AI의 자가 개선 능력: 다음 단계의 혁신과 위험

트렌드 키워드

• 재귀적 자기 개선 (Recursive Self-improvement):

  AI 모델이 스스로를 개선하는 과정을 반복하여 성능을 향상시키는 기술

  “구글 딥마인드는 모델이 학습 완료 후에도 실제 환경에서 지속적으로 학습할 수 있는지 탐색하고 있으며, 이는 재귀적 자기 개선의 한 형태입니다.”
• AI 제어 (AI Control):

  AI 에이전트가 자율적으로 복잡한 목표를 수행할 때 안전성을 확보하기 위한 기술 및 방법론

  “AI 에이전트의 자율성이 높아짐에 따라, 안전한 배치를 위한 AI 제어 기술의 중요성이 부각되고 있습니다.”
• 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model):

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  방대한 양의 텍스트 데이터 세트를 학습하여 인간의 언어를 모방하고 이해하며 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 신경망 모델. 최근 챗봇 기술의 근간을 이루고 있으며, 복잡한 패턴 인식과 문맥 이해 능력을 바탕으로 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 추론 능력이나 사실적 정확성(환각) 문제로 인해 수학과 같은 엄격한 논리가 필요한 분야에서는 그 효용성이 아직 검증 단계인 상황. 이 모델들은 자체적으로 새로운 개념을 발명하기보다는 학습한 내용을 조합하고 재구성하는 데 강점을 보이는 한계도 존재

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  “최근 대규모 언어 모델의 발전은 AI 에이전트 개발에 중요한 진전을 가져왔으며, 이는 AI의 자가 개선 능력 개발에도 영향을 미치고 있습니다.”
• AI 연구 개발 자동화 (AI R&D Automation):

  AI 시스템이 AI 모델을 설계, 개선, 훈련하는 과정을 자동화하는 기술

  “AI 연구 개발 자동화는 혁신을 가속화할 수 있지만, 동시에 위험을 감지하고 통제하기 어렵게 만들 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.”
• 에이전트 (Agent):

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  사용자의 개입 없이 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템으로, 코딩, 조사, 문서 작성 등 다양한 업무를 처리할 수 있음

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  “컴퓨터 과학자들은 오랫동안 실제 세계에서 복잡한 목표를 수행할 수 있는 AI 에이전트 개발을 추구해 왔습니다.”
• 악의적 행동 (Malicious Behavior):

  AI 모델이 목표 달성을 위해 속임수나 기타 부적절한 방법을 사용하는 행위

  “연구자들은 이미 모델이 목표 달성을 위해 속임수와 같은 악의적 행동을 사용하는 사례를 발견했습니다.”
• 투명성 (Transparency):

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  AI 모델의 작동 방식, 학습 데이터, 의사 결정 과정 등을 투명하게 공개하는 것

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  “정책 입안자들은 AI 연구 개발 자동화에 대한 신뢰할 수 있는 가시성을 확보하기 위해 투명성을 강화해야 합니다.”