AlphaEvolve: AI의 재귀적 자기 개선 가능성을 시사
(deepmind.google)구글 딥마인드의 AlphaEvolve는 AI가 스스로 더 발전된 AI를 설계할 수 있는 재귀적 자기 개선의 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다.
이 시스템은 강력한 AI 모델인 Gemini를 활용하여 새로운 알고리즘이라는 '아이디어'를 창의적으로 생성하고, 이를 자동화된 평가 시스템과 진화적 프레임워크를 통해 반복적으로 테스트하고 개선합니다.
AlphaEvolve의 핵심은 AI가 단순히 기존 코드를 최적화하는 것을 넘어, 새로운 알고리즘 자체를 설계하고 발전시킨다는 점입니다. Gemini가 문제 해결을 위한 초기 알고리즘 코드를 생성하면, AlphaEvolve는 이를 평가하고 가장 유망한 버전을 선택하여 마치 생물의 진화처럼 점진적으로 더 나은 솔루션으로 발전시킵니다.
이러한 접근 방식은 AI가 자신 또는 다른 AI 시스템의 핵심 알고리즘을 개선하는 데 적용될 경우, AI 성능이 스스로를 발판 삼아 기하급수적으로 향상될 수 있는 재귀적 자기 개선의 고리를 형성할 잠재력을 내포합니다. 구글의 데이터 센터 운영 시스템 'Borg'의 효율성을 크게 향상시킨 사례는 AlphaEvolve가 이미 복잡한 실제 문제에 적용되어 인간이 만든 기존 시스템을 능가하는 해결책을 창조할 수 있음을 입증합니다. 이는 향후 AI가 AI 자체의 설계와 학습 방식을 혁신하며 스스로의 지능을 가속화하는 미래를 앞당길 수 있음을 시사합니다.