AI가 AI 연구를 극적으로 가속하고 있음

METR 조사에 따르면 Anthropic의 AI 역량 발전 속도는 최근 1년간 이전 1년 대비 약 2배가 됐으며, 현재 이 속도를 유지하는 주된 요인은 AI를 통한 연구 자동화로 추정됨 전체 역량 발전이 2배 빨라지려면 연구 노동의 생산성은 훨씬 더 높아져야 함. 실험용 연산 자원과 수확 체감을 고려한 단순 모형에서는 약 10배의 노동 생산성 향상이 필요할 수 있지만, 불확실성이 매우 큼 더 강력한 AI가 연구를 가속하고 다시 더 강력한 AI를 만드는 복리적 가속을 막을 명확한 병목은 이번 조사에서 발견되지 않았음. 다만 METR 조사팀도 판단이 여러 차례 바뀌었으며 상당한 불확실성을 인정함 AI에 의한 가속이 매끄럽게 증가한다고 가정하면 1년 이내 극단적 초지능에 도달한다는 단순 외삽이 가능함. 이는 조건부 분석이며, 실제로는 소프트웨어 효율의 상한이 존재함 핵심 근거 상당수가 비공개 처리돼 외부 검증이 어려움. 모델 가중치와 알고리듬 비밀 보호, 감시와 정렬 검증, 필요시 발전 속도를 조절할 거버넌스와 함께 근거 공개가 필요함 Anthropic의 가속 기준과 METR 조사 Anthropic은 S1 문서에서 책임 있는 확장 정책인 RSP의 ‘AI로 인한 극적인 발전 가속’ 기준에 곧 도달할 수 있다고 밝힘 2026년 7월 발효된 RSP는 다음 조건을 요구함 AI가 연구개발에 크게 기여하지 않는 상황의 예상 발전 속도와, 과거 AI 기여 없이 관측한 가장 빠른 지속적 발전 속도 양쪽 모두의 2배를 관측하거나 예상해야 함 인력이나 연산 자원 증가, 일반적 생산성 개선보다 연구/엔지니어링 자동화가 이 가속에 상당히 기여했을 가능성이 있고, 추세가 이어지면 더 큰 가속으로 이어질 가능성이 있어야 함 두 비교 기준은 AI가 없었다면 발전이 크게 둔화했을 상황에서, AI로 기존 추세만 유지한 경우를 제외하기 위한 것으로 해석됨 METR은 수개월간 Anthropic 내부에 깊이 접근해 조사했으며, 공개 보고서에서 2025년 10월~2026년 10월의 발전 속도가 직전 12개월의 약 2배였다고 추정함 공개된 측정치는 Epoch Capabilities Index의 내부 버전인 AECI임 다른 보조 근거는 폭넓게 삭제됐으며, 조사팀이 가장 유익하다고 판단한 근거의 과반이 비공개 상태임 초기 가속에는 여러 요인이 작용했을 수 있지만, 현재 빨라진 속도를 유지하는 이유의 대부분은 AI 자동화일 가능성이 높음. 이 판단의 근거도 비...