Anthropic의 Glasswing 프로젝트: AI가 AI를 만들고 평가하는 시대

Anthropic이 Glasswing이라는 흥미로운 프로젝트를 진행 중이다. 한 마디로 요약하면 ‘AI가 AI를 만드는’ 실험이다. AI 모델이 다른 AI 모델을 설계하고, 구현하고, 심지어 평가까지 하는 재귀적인 시스템을 구축하는 게 목표다. 이게 왜 중요하냐고? 생각해 보면 AI 발전의 최종 목표 중 하나는 스스로 학습하고 개선하는 자율성을 갖는 것일 테다. Glasswing은 그 첫걸음인 셈이다.

AI가 AI를 개발하는 과정: 프롬프트부터 평가까지

Glasswing 프로젝트의 핵심은 AI 모델에게 ‘코드 생성’과 ‘코드 평가’라는 두 가지 주요 역할을 부여하는 것이다. 첫 번째 AI는 다른 AI 모델을 위한 프롬프트(명령어)를 작성한다. 이 프롬프트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 모델을 만드는 데 사용된다. 그 다음, 두 번째 AI는 이 프롬프트를 바탕으로 실제 코드를 작성하거나 모델을 구축한다. 마지막으로, 세 번째 AI가 생성된 모델의 성능을 평가하고 피드백을 제공한다. 이 피드백은 다시 첫 번째 AI로 돌아가 프롬프트 개선에 사용되는 순환 구조다. 마치 주니어 개발자가 시니어에게 피드백을 받아 코드를 개선하는 것과 비슷하다. 다만, 이 모든 과정에 사람이 개입하지 않는다는 점이 다르다.

Andrej Karpathy의 합류와 그 의미

최근 OpenAI를 떠났던 Andrej Karpathy가 Anthropic에 합류했다는 소식은 이런 맥락에서 더욱 주목할 만하다. 그는 Claude로 Claude를 더 잘 만드는 방법을 연구하는 신설 팀에 들어갔다. Karpathy는 AI 모델이 스스로를 개선하는 ‘재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)‘에 대한 깊은 이해를 가지고 있는 인물이다. 그의 합류는 Anthropic이 Glasswing 같은 프로젝트를 통해 AI 자율성을 확보하려는 의지가 얼마나 강한지를 보여주는 신호로 읽힌다. AI가 스스로 코드를 짜고, 그 코드로 더 나은 AI를 만드는 과정은 언젠가 인간의 개입 없이도 AI가 폭발적으로 발전할 수 있는 가능성을 열어줄 것이다.

초기 단계의 도전과 미래

물론 Glasswing 프로젝트는 아직 초기 단계다. Anthropic은 초기 실험에서 AI가 생성한 코드가 항상 완벽하지는 않았지만, 특정 상황에서는 사람의 개입 없이도 유의미한 개선을 이끌어냈다고 밝혔다. 이는 아직 갈 길이 멀다는 의미이기도 하지만, 동시에 가능성을 보여주는 결과이기도 하다. AI가 스스로 버그를 찾고, 성능을 최적화하며, 새로운 기능을 추가하는 미래는 상상만 해도 흥미롭다. Anthropic 엔지니어가 정리한 AI와 일하는 5가지 원칙처럼, AI를 효과적으로 활용하는 방식에 대한 고민은 계속될 것이다. 결국 Glasswing 같은 시도가 성공한다면, 우리는 머지않아 ‘AI가 만든 AI’가 주도하는 시대를 맞이하게 될지도 모른다.