AI가 스스로 진화한다?! 재귀적 자기 개선의 시대

Описание: #AI #인공지능 #재귀적자기개선

AI가 AI를 만드는 단계로 접어들고 있습니다. AI가 스스로 진화하는 '재귀적 자기 개선(Recursive Self-improvement)'의 시대에 진입했습니다. AI가 스스로를 개선하고 새로운 AI를 만들어내는 시대가 본격적으로 시작되었습니다. 재귀적 개선의 결과물 중 하나로 '에이전트'를 꼽습니다. 2025년 중하반기부터 에이전트들이 실제로 작동하기 시작했으며, 2026년에는 경제 전반에서 대규모 에이전트 배포가 일어날 것으로 전망됩니다.


AI is entering the stage of creating AI. We have entered an era of "recursive self-improvement," where AI evolves on its own. The era of AI improving itself and creating new AI has truly begun.
‘Agents’ are one of the outcomes of this recursive improvement. Agents began to be operational in the second half of 2025, and large-scale deployment of agents across the economy is expected by 2026.


‘재귀적 자기 개선의 시대’라는 표현은 지금 AI 산업에서 가장 중요한 전환점을 설명하는 말입니다. AI가 더 이상 단순히 인간이 설계한 모델을 학습하는 수준을 넘어, 스스로를 개선하고 새로운 AI를 만들어내는 단계에 들어섰다는 뜻입니다.
AI가 단순히 학습하는 단계를 넘어 스스로를 개선하고 새로운 AI를 만들어내는 루프에 진입했으며, 이는 AGI와 초지능으로 이어질 수 있다는 것입니다.

2025년 말부터 완전히 새로운 패러다임, 즉 재귀적 자기 개선의 시대가 시작했습니다. AI가 이제는 다음 AI를 생산하는 과정을 가속하는 도구가 된 단계입니다. AI가 스스로 알고리즘을 개선하고, 새로운 AI를 설계·훈련하는 역할을 수행합니다. 이렇게 되면 연구자와 엔지니어의 생산성을 기하급수적으로 높일 수 있으며, 경제 전반에 큰 영향을 줄 것으로 전망됩니다.
이 논의가 단순한 기술 발전이 아니라 경제·사회 전반에 영향을 줄 수 있는 패러다임 전환으로 바라보고 있습니다. 최근에는 AI가 스스로를 개선하는 ‘재귀적 자기 개선’ 단계에 진입하면서, 안전 수준을 체계적으로 정의하고 관리해야 한다는 논의가 활발해지고 있습니다.

AI 기술은 세 가지 주요 시대(Era)를 거치며 발전해 왔습니다.  첫 번째는 대규모 데이터와 컴퓨팅을 통해 AI 모델의 성능을 향상하는 '사전 학습의 시대(Pre-training Era)'입니다. 이는 대규모 데이터와 컴퓨팅으로 성능을 높이는 방식입니다. 더 많은 자원을 투입할수록 더 많은 결과를 얻는 명확한 특성이 있었습니다.
이런 스케일링 법칙이 벽에 막히자 부각된 것이 추론(Reasoning)입니다. 2024년 오픈AI의 'o1'의 등장으로 열린 것이 '강화 학습의 시대 (Reinforcement Learning Era)'입니다. 이는 인간 피드백을 통해 성능을 향상시킵니다.
2025년 말부터 완전히 새로운 패러다임, 즉 재귀적 자기 개선의 시대가 시작했습니다. AI가 이제는 다음 AI를 생산하는 과정을 가속하는 도구가 된 단계입니다. AI가 스스로 알고리즘을 개선하고, 새로운 AI를 설계·훈련하는 역할을 수행합니다. 연구자와 엔지니어의 생산성을 기하급수적으로 높일 수 있으며, 경제 전반에 큰 영향을 줄 것으로 전망됩니다.

“재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement)”이라는 표현은 인공지능 연구와 기술적 특이점 논의에서 오래전부터 쓰여 왔습니다.
초기 인공 일반 지능(AGI)이 인간의 개입 없이 스스로를 개선하고, 그 개선된 능력이 다시 더 빠른 개선을 가능하게 하는 과정이라고 이해되었습니다. 이론적으로는 “지능 폭발(intelligence explosion)”로 이어질 수 있습니다.
1960~70년대부터 일부 수학자와 컴퓨터 과학자들이 “기계가 스스로를 개선할 수 있다”는 가능성을 논의했습니다. 특히 I.J. Good이 1965년 논문에서 “초지능 기계가 만들어지면, 그것은 더 나은 기계를 설계할 수 있고, 그 과정이 폭발적으로 이어질 것”이라고 말한 것이 RSI 개념의 원형으로 자주 인용됩니다.
최근에는 오픈AI, 메타, 앤트로픽 같은 기업들이 실제 AI 발전 단계를 설명할 때 “재귀적 자기 개선의 시대”라는 표현을 사용하기 시작했습니다. 예컨대 2025년 말 인도 뉴델리에서 열린 AI 임팩트 서밋에서 메타의 CAIO 알렉산드르 왕이 “불과 몇 달 전부터 재귀적 자기 개선의 시대가 시작됐다”고 언급했습니다.

