스스로 진화하는 AI
안녕하세요, 촌장입니다.
이번 주 수요레터는 구글 딥마인드가 최근 발표한 새로운 AI 시스템, AlphaEvolve에 대한 이야기를 나눠볼까 합니다. 이 시스템은 Gemini 를 기반으로 한 코딩 AI 에이전트인데요. AI가 스스로 알고리즘을 설계하고 최적화하는 능력을 갖추었다는 점에서 전세계적인 주목을 받고 있습니다. AlphaEvolve는 자체적인 자동화 평가 지표를 사용해서 스스로 코드를 분석하고 평가해 가면서 프로그램을 알아서 최적화해 나가게 됩니다. 인간 코더의 개입 없이도 알아서 최적화할 수 있는 AlphaEvolve의 등장에 놀라움과 함께 근본적인 우려의 목소리도 나오고 있습니다.
출처 : 구글 딥마인드
스스로 진화하는 AI
딥마인드는 2025년 5월, 새로운 AI 시스템인 AlphaEvolve를 공개했습니다. 이 시스템은 대규모 언어 모델인 Gemini를 기반으로 하여, 복잡한 알고리즘을 자동으로 설계하고 최적화할 수 있는 능력을 갖추고 있는데요. 특히 AlphaEvolve는 기존의 단일 함수 생성에서 벗어나 전체 코드베이스를 진화시키며, 복잡한 알고리즘을 개발하고 최적화나갈 수 있다는 점에서 놀랄만한 성과라고 볼 수 있을 겁니다.
AlphaEvolve는 두 가지 버전의 Gemini 모델을 활용한다고 하는데요. 빠른 아이디어 생성을 담당하는 Gemini Flash와 깊이 있는 문제 해결을 담당하는 Gemini Pro가 협력하여 다양한 프로그램 후보를 생성하고, 이를 자동 평가 시스템을 통해 검증합니다. 이러한 과정을 통해 스스로 최적화를 진행하게 되고, 기존에 인간 전문가들만이 할 수 있었던 영역에 도전장을 내밀고 있습니다.
출처 : 구글 딥마인드
AlphaEvolve는 기존과 다른 AI
구글 딥마인드에서는 AlphaEvolve가 단순한 연구실 수준의 실험에서 넘어서 실용적이고도 강력한 성과들을 보여주고 있다고 발표했는데요. 몇 가지 핵심적인 성과들을 정리해 봅니다.
1. 알고리즘 발견 성능
알고리즘 생성 성능에서 총 24개 벤치마크 중 15개에서 기존 최고 성능을 넘어섰고, 나머지 9개에서는 기존 최적 성능과 동일한 수준을 보여줬습니다.
특히 50% 더 적은 연산으로도 동일한 성능의 AI를 통한 알고리즘 개발이 가능하다고 밝힘으로써, 효과적인 알고리즘 발견 성능을 보여줬다고 볼 수 있습니다.
2. 수학 및 이론 컴퓨터 과학 문제 해결
구체적인 문제 해결 능력을 한번 볼까요?
AlphaEvolve가 수학적 난제 중 하나였던 11차원 키싱 넘버(Kissing Number) 문제에 대한 하한값을 기존 592개에서 593개로 상향시키면서 수십 년간 정체돼 있던 문제에 새 단서를 제시했다고 합니다.
또한, 1969년 발표된 이후 발전이 없던 4x4 행렬 곱셈 알고리즘 분야에서 새로운 알고리즘을 발견했다고도 알려졌는데요, 이는 Strassen 이후 56년 만의 진전으로 평가된다고 딥마인드에서 발표했습니다.
3. 실전 응용에서의 효과
AlphaEvolve를 Google 데이터센터 최적화 개선에 적용한 결과 Google의 전세계 컴퓨팅 리소스의 평균 0.7% 향상시킬 수 있었다고 합니다. 이는 AlphaEvolve를 이용해 실제 연간 수억 달러 이상의 인프라 운영비 절감 효과를 낼 수 있다는 거죠.
또한 AlphaEvolve는 구글의 대규모 모델 학습 최적화에 활용되어, 더 적은 계산 자원으로도 동일한 성능을 달성하도록 개발 프로세스의 효율성을 크게 높였다고 밝혔습니다.
실리콘 칩 설계와 같은 복잡한 하드웨어 최적화 작업에도 AlphaEvolve가 활용되며 칩 디자인 개선 및 최적화에도 활용될 수 있음을 보여주기도 했습니다.
출처 : 네이처
혁신의 시발점 그리고 위험
전문가들은 AlphaEvolve의 등장을 AI 연구의 전환점이라 평가하고 있습니다. 단순히 인간이 설계한 패턴을 복제하는 수준을 넘어서, AI가 새로운 개념을 실험하고, 비교하고, 정제하며 실제 응용 가능한 코드로 구현할 수 있는 시대가 열렸다는 점에 놀라운 혁신이라고 말할 수 있겠죠. 과학, 기술, 산업 전반에 걸쳐서 새로운 국면으로 진입할 수도 있음을 알리는 시발점이라고 보는 평가가 많습니다.
하지만 이 기술이 가져올 잠재적 위험도 간과할 수 없을 겁니다. AI가 생성한 코드가 실제 시스템에 적용되었을 때 발생할 수 있는 예기치 못한 오류나 비가역적 문제는 심각한 결과를 초래할 수도 있습니다. 특히 강화학습 기반의 시스템에서는 의도하지 않은 방향으로 학습 보상이 이루어질 가능성도 존재하죠. 개선 방향에 대한 주도권을 AI가 가지게 되었을 때, 그 결과가 인류에게 반드시 유익한 방향이 되리라 어떻게 보장할 수 있을까요?
출처 : DALL-E 생성
통제권
AlphaEvolve는 분명 AI 기술이 한 단계 더 도약했음을 보여주는 상징적인 사례일 것입니다.하지만 동시에, AI가 스스로 코드를 만들고 최적화하는 프로세스 자체가 매우 민감하고 위험한 영역이라는 점을 잊어서는 안 됩니다. 통제력의 상실은 자칫 전체 시스템을 받치고 있던 토대를 근본부터 무너뜨릴 수도 있습니다.
우리가 만든 AI가, 어느 순간 우리보다 더 빠르게 판단하고 실행하는 존재가 되었을 때, 그 신속함이 실수가 되지 않도록 철저한 검증 체계와 인간 중심의 안전 설계가 반드시 필요합니다. 기술이 진화할수록, 그것을 다루는 우리의 태도와 접근이 더욱 성숙해져야 한다는 이야기겠죠.
AI는 이제 또 다른 국면으로 들어가고 있다고 보여집니다.
촌장 드림
