AI 에이전트가 AI를 구축하기 시작할 때: 아무도 대비하지 못한 재귀적 지능 폭발

수십 년 동안 인공지능은 신중하고 대체로 선형적인 단계를 거쳐 발전해 왔습니다. 연구원들은 모델을 구축했고, 엔지니어들은 성능을 개선했으며, 기업들은 특정 작업을 자동화하는 시스템을 도입했습니다. 이러한 모든 개선은 인간의 설계와 감독에 크게 의존했습니다. 하지만 이제 이러한 패턴이 깨지고 있습니다. 조용하지만 단호하게, 인공지능 시스템은 더 이상 인간이 만든 도구에 머무르지 않고 스스로를 만들어가는 단계로 나아가고 있습니다.

AI 에이전트들이 다른 AI 시스템을 설계, 평가 및 배포하기 시작했습니다. 이 과정에서 각 세대가 다음 세대를 개선하는 피드백 루프가 생성됩니다. 이러한 변화는 극적인 헤드라인으로 주목받지는 않습니다. 연구 논문, 개발자 도구 및 기업 플랫폼을 통해 서서히 드러나고 있습니다. 하지만 그 의미는 매우 심오합니다. 지능이 재귀적으로 스스로를 개선할 수 있게 되면, 발전은 더 이상 인간의 시간표나 직관을 따르지 않고 가속화됩니다.

이 글에서는 우리가 어떻게 이 시점에 이르렀는지, 왜 재귀적 지능이 중요한지, 그리고 왜 사회가 이에 대해 마땅히 갖춰야 할 준비조차 되어 있지 않은지를 살펴봅니다. 한때 철학적 개념에 불과했던 지능 폭발은 이제 구체적인 공학적 과제가 되었습니다.

지능 폭발의 진화

기계가 스스로 지능을 향상시킬 수 있다는 생각은 현대 컴퓨터 이전부터 존재했습니다. 1960년대 초, 영국의 수학자 IJ 굿은 소개 "의 개념지능 폭발그의 논리는 이랬습니다. 만약 기계가 스스로의 설계를 조금이라도 개선할 만큼 지능화된다면, 개선된 버전은 다음 버전을 더욱 개선할 수 있을 것이다. 이러한 순환은 빠르게 반복되어 인간의 이해나 통제를 훨씬 뛰어넘는 성장을 가져올 수 있다. 당시에는 이것이 철학적인 사고 실험이었고, 실제보다는 이론상으로 더 많이 논의되었다.

수십 년 후, 이 아이디어는 컴퓨터 과학자 위르겐 슈미트후버의 연구를 통해 기술적인 기반을 마련하게 되었습니다. 그의 제안은 다음과 같습니다. 괴델 머신 이 시스템은 자체 코드의 어떤 부분이든 수정할 수 있으며, 단 변경 사항이 향후 성능 향상에 도움이 된다는 것을 공식적으로 증명해야 합니다. 고정된 아키텍처 내에서 매개변수를 조정하는 기존 학습 시스템과 달리, 괴델 머신은 학습 규칙을 변경할 수 있습니다. 아직 이론적인 단계이지만, 이 연구는 지능 폭발 현상을 연구, 정형화, 그리고 궁극적으로 구현 가능한 것으로 재정립했습니다.

이론에서 실천으로의 최종적인 전환은 현대 AI 에이전트의 등장과 함께 이루어졌습니다. 이러한 시스템은 단순히 입력에 따라 출력을 생성하는 데 그치지 않습니다. 계획하고, 추론하고, 행동하고, 결과를 관찰하고, 시간이 지남에 따라 행동을 조정합니다. 에이전트 기반 아키텍처의 등장으로 지능 폭발은 철학에서 공학으로 옮겨갔습니다. 초기 실험들, 예를 들어 다윈 괴델 머신 이러한 개념들은 반복적인 자기 개선을 통해 진화하는 시스템을 암시합니다. 이 순간을 특별하게 만드는 것은 재귀입니다. AI 에이전트가 다른 에이전트를 생성하고 개선하며, 각 반복에서 학습할 수 있을 때, 개선은 누적됩니다.

