AI가 AI를 만드는 시대: 스스로 진화하는 AI의 최전선 조망
Session Overview
AI는 이제 인간이 설계한 모델을 실행하는 도구를 넘어, 새로운 알고리즘을 발견하고 코드를 작성하며 학습 데이터를 생성하는 등 AI 개발 과정 자체에 참여하기 시작했다. 모델이 자신의 결과를 평가하고 개선하거나, 여러 AI가 협력해 더 나은 시스템을 만드는 기술이 발전하면서 AI 연구와 개발의 방식에도 근본적인 변화가 나타나고 있다.
이번 세션에서는 AI가 AI의 학습과 설계, 평가를 지원하는 ‘재귀적 발전’의 가능성을 살펴본다. 자동화된 연구와 소프트웨어 개발, 자기 개선형 에이전트, 개방형 학습 시스템 등 AI가 스스로 능력을 확장하는 데 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 인간 연구자의 역할이 어떻게 변화할지, AI의 자율적인 발전을 어디까지 허용할 수 있을지, 안전성과 통제 가능성을 확보하기 위해 어떤 원칙과 검증 체계가 필요한지도 폭넓게 짚어본다.
Key Discussion Points
- AI가 새로운 알고리즘과 코드를 만들고 학습 데이터를 생성하는 자동화 연구의 현재
- 자기 평가와 자기 개선, 다중 AI 협업을 통한 재귀적 발전의 가능성
- 자기 개선형 에이전트와 개방형 학습 시스템의 핵심 기술
- AI 연구·개발 환경에서 변화하는 인간 연구자의 역할
- 자율성 확대와 함께 요구되는 안전성, 통제 가능성, 검증 체계
Speakers
Andrew Dai는 Google Brain과 DeepMind에서 12년간 Research Scientist로 활동했다. 2015년에 발표한 그의 논문은 OpenAI가 ChatGPT의 원조 레시피로 인용한 연구로 알려져 있으며, Gemini, GLaM, PaLM 2의 핵심 영역을 이끌었다. 발표한 연구들의 누적 피인용 수는 7만 5천 건을 넘는다.
현재는 인간이 시각 정보를 이해하고 추론하는 방식을 AI로 구현하는 Elorian AI를 이끌고 있다. Elorian AI는 최근 Menlo Ventures, Altimeter, Striker Venture Partners, NVIDIA, Jeff Dean의 투자를 받아 기업가치 3억 달러에 5,500만 달러를 조달하며 공식 출범했다.
이문태는 LG AI연구원 슈퍼인텔리전스랩장으로 재직하고 있으며, 미국 일리노이대학교 시카고 캠퍼스 정보·의사결정과학과 교수로도 활동하고 있다. 대규모 언어모델과의 여정은 2019년 Microsoft Research Redmond의 초빙 연구원으로 활동하며 야심찬 Universal Language Modeling 프로젝트를 시작한 데서 본격화되었다.
주요 연구 분야는 텍스트 및 코드 생성 모델의 계획, 추론, 평가이다. 현재는 대규모 추론 모델과 도메인 특화 에이전트 시스템의 발전을 위해 인스트럭션 튜닝 및 강화학습 정렬 데이터를 생성하는 대규모 플랫폼 EXAONE Data Foundry를 이끌고 있다. NAACL 2024 Social Impact Award와 NAACL 2025 Best Paper Award를 수상했다.
자세한 연사 정보는 추후 공개될 예정입니다.