오픈AI가 자체 목표로 잡았던 '자동화된 연구 인턴' 달성을 공식 발표했어요. 연구 조직 전체 기준으로 사람 하루 노동량 대비 AI 에이전트가 3.1배 일하고 있대요. 다음 목표는 2028년 3월까지 '자동화된 AI 연구자'를 만드는 거라 재귀적 자기개선 논쟁도 다시 불붙었어요.
오픈AI가 9월 6일(현지시간) "Research acceleration: The view inside OpenAI"라는 제목의 글을 자사 블로그에 올렸습니다. 내용을 한 줄로 요약하면, 샘 올트먼이 2025년 10월 라이브스트림에서 던졌던 목표, 그러니까 며칠 걸리는 연구 과제를 사람 감독 아래 수행할 수 있는 '자동화된 연구 인턴'을 이제 달성했다는 겁니다.
숫자로 보면 꽤 인상적이에요. 2026년 8월 중순 기준으로 오픈AI 연구 조직은 사람 하루 노동량 1에 대해 AI 에이전트 3.1 워크데이 분량을 쓰고 있다고 합니다. 근데 재밌는 건, 2026년 6월 전까지만 해도 연구 조직 전체의 에이전트 가동 시간이 사람 노동량보다 적었다는 거예요. 그러니까 불과 두세 달 사이에 역전을 넘어 3배 이상으로 벌어진 셈이죠.
비용도 같이 공개됐는데요, 중간값 연구원이 하루에 API 가격 기준 600달러어치 추론을 내부 에이전트에 돌리고 있고, 헤비 유저는 하루 7,000달러 넘게 태운다고 해요. 솔직히 이 정도면 왠만한 스타트업 서버비 수준 아닌가 싶기도 하고, 오픈AI가 자기 회사 연구에 얼마나 공격적으로 에이전트를 투입하고 있는지 짐작이 갑니다.
다만 오픈AI 스스로도 선을 그은 부분이 있어요. 3.1배라는 수치가 곧 3.1배의 생산성 향상을 의미하는 건 아니라는 겁니다. 에이전트 가동 시간은 병렬로 돌기도 하고, 중복되기도 하고, 실패하기도 하고, 사람이 옆에서 계속 방향을 잡아줘야 하는 경우도 많거든요. 실제로 4시간에서 8시간 걸리는 과제에서는 '성공'으로 집계된 실행 중 절반 이상이 최소 한 번은 사람 개입이 필요했다고 인정했습니다. 그러니까 아직은 완전 자율이라기보다 사람과 에이전트가 함께 일하는 그림에 가깝다고 봐야겠죠.
그럼에도 오픈AI가 이 발표를 하는 이유는 명확합니다. 다음 목표가 2028년 3월까지 '자동화된 AI 연구자'를 만드는 거거든요. 사람 감독 아래 딥러닝과 정렬(alignment) 연구를 스스로 진전시킬 수 있는 시스템, 즉 반복적으로 자기 자신을 개선해나가는 재귀적 자기개선(RSI)에 한 발 더 다가서겠다는 선언이에요. 이 대목에서 오픈AI는 스스로 "완전히 정렬된 RSI까지 안전하게 가는 방법을 아직 모른다"고 밝혔고 "안전과 정렬 연구가 (역량 발전) 속도를 따라간다고 가정할 수 없다"는 표현도 썼습니다. 자기들이 만드는 기술의 위험성을 스스로 인정하면서도 계속 밀어붙이는 모양새죠.
사실 이 발표를 보면서 좀 묘한 기분이 들었어요. 연구를 가속하겠다는 목표 자체는 이해가 되는데, 그 가속의 끝이 '사람 개입 없이도 스스로 개선하는 AI 연구자'라는 걸 이렇게 담담하게 공개해도 되나 싶더라고요. 물론 오픈AI 입장에서는 투명성 차원에서 먼저 공개하는 게 낫다고 판단했겠지만요.
경쟁사들도 가만히 있지는 않을 것 같아요. 앤스로픽이나 구글 딥마인드도 내부적으로 비슷한 지표를 재고 있을 가능성이 높고, 이번 발표가 업계 전반의 '에이전트 기반 연구' 경쟁에 불을 지필 걸로 보입니다. 3.1배가 6개월 뒤에는 얼마가 되어 있을지, 그리고 그 수치가 진짜 연구 성과로 이어질지는 좀 더 지켜봐야 할 것 같네요.
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