AI 에이전트가 AI 구축을 시작할 때

이러한 변화를 이끄는 두 가지 주요 추세가 있습니다. 첫 번째는 에이전트형 AI 시스템의 등장입니다. 이러한 시스템은 장기간에 걸쳐 목표를 추구하고, 작업을 단계별로 나누고, 도구를 통합하고, 피드백을 기반으로 적응합니다. 즉, 정적인 모델이 아니라 프로세스입니다.

두 번째 추세는 자동화된 머신 러닝입니다. 이제는 최소한의 사람 개입으로 아키텍처를 설계하고, 하이퍼파라미터를 조정하고, 학습 파이프라인을 생성하고, 심지어 새로운 알고리즘을 제안할 수 있는 시스템이 존재합니다. 에이전트적 추론이 자동화된 모델 생성과 결합될 때, AI는 AI를 구축하는 능력을 갖게 됩니다.

이는 더 이상 가상 시나리오가 아닙니다. 자율 에이전트와 같은 존재들은 자동GPT 하나의 목표가 어떻게 계획, 실행, 평가 및 수정의 순환 과정을 촉발하는지 보여줍니다. 연구 환경에서 다음과 같은 시스템은 사카나 AI의 과학자-v2 및 딥마인드의 알파이볼브 에이전트들이 실험을 설계하고, 알고리즘을 제안하고, 반복적인 피드백을 통해 솔루션을 개선하는 과정을 보여줍니다. 신경 아키텍처 검색인공지능 시스템은 이미 인간이 설계한 네트워크에 필적하거나 그 이상의 모델 구조를 발견합니다. 이러한 시스템은 단순히 문제를 해결하는 데 그치지 않고, 문제를 해결하는 데 사용되는 메커니즘을 개선합니다. 매 주기마다 더 나은 도구가 만들어지고, 이는 더 나은 주기를 가능하게 합니다.

이러한 과정을 확장하기 위해 연구원과 기업은 점점 더 다음과 같은 것에 의존하고 있습니다. 오케 스트레이터 아키텍처. 중앙 메타 에이전트는 상위 수준의 목표를 수신합니다. 이 에이전트는 작업을 하위 문제로 분해하고, 각 하위 문제를 해결하기 위한 전문 에이전트를 생성하고, 실제 데이터를 사용하여 결과를 평가하고, 최상의 결과를 통합합니다. 설계가 미흡한 것은 폐기되고 성공적인 것은 강화됩니다. 시간이 지남에 따라 오케스트레이터는 에이전트 자체를 설계하는 능력을 향상시킵니다.

인공지능 에이전트가 다른 인공지능 시스템을 완전히 구축하고 개선하는 정확한 시기는 아직 불확실하지만, 현재 주요 연구 기관의 연구 방향과 평가에 따르면 AI 연구자 및 실무자 이러한 전환이 많은 사람들이 예상하는 것보다 빠르게 다가오고 있음을 시사합니다. 이러한 기능의 초기 제한 버전은 이미 연구실과 기업 환경에서 나타나고 있으며, 에이전트들이 인간의 개입을 최소화하면서 다른 시스템을 설계, 평가 및 개선하기 시작했습니다.

예측 불가능성의 출현

재귀적 지능은 기존 자동화 방식이 직면하지 못했던 여러 가지 문제점을 야기합니다. 그중 하나는 시스템 수준에서의 예측 불가능성입니다. 여러 에이전트가 상호 작용할 때, 그들의 집단적 행동은 개별 에이전트의 설계 의도와 다를 수 있습니다. 이러한 현상을 다음과 같이 부릅니다. 긴급 행동.

