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핵심 요약
MiniMax, OpenAI, Anthropic 등은 이미 AI 에이전트를 활용해 모델의 학습과 최적화를 자동화하고 있다. 이는 인간이 병목이 되던 시대를 지나 지능 폭발의 단계로 진입했음을 의미한다.
배경
AI 모델이 인간의 개입 없이 스스로를 개선하는 '재귀적 자기 개선' 단계에 진입했다는 징후가 여러 기업에서 포착되고 있다.
대상 독자
AI 개발자, 연구원, 기술 트렌드 분석가
의미 / 영향
AI 개발의 병목이었던 인간의 개입이 사라지면서 기술 발전 속도가 기하급수적으로 빨라질 것이다. 이는 기업들이 더 적은 인력으로도 더 강력한 모델을 더 빠르게 출시할 수 있게 함을 의미한다.
챕터별 상세
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재귀적 자기 개선의 시대
AI가 스스로를 개선하는 재귀적 자기 개선 단계에 공식적으로 진입했다. 과거에는 인간 연구원이 모델 개선의 병목이었으나 이제는 AI 에이전트가 다음 버전의 모델 구축을 돕고 있다. 이는 지능 폭발(Intelligence Explosion)의 초기 단계로 볼 수 있으며 컴퓨팅 자원만이 유일한 제한 요소가 되고 있다.
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MiniMax M2.7의 자기 진화
중국의 MiniMax는 M2.7 모델이 자신의 진화 과정에 깊이 참여했다고 발표했다. 연구원이 에이전트와 실험 아이디어를 논의하면 에이전트가 문헌 조사, 실험 설계, 데이터 파이프라인 구축 및 실험 실행을 자율적으로 수행한다. 이 시스템은 전체 워크플로우의 30-50%를 처리하며 샘플링 파라미터 최적화를 통해 성능을 30% 향상시켰다.
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OpenAI와 Anthropic의 내부 자율 루프
OpenAI의 GPT-5.3 Codex는 자기 자신을 만드는 데 도구로 사용되었으며 스스로의 학습 과정을 디버깅하고 배포를 관리했다. Anthropic 역시 Claude Code를 내부적으로 활용하여 심층 연구, 비디오 생성, 노트 작성 등 주요 에이전트 루프를 구동하고 있다. 특히 코딩 분야에 집중하여 수익을 창출하고 그 수익을 다시 GPU 구매와 다음 모델 개발에 투자하는 플라이휠 효과를 만들고 있다.
13:19
Andrej Karpathy의 AutoResearch
Andrej Karpathy는 AI 에이전트가 자율적으로 연구를 수행하는 'AutoResearch' 프로젝트를 공개했다. 이 시스템은 약 630라인의 코드로 구성되어 있으며 에이전트가 Git 브랜치에서 자율적으로 실험을 수행하고 커밋을 쌓으며 모델을 최적화한다. Karpathy는 하룻밤 사이의 실행만으로 특정 모델의 학습 속도를 세계 최고 수준으로 끌어올리는 성과를 보였다.
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The goal is to engineer your agents to make the fastest research progress indefinitely and without any of your own involvement. The agent works in an autonomous loop on a git feature branch and accumulates git commits to the training script as it finds better settings.Andrej Karpathy가 설명하는 AutoResearch의 핵심 작동 원리
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지능 폭발과 미래 전망
Leopold Aschenbrenner의 'Situational Awareness' 논문에서 제시된 지능 폭발 그래프가 현실화되고 있다. 현재 우리는 기하급수적 성장의 직전 단계에 있으며 AI 연구원이 자동화됨에 따라 성장은 더욱 가속화될 것이다. 인간은 이제 전문 지식보다 AI 에이전트에게 올바른 방향을 제시하는 능력이 더 중요해지는 시대로 접어들고 있다.
실무 Takeaway
- AI 에이전트가 모델 학습 워크플로우의 30-50%를 자율적으로 처리하며 개발 주기를 단축한다.
- 모델이 스스로 하이퍼파라미터를 최적화하고 코드를 디버깅하는 재귀적 루프가 실무에 적용되고 있다.
- 인간 연구원의 역할은 코드 작성에서 AI 에이전트의 실험 방향을 설계하고 검토하는 상위 수준으로 이동한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 25.수집 2026. 03. 26.출처 타입 YOUTUBE
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