PANews 8월 3일 소식, The Information 보도에 따르면 구글 딥마인드 최고전략책임자 Jasjeet Sekhon은 현재 AI 업계의 전례 없는 자본 투입 뒤에는 미래 AI 시스템이 ‘재귀적 자기 개선’(Recursive Self-Improvement, RSI) 능력을 갖출 것이라는 데 베팅하는 것이 핵심 논리 중 하나라고 밝혔다.

재귀적 자기 개선이란 AI 시스템이 자체 능력을 자율적으로 분석·최적화하고, 더 효율적인 알고리즘을 설계하며, 모델 아키텍처를 개선해 차세대 AI 시스템이 지속적으로 강화되도록 하는 것을 말한다. Sekhon은 RSI가 AGI(인공 일반 지능)에 이어 AI 업계의 새로운 핵심 투자 서사가 되고 있다고 평가했다.

Sekhon은 최근 AI 분야에서 이 정도 규모의 인프라 투자가 장기적 가치를 입증하려면 더 높은 수준의 기술적 돌파구가 필요하며, RSI가 바로 그 핵심 방향 중 하나라고 지적했다. 그는 현재 AI 산업이 단순히 모델 규모와 컴퓨팅 성능 투입을 늘리는 데서 벗어나, 보다 자율적인 AI 에이전트 및 지능형 시스템을 점진적으로 모색하는 단계에 접어들고 있다고 짚었다. AI가 지속적인 자기 개선을 실현할 수 있다면 소프트웨어 개발, 과학 연구, 기업 생산 방식을 바꾸고 AI 인프라 투자 수익에 대한 기대치를 더욱 높일 수 있다는 것이다.

다만 현재 RSI는 여전히 탐색 단계에 머물러 있다. AI 모델이 코드 생성, 도구 호출, 연구개발 보조 등 능력을 갖추고는 있지만, 대규모 인력 개입 없이 진정한 자율 반복과 역량 도약을 달성하기까지는 기술, 안전성 및 통제 가능성 측면의 과제가 남아 있다.

빅테크들이 수천억 달러 규모의 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라 구축에 지속적으로 투자하는 가운데, 시장은 이 자금이 궁극적으로 AI를 ‘규모화 훈련’에서 ‘자기 진화’라는 새로운 단계로 이끌 수 있을지 주목하고 있다.