- WIRED에 따르면 스타트업 Recursive는 400억 개의 매개변수를 갖춘 오픈 웨이트 AI 코딩 모델 Flint를 공개했다. 이 모델은 주로 Eureka Machine이라는 자기 개선형 AI 시스템을 활용해 개발됐다.
- Richard Socher CEO는 Eureka Machine이 기반 모델의 아키텍처 설계와 학습 방법 수립부터 다양한 종류의 칩에 맞춘 코드 최적화까지 Flint 개발 과정의 상당 부분을 자동화한다고 밝혔다. 덕분에 소규모 연구팀이 불과 몇 달 만에 모델을 완성할 수 있었다.
- Recursive가 공개한 벤치마크 결과에 따르면 Flint는 일부 코딩 작업에서 규모와 아키텍처가 비슷한 모델보다 뛰어난 성능을 보였다. WIRED 기자는 RAM 48GB가 탑재된 Mac에서 모델을 테스트한 뒤, 속도가 빠르고 소프트웨어 생성 요청을 효과적으로 처리한다고 평가했다.
- Recursive는 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement, RSI) 방식을 추구하고 있다. 이는 AI가 AI 개발 시스템 자체에 대한 개선안을 제안하고 실행한 뒤 평가하며, 다시 새로운 개선 주기를 시작하는 방식이다.
- Socher는 장기적인 목표가 Eureka Machine의 완전한 재귀적 자기 개선 능력을 구현하는 것이라고 밝혔다. 다만 인간의 감독 체계를 유지하고 이상 징후가 감지되면 작동을 중단할 수 있는 장치도 마련할 계획이다.
- RSI는 AI의 능력이 인간의 통제 범위를 넘어설 수 있다는 우려 때문에 논란이 되고 있다. 미국 의회에서는 RSI를 금지하자는 법안이 일부 제안된 반면, Recursive는 기술을 지나치게 일찍 제한하면 혁신을 저해할 수 있다고 주장한다.
- Recursive는 Google Ventures, Greycroft, Nvidia, AMD Ventures 등의 투자자로부터 6억 5,000만 달러를 유치했으며, 기업 가치는 46억 5,000만 달러로 평가됐다. 창업진에는 Salesforce의 전 최고과학책임자 Richard Socher와 자기 학습형 AI를 연구하는 Jeff Clune이 포함돼 있다.
📌 Flint는 AI를 활용해 AI 모델의 연구개발을 자동화함으로써 소규모 팀도 대형 연구소와 동등한 자원을 갖추지 않고 경쟁할 수 있는 가능성을 보여준다. 그러나 현재의 결과는 개발 과정의 여러 단계를 자동화할 수 있음을 입증한 수준이며, 시스템이 완전한 재귀적 자기 개선을 달성했다는 점까지 확인된 것은 아니다. 핵심 과제는 개선 효과를 검증하고 적절한 감독 체계를 보장하며, AI가 AI 개발에 점점 더 깊이 관여하는 상황에서도 인간의 통제권을 유지하는 것이다.
