 로봇으로 업그레이드하는 것과 비슷한 개념입니다. 2003년 위르겐 슈미트후버가 처음 제안했습니다.

하나의 작업을 여러 부분으로 나눠서 동시에 처리하는 방식입니다. 한 사람이 시험 문제 100개를 혼자 푸는 대신, 100명이 한 문제씩 동시에 푸는 것과 같습니다. AI 연구에서는 여러 AI가 서로 다른 실험을 동시에 진행해 연구 속도를 크게 높일 수 있습니다.