AI가 연구와 개발의 주체로 진화하고 있는 최전선을 살펴본다. 세계적인 AI 연구자이자 리커시브 슈퍼인텔리전스(Recursive Superintelligence)의 공동창업자인 제프 클룬(Jeff Clune)과의 인터뷰에서는 AI가 스스로 코드를 수정하고 성능을 개선하는 ‘자가진화 AI’의 가능성과 그 끝에 놓인 지능 폭발과 특이점의 의미를 짚는다. 구글 딥마인드(Google DeepMind) 연구원을 거쳐 인에퍼블 인텔리전스(Ineffable Intelligence)를 공동 창업한 오준혁 박사의 연구에서는 인간이 만든 데이터와 학습법에서 벗어나 AI가 자신의 경험으로 학습하는 새로운 접근법을 소개한다. KAIST 황성주 교수와는 AI가 단일 모델을 넘어 AI 시스템 전체를 설계하고 최적화하는 연구가 어디까지 발전했는지 알아본다. AI가 AI를 가르치고, 설계하고, 개선하는 단계로 나아갈 때 인간은 무엇을 해야 하는지, AI의 발전 속도가 인간이 이해하고 통제하는 속도를 앞지른다면 어떤 문제가 생길 수 있는지도 함께 질문한다.

AI가 더 나은 AI를 만들기 시작하면 가장 먼저 달라지는 것은 무엇일까. 앞으로도 인간은 더 나은 AI를 직접 개발하게 될까. 아니면 AI가 더 나은 AI를 만들 수 있도록 목표와 기준을 정하고 그 결과를 판단하는 역할을 맡게 될까. 이번 호는 AI가 AI를 만드는 시대의 가능성과 모순을 짚으며, AI 개발의 주체가 인간에서 AI로 확장되는 변화가 기술과 인간의 관계를 어떻게 바꿀지 함께 생각해본다.