창발은 단 하나의 결함 있는 구성 요소에서 발생하는 것이 아니라, 여러 유능한 구성 요소들의 상호작용에서 비롯됩니다. 자동 거래 시스템을 예로 들어보겠습니다. 각 거래 에이전트는 제약 조건 내에서 이익을 극대화하도록 설계된 합리적인 규칙을 따를 수 있습니다. 그러나 수천 개의 에이전트가 고속으로 상호작용할 때 피드백 루프가 형성될 수 있습니다. 한 에이전트의 반응이 다른 에이전트의 반응을 유발하고, 그 반응이 또 다른 반응을 유발하는 식으로 시스템이 불안정해질 때까지 계속될 수 있습니다. 시장 붕괴는 단 하나의 에이전트가 오작동하지 않더라도 발생할 수 있습니다. 이러한 실패는 악의적인 의도에서 비롯된 것이 아닙니다. 이는 국소적인 최적화와 시스템 전체의 목표 간의 불일치에서 발생합니다. 이러한 역학 관계는 다른 분야에도 적용될 수 있습니다.

다중 에이전트 정렬 위기

기존의 AI 정렬 연구는 단일 모델을 인간의 가치에 맞추는 데 초점을 맞췄습니다. 질문은 간단했습니다. 어떻게 하면 이 시스템이 우리가 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있을까? 이제 그 질문은 새로운 방향으로 나아가고 있습니다. 훨씬 더 어려운 시스템에 수십, 수백 또는 수천 개의 상호 작용하는 에이전트가 포함될 경우, 개별 에이전트의 정렬이 시스템 전체의 정렬을 보장하지는 않습니다. 모든 구성 요소가 규칙을 준수하더라도 전체적인 결과는 오히려 해로울 수 있습니다. 기존의 안전 장치로는 이러한 오류를 감지하거나 예방하기에 적합하지 않습니다.

보안 위험 또한 증가합니다. 다중 에이전트 네트워크에서 손상된 에이전트는 다른 에이전트가 의존하는 정보를 오염시킬 수 있습니다. 단일 데이터 저장소의 손상은 시스템 전체에 잘못된 동작을 확산시킬 수 있습니다. 하나의 에이전트를 위협하는 인프라 취약점은 상위 시스템으로 확산되어 기반 모델까지 위협할 수 있습니다. 새로운 에이전트가 추가될 때마다 공격 표면은 확장됩니다.

한편, 거버넌스 격차는 계속해서 확대되고 있습니다. 연구 결과에 따르면 Microsoft 다른 기관들의 조사에 따르면 기업 10곳 중 약 1곳만이 경영 관리에 대한 명확한 전략을 가지고 있는 것으로 나타났습니다. AI 에이전트 신원 그리고 권한 문제도 있습니다. 올해 말까지 400억 개 이상의 자율적인 신원이 존재할 것으로 예상됩니다. 대부분은 데이터와 시스템에 대한 광범위한 접근 권한을 가지고 있지만, 인간 사용자에게 적용되는 보안 프로토콜은 적용되지 않습니다. 이러한 시스템은 빠르게 발전하고 있지만, 감독 메커니즘은 그렇지 못합니다.

히프 라인

인공지능은 스스로 더 나은 버전을 구축함으로써 자력으로 발전할 수 있는 단계에 접어들었습니다. 재귀적이고 에이전트 기반의 지능은 놀라운 성과를 약속하지만, 인간의 감독, 관리 및 직관보다 훨씬 빠르게 확장되는 위험을 내포하고 있습니다. 앞으로의 과제는 이러한 변화를 막을 수 있느냐가 아니라 안전, 협력 및 책임성이 인공지능의 역량 발전 속도와 동일한 속도로 발전할 수 있느냐입니다. 만약 그렇지 못한다면, 인공지능의 폭발적인 성장은 우리가 통제할 수 있는 범위를 넘어설 것입니다.