🔎 #746. AI가 AI 연구를 하기 시작하다(ASI-Arch)

Published on: 2026.05.11

안녕하세요?
매일 사람이 쓰는 뉴스레터 Daily Prompt입니다.

오늘은 AI 연구의 일부를 자동화하는 시스템 ASI-Arch를 소개한 논문을 다룹니다.

AI가 AI 연구를 하기 시작했다

최근 AI 연구 커뮤니티에서 AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery라는 논문이 화제가 되고 있습니다. 제목 그대로, 모델 아키텍처를 발견하는 과정에서 알파고(AlphaGo)의 37수(Move 37) 같은 순간이 나타날 수 있는지를 다룬 논문입니다.

논문이 소개하는 시스템은 ASI-Arch입니다. 핵심 사실만 먼저 정리하면 이렇습니다.

ASI-Arch는 LLM 기반 멀티에이전트 프레임워크입니다.
대상은 신경망 아키텍처 발견, 그중에서도 linear attention architecture discovery입니다.
시스템은 새로운 아키텍처 아이디어를 만들고, 실행 가능한 코드로 구현하고, 훈련과 실험으로 성능을 확인합니다.
실험 결과를 분석한 뒤, 그 결과를 다음 설계에 다시 반영하는 반복 루프를 갖습니다.

여기서 말하는 아키텍처는 건물 설계도와 비슷합니다. AI 모델도 그냥 큰 덩어리 하나가 아니라, 정보를 어떤 순서로 읽고, 무엇을 기억하고, 어떤 계산을 먼저 할지에 대한 내부 구조를 갖습니다. ASI-Arch는 사람이 모든 설계 후보를 직접 떠올리는 대신, AI에게 여러 설계안을 만들게 하고, 실제로 작동하는지 실험하게 한 뒤, 더 나은 설계 방향을 다시 찾아가게 만든 시스템입니다.

논문 초록에 따르면 ASI-Arch는 다음과 같은 결과를 냈다고 보고합니다.

1,773개의 autonomous experiments
20,000 GPU hours 이상의 계산 자원 사용: 아주 많은 계산 자원을 투입했다는 뜻
106개의 SOTA linear attention architectures 발견: 기존 기준에서 좋은 성능을 낸 새 설계 후보를 여럿 발견했다는 의미
알파고(AlphaGo)의 37수처럼, 사람이 쉽게 떠올리지 못한 설계 패턴을 AI가 찾아낼 수 있다는 해석

위 결과를 해석하여 중요한 포인트를 짚자면:

연구자가 후보 아이디어를 하나씩 손으로 만들고 테스트한 것이 아니라, AI 시스템이 수많은 설계안을 만들고 실험하면서 좋은 후보를 찾아냈다고 합니다.
연구는 'AI가 새로운 정답 하나를 찍었다'가 아니라, 연구의 탐색 과정 자체가 대규모 반복 실험으로 바뀌고 있다는 점을 짚습니다.
또한 가설 생성 → 구현 → 실험 → 분석 → 다음 가설로 이어지는 연구 루프를 하나의 시스템으로 묶을 수 있다는 가능성을 제시합니다.

마무리

ASI-Arch가 보여주는 변화는, 연구의 일부가 가설 → 구현 → 실험 → 분석 → 다음 가설로 이어지는 닫힌 루프로 자동화되기 시작했다는 점입니다. 다만 연구 자동화와 과학의 완전 자동화는 다를 수 있습니다. 목표 함수가 비교적 명확하고 실험을 빠르게 돌릴 수 있는 영역은 자동화가 빨라질 수 있습니다. 하지만 무엇을 중요한 연구의 질문으로 삼을지, 어떤 문제를 연구 대상으로 삼을지, 그 발견이 사회적으로 어떤 의미를 갖는지는 단순히 AI만으로 최적화하기 어렵습니다.
그래서 앞으로 더 중요해지는 질문은 '누가 연구의 목표를 정하는가?'가 될 수 있습니다. AI는 주어진 게임판 안에서는 빠르게 탐색할 수 있지만, 어떤 게임판을 만들 것인가는 여전히 정치적이고 사회적인 문제이며, 결국 인간이 결정하게 됩니다.
만약 AI로 인해 연구가 자동화가 된다면, 불평등은 '누가 더 빠르게 연구할 자원과 시스템을 갖고 있는가'에서 생길 수 있습니다. 컴퓨팅 파워, 독점 데이터, 자동 실험실, 고성능 시뮬레이터, 실패한 실험 로그가 새로운 연구 권력이 됩니다.
만약 독점적 자원과 시스템을 가진 연구실에서 '돈이 되고 세상의 주목을 받는' 연구만 하게 된다면 어떻게 될까요? 아마도 감시, 광고 최적화, 금융, 무기, 노동 통제처럼 돈과 권력이 붙은 문제에서는 AI를 사용해 관련 기술이 빠르게 발전할 수 있지만, 여성 건강, 돌봄, 장애, 희귀질환, 출산 부담 완화처럼 시장에서 늦게 보상받는 문제는 계속 뒤로 밀릴 수 있습니다.
그래서 AI 시대에는 그 어느 때보다 '사명감'이라는 단어의 무게가 무겁게 느껴집니다. AI가 많은 것을 해내고 자동화할수록, "나는 어떤 일을 해야하는가? 어떤 세상을 위해 일을 할 것인가?"와 같은 업에 대한 본질적인 질문을 마주하게 됩니다.
오늘 뉴스레터는 밤늦게 전해드리게 되었네요. 사실 오늘 KBS N <AI토피아> 촬영을 하고 왔습니다. 그동안 글로만 구독자님과 소통을 해왔지만, 이제 영상 매체를 통해서도 구독자님과 만날 수 있게 되었네요. 앞으로 뉴스레터가 발행되지 않는 매주 주말, <AI토피아>를 통해 구독자님을 만날 수 있게 되어 영광이고, 또 설레기도 합니다.
방송은 처음이라 부족한 점이 많지만, 그래도 정말 재밌게 촬영했고, 구독자님도 재밌게 보실 수 있으리라 믿습니다! 5월 30일 첫 방송이고요, 뉴스레터 통해서 영상도 함께 공유드리겠습니다 :) 좋은 밤 되세요!