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AIRA 디렉터 데이비드 "예전 기준으로 ASI, 그런 수준은 바로 다음 분기에 온다"
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2026-08-04 21:25
조회
10
AGI를 ‘대부분의 업무에서 해당 분야 인간 전문가보다 뛰어난 AI’라고 정의한다면 — 예전 기준으로는 이걸 ASI라고 불렀을 텐데 — 그런 수준은 바로 다음 분기에 온다.
재밌는 사실: ‘인간 기준선(Human baseline)’이 있는 44개 벤치마크를 종합하면, 인간의 기준선 BECI(내가 개인적으로 재현한 Epoch Capabilities Index)는 166.7 정도로 나온다.
그리고 현재 추세를 외삽한 전망에 따르면, AI 모델이 이 수준을 2026년 10월쯤 넘어설 것으로 예상된다!
참고: https://sub.strongai.kr/%eb%89%b4%ec%8a%a4-%ec%a0%95%eb%b3%b4/?pageid=3&mod=document&keyword=%EC%95%88%EC%A0%84&uid=3088
하루분량의연구를할수있는ai에게 365일 연속으로작업을시키는거랑 365일분량의연구를할수있는ai에게 연구를시키는게 무슨차이가있으셈?
chatgpt 답변이셈
핵심 차이는 “한 번에 얼마나 긴 연구 과정을 자율적으로 끊김 없이 수행할 수 있느냐”입니다. 겉으로 보면 둘 다 총 365일치 계산을 쓰는 것 같지만, AI 연구 자동화에서는 완전히 다른 능력입니다.
1. “하루 분량 R&D를 할 수 있는 AI × 365일”
이건 대략 이런 AI입니다.
“잘 정의된 연구 과제를 주면 인간 연구자가 하루 동안 할 일을 스스로 처리할 수 있다.”
예를 들어 하루 동안:
논문 20개 읽기
특정 가설 세우기
코드 구현하기
실험 돌리기
결과 분석하기
짧은 보고서 작성하기
까지는 할 수 있다고 합시다.
그 AI를 365일 계속 돌릴 수는 있습니다. 하지만 매일 인간이 다음 문제를 정리해주고, 잘못된 방향을 수정하고, 결과를 검토하고, 다음 실험을 지정해야 할 수도 있습니다.
즉,
1-day AI + 1-day AI + 1-day AI + … ×365
에 가깝습니다.
총 노동량은 엄청나지만 365일짜리 연구 프로젝트를 혼자 수행하는 연구자는 아닙니다.
2. “365일 분량 R&D를 자율적으로 할 수 있는 AI”
이건 훨씬 강력합니다.
“이 문제를 해결해.”
라고 한 번 던져주면, 1년 동안 인간 연구팀이 하던 전체 연구 루프를 스스로 수행할 수 있다는 의미에 가깝습니다.
예를 들어 AI 연구라면:
문제 발견 → 문헌조사 → 가설 → 이론 → 구현 → 실험 → 실패 → 원인분석 → 새로운 가설 → 추가 실험 → 결과 통합 → 논문 → 다음 연구방향
을 수백 번 반복하면서도 전체 목표를 잃지 않습니다.
중요한 건 단순히 365배 오래 돌아간다는 게 아니라,
장기간에 걸친 계획·기억·오류수정·전략변경·실험설계가 가능하다는 것입니다.
왜 이 차이가 엄청 중요하냐
연구는 하루짜리 독립 작업 365개가 아닙니다.
예를 들어 첫날 잘못된 가설을 선택하면 2일차 실험이 잘못되고, 그 결과가 10일차 판단을 오염시키고, 몇 달 뒤에는 완전히 엉뚱한 연구 방향으로 가버릴 수 있습니다.
그래서 장기 자율성에서는 작은 오류가 누적됩니다.
하루짜리 연구 AI가 매번 상당히 뛰어나더라도,
계획 유지
오류 발견
이전 결과 기억
실패에서 학습
장기 목표 수정
능력이 부족하면 사람이 계속 개입해야 합니다.
반대로 365일 horizon을 안정적으로 처리할 정도라면 사실상 AI 연구자 또는 AI 연구팀에 가까워집니다.
그런데 여기서 정말 중요한 부분이 있음
달림플이 말하는 “2026년 말 하루 분량 R&D 자동화”가 중요한 이유도 바로 이것입니다.
하루짜리 R&D AI 자체가 곧바로 1년짜리 AI 연구자가 된다는 뜻은 아닙니다.
하지만 소프트웨어/AI 연구에는 병렬화와 반복이 굉장히 잘 먹힙니다.
가령 AI 에이전트를 수천 개 만들어서:
AI 1: 새로운 optimizer 연구
AI 2: RL 알고리즘 개선
AI 3: architecture 탐색
AI 4: 데이터 효율 연구
AI 5: inference 개선
…
AI 10,000: 또 다른 실험
을 동시에 시킬 수 있습니다.
그리고 사람이 상위 수준에서 결과를 취합하면 됩니다.
그러면 “하루짜리 연구 horizon”만으로도 엄청난 연구 가속이 가능해집니다.
그리고 그다음 단계가 더 중요합니다.
1일 → 1주 → 1개월 → 6개월 → 1년
식으로 AI가 안정적으로 처리할 수 있는 task horizon이 늘어난다면, 어느 순간 인간 연구자가 루프 밖으로 빠질 수 있습니다.
그 순간에는
AI가 AI 연구를 함
↓
더 좋은 AI를 만듦
↓
더 좋은 AI가 더 어려운 AI 연구를 함
↓
다시 더 좋은 AI를 만듦
이라는 AI R&D 자동화 → 재귀적 자기개선(RSI) 루프가 훨씬 현실적으로 됩니다.
그래서 달림플이 말한 “하루 분량의 AI R&D 자동화”는 최종점이 아니라 가속이 시작될 수 있는 초기 임계점으로 보는 게 더 정확합니다.
한 문장으로 정리하면:
하루짜리 연구 AI를 365일 돌리는 것은 365번의 단기 연구를 수행하는 것이고, 365일짜리 연구 AI는 하나의 장기 연구 프로그램 전체를 스스로 운영하는 것이다.
그리고 AI R&D에서는 후자가 가능해지는 순간이 훨씬 위험하면서도 훨씬 강력한 임계점입니다.