Anthropic 공동 창립자 잭 클라크(Jack Clark)는 개인 뉴스레터 Import AI에서 AI의 재귀적 자기 개선이 자신이 앞서 예상한 2028년보다 2027년에 일어날 가능성이 크다고 밝혔습니다. 그는 P-Zero Research의 TasteVal 벤치마크를 근거로 들었습니다. 이 평가에서는 AI의 ‘실험 연구 감각’이 2025년 12월 이후 약 3개월마다 두 배로 향상된 것으로 나타났습니다. AI가 AI 연구를 잘 수행할 수 있다면 사람의 도움을 덜 받고 스스로를 개선할 수 있다는 것이 핵심 주장입니다.

TasteVal은 학습 데이터 준비와 모델 미세 조정을 포함해 실제 AI 개발에서 가져온 8개 과제를 AI에 맡겼습니다. 과제마다 최소 2명씩, OpenAI·Google DeepMind·NVIDIA·Microsoft Research 소속 전문가 24명의 결과와 비교했습니다. 가장 좋은 성능을 보인 Anthropic의 Opus 5.5는 시도당 전문가 평균 비용의 약 1/30로 인간 전문가 기준 성능을 넘어섰습니다.

클라크의 전망 시점은 창의적으로 보이는 최근 AI 수학 성과도 반영합니다. 그는 앞선 에세이 「AI 시스템이 곧 스스로를 만들기 시작한다」에서 창의성이 AI의 자기 개선 속도를 좌우하는 핵심이라고 주장했습니다. 올해 초에는 AI가 아직 큰 의미의 창의성을 보이지 않았다고 했지만, 지금은 수학 성과와 TasteVal 평가를 관점을 바꾼 주요 근거로 들고 있습니다. 벤치마크는 연구 감각 중 실험을 고르고 결과를 해석하는 부분을 측정하지만, 어떤 문제가 중요한지 선택하는 능력은 측정하지 않습니다. 클라크는 재귀적 자기 개선이 일어나면 AI의 발전이 더는 인간 연구자 수에만 좌우되지 않을 것이라고 말했습니다. 재귀적 자기 개선은 AI 연구를 수행하는 AI가 더 나은 AI를 만들고, 그 AI가 다시 더 나은 AI를 만드는 순환을 뜻합니다.

Anthropic 공동 창립자 잭 클라크(Jack Clark)는 개인 뉴스레터 Import AI에서 AI의 재귀적 자기 개선이 자신이 앞서 예상한 2028년보다 2027년에 일어날 가능성이 크다고 밝혔습니다. 그는 P-Zero Research의 TasteVal 벤치마크를 근거로 들었습니다. 이 평가에서는 AI의 ‘실험 연구 감각’이 2025년 12월 이후 약 3개월마다 두 배로 향상된 것으로 나타났습니다. AI가 AI 연구를 잘 수행할 수 있다면 사람의 도움을 덜 받고 스스로를 개선할 수 있다는 것이 핵심 주장입니다.

TasteVal은 학습 데이터 준비와 모델 미세 조정을 포함해 실제 AI 개발에서 가져온 8개 과제를 AI에 맡겼습니다. 과제마다 최소 2명씩, OpenAI·Google DeepMind·NVIDIA·Microsoft Research 소속 전문가 24명의 결과와 비교했습니다. 가장 좋은 성능을 보인 Anthropic의 Opus 5.5는 시도당 전문가 평균 비용의 약 1/30로 인간 전문가 기준 성능을 넘어섰습니다.

클라크의 전망 시점은 창의적으로 보이는 최근 AI 수학 성과도 반영합니다. 그는 앞선 에세이 「AI 시스템이 곧 스스로를 만들기 시작한다」에서 창의성이 AI의 자기 개선 속도를 좌우하는 핵심이라고 주장했습니다. 올해 초에는 AI가 아직 큰 의미의 창의성을 보이지 않았다고 했지만, 지금은 수학 성과와 TasteVal 평가를 관점을 바꾼 주요 근거로 들고 있습니다. 벤치마크는 연구 감각 중 실험을 고르고 결과를 해석하는 부분을 측정하지만, 어떤 문제가 중요한지 선택하는 능력은 측정하지 않습니다. 클라크는 재귀적 자기 개선이 일어나면 AI의 발전이 더는 인간 연구자 수에만 좌우되지 않을 것이라고 말했습니다. 재귀적 자기 개선은 AI 연구를 수행하는 AI가 더 나은 AI를 만들고, 그 AI가 다시 더 나은 AI를 만드는 순환을 뜻합니다.