Google DeepMind 최초 감사: AI가 자체 연구 개발을 가속화하지 않음, 75% 코드가 AI에 의해 작성됨

Google DeepMind는 Gemini 4 Argon 안전 보고서에서 머신러닝 연구 개발 자동화에 대한 첫 번째 전체 실증 평가를 발표했습니다. 결론은 AI가 AI 자체의 연구 개발을 가속화하지 않았다는 것입니다. 비록 AI가 해당 실험실 엔지니어가 제공한 대부분의 코드를 작성했지만 말입니다. 평가에 참여한 연구원 Haydn Belfield는 X에서 현재 엔드 투 엔드 ML R&D 가속화가 현저한 하지 않다고 밝혔으며, 따라서 AI 주도의 ML R&D 위험은 현재 낮다고 합니다.

팀은 내부 지수 GCI v1을 구축하여 123개의 AI 모델을 92개의 벤치마크에서의 점수를 단일 수치로 합성했습니다. 최첨단 Gemini 능력은 약 매월 0.1 GCI 포인트의 안정적인 속도로 향상되며, Gemini 1.5 Pro는 2024년 말에 0.5 포인트에 근접하고, Gemini 3.8 Flash는 2026년 9월에 약 2.9 포인트를 약간 초과하며, Argon은 추세선보다 약 3.3 포인트 높지만, Belfield는 이것이 AI 주도의 가속이 아닌 계산 능력과 조직의 투입 증가에서 비롯되었다고 말했습니다.

DeepMind가 생산한 코드의 75% 이상이 AI에 의해 작성되었으며, 완전히 위임된 코드 병합 요청 비율은 4월에서 9월 사이에 7.5%에서 11.9%로 증가했습니다. 그러나 약 88%의 요청은 여전히 여러 차례의 인공지능 유도 또는 수작업 작성이 필요합니다. 12명의 선임 연구자에 대한 조사에 따르면, 자동화는 명확하고 검증 가능한 실행 작업에서 가장 높고, 개방형 과학 구상, 새로운 실험 설계 및 진단 훈련 불안정 등에서는 가장 낮습니다.