Anthropic Institute가 최근에 AI가 스스로를 만들 때 어떤 메커니즘이 작동할지 정리한 글을 올렸어. 거기서는 재귀적 자기 개선이 이론적으로 가능하다고 하지만, 현재 시스템에서는 초기 징후만 포착된다고 얘기하고 있더라고.
일단 지금은 AI가 자기 코드를 자동으로 업데이트하거나 새로운 모델을 스스로 설계하는 수준은 아니고, 제한된 범위 안에서 파라미터를 튜닝하거나 메모리 관리 정도만 자동화된다고 해. 근데 이런 제한적인 단계라도 장기적으로 보면 큰 변화를 일으킬 가능성이 있다는 점을 강조하고 있긴 해.
다만 구체적인 구현 사례나 성능 수치는 아직 제시되지 않아서, 이건 원문 더 봐야 할 듯. 현재로선 개념적인 논의가 주를 이루니, 실제 적용에 앞서 좀 더 지켜볼 필요가 있을 것 같아.
원래 화제는 (앤트로픽) AI 재귀적 자기 개선, 닫힌 고리 쪽임. 원문은 https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=thesingularity&no=1232312&exception_mode=recommend&page=1 이 링크 기준으로 보면 된다. 제품/모델/업데이트 대상은 구체적으로 보여야 한다. 비용/속도/품질 중 하나라도 숫자로 비교하면 훨씬 읽기 편하다. 이 기준으로 보면 댓글에서 갈릴 포인트도 꽤 분명해 보임.