[화제] OpenAI(오픈AI)의 내부 모델과 차세대 아키텍처를 통한 RSI(재귀적 자기 개선) 가능성

요약

OpenAI의 내부 모델은 수학 분야에서 진정한 의미의 새로운 발견을 수행할 수 있는 역량을 갖췄으며, 이는 RSI(Recursive Self-Improvement) 도달을 위한 마지막 퍼즐로 평가된다. AI 연구는 수학과 달리 경험적 영역이기에 수많은 실험이 필요하며, 대규모 모델을 통한 실험은 막대한 비용을 발생시킨다. 하지만 OpenAI가 고성능 내부 모델을 o3-preview 사례처럼 소형 모델로 증류(distill)한다면 AI 연구의 실험 비용은 획기적으로 낮아질 수 있다. 샘 올트먼 역시 나비에-스토크스 방정식 결과 도출 비용이 1년 내 99% 감소할 것이라고 언급하며 효율성 개선에 집중하고 있다. 결국 소형화된 고성능 모델로 AI 연구 개발을 자동화하는 '힐 클라이밍' 단계에 진입하는 것이 RSI의 시작점이 될 것이다. 향후 핵심 관건은 고성능 내부 모델을 효율적인 소형 모델로 전환하는 데 걸리는 시간과, 이를 통해 AI 연구의 자기 개선을 실현하기까지의 기간이다.

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