재귀적 자기 개선의 시대”라는 표현은 지금 AI 산업에서 가장 중요한 전환점을 설명하는 말입니다. AI가 더 이상 단순히 인간이 설계한 모델을 학습하는 수준을 넘어, 스스로를 개선하고 새로운 AI를 만들어내는 단계에 들어섰다는 뜻입니다.
이 시대는 단순한 기술 발전이 아니라 AI가 스스로를 발전시키는 루프에 들어서면서, 인류가 AGI와 초지능으로 향하는 길목에 서 있다는 점을 강조합니다. 이는 기술적 혁신뿐 아니라 사회·경제·윤리적 패러다임 전환을 의미합니다.

재귀적 자기 개선의 시대는 AI가 생물처럼 스스로 진화하는데, 그 속도와 방향은 훨씬 더 빠르고 집중적입니다. 이는 점에서 인류 역사상 전례 없는 현상입니다. 생물학적 진화가 수백만 년 걸린다면, AI 진화는 몇 년 안에 AGI나 초지능으로 이어질 수 있다는 전망이 나옵니다.
일부 연구자들은 이를 “디지털 진화”라고 부르며, 생물학적 진화와 AI 자기 개선을 하나의 거대한 진화 과정의 다른 형태로 보고 있습니다.

AI가 데이터를 생성하고 자기 개선 루프에 진입하면서 발전 속도가 선형적 단계를 넘어 기하급수적으로 빨라집니다. 연구자와 엔지니어의 생산성도 급격히 향상될 것으로 전망됩니다.
2025년 중후반부터 에이전트가 등장하여 실제 작동을 시작했습니다. 2026년에는 에이전트가 경제 전반에서 대규모 배포가 될 것으로 예상됩니다.

인류 진화는 느린 속도로 환경에 적응하며 안정성을 확보했으나 AI 진화는 초고속으로 진행되어, 인간이 위험을 관리할 시간적 여유가 부족합니다. 인류는 느린 진화 곡선을 따라왔기 때문에 사회·윤리·문화가 적응할 시간이 충분했습니다. AI는 기하급수적 곡선을 따라가고 있어, 인류가 적응할 시간적 여유가 거의 없었습니다.
따라서 ASL(안전 수준) 관리와 국제적 규제가 필수적이며, 그렇지 않으면 곡선의 폭발적 상승이 위험을 초래할 수 있습니다. 즉, 인류 진화는 “완만한 언덕을 오르는 과정”이라면, AI 진화는 “로켓이 발사되어 수직으로 치솟는 과정”에 가깝습니다.

AI가 스스로를 개선하는 ‘재귀적 자기 개선’ 단계에 진입하면서, 안전 수준을 체계적으로 정의하고 관리해야 한다는 논의가 활발해지고 있습니다. ASL(안전 수준) 관리가 필수적이며, 인류가 AI의 “디지털 진화”를 통제하지 못하면 예측 불가능한 결과가 발생할 수 있습니다.

기술적 임계점은 단순히 더 많은 데이터와 자원 투입이 아니라, AI가 스스로 개선하는 루프에 들어섰다는 점이 핵심입니다. 에이전트 대규모 배포로 산업 전반의 생산성과 효율성이 폭발적으로 증가할 수 있습니다. ASL4 단계 진입은 잠재적 위험이 크므로, 국제적 규제와 안전 기준이 필수입니다.

AI 안전 수준(ASL, AI Safety Level) 개념은 인공지능 시스템이 얼마나 안전하게 설계·운영되고 있는지를 단계적으로 평가하는 지표입니다.
ASL는 AI가 인류에 이익을 주면서도 잠재적 위험(편향, 오작동, 악용, 보안 취약성 등)을 최소화하도록 관리하는 것입니다. 기술적 안정성뿐 아니라 윤리적·사회적 책임까지 포함. 즉, 단순히 시스템의 견고성만 보는 것이 아니라 개발자와 기업의 책무성까지 포괄적으로 봅니다. EU의 「인공지능법」, OECD·ISO 표준, 영국·미국의 AI 안전 연구소 등에서 단계적 안전 기준을 마련하고 있습니다.

AI 안전 수준(ASL)은 현재 ASL 3에서 4로 넘어가는 과정입니다.
ASL4는 모델이 재귀적으로 자기 자신을 개선하는 단계로, 재앙적 오용 가능성이 있어 엄격한 기준이 필요합니다.
메타는 AI 발전 속도가 기하급수적으로 빨라지고 있으며, 연구 생산성 향상에 큰 기여를 하고 있다고 말합니다.
앤트로픽은 AI 안전 수준(ASL)이 3에서 4로 넘어가는 시점이 바로 자기 개선 단계이며, 위험 관리가 필수적이라고 말합니다.
구글 딥마인드는 2030년까지 AGI(범용 인공지능) 도달 가능성 언급했습니다. 오픈AI는 2028년 말까지 ‘초지능’ 등장 가능성 제시합니다. 구글 딥마인드 연구진은 2030년까지 AGI 등장 가능성을 예측하고 있습니다. 특히 재귀적 자기 개선을 통한 실현 가능성이 가장 높은 것으로 보고 있습니다.