인공지능 AI

Google DeepMind의 AlphaEvolve: 인간보다 똑똑한 AI 요약

myinfo3482-1 2025. 5. 15. 22:01

뉴스 개요

  • 출처: MIT Technology Review (2025년 5월 14일)
  • 내용: Google DeepMind가 AlphaEvolve라는 AI 도구를 개발해 대형 언어 모델(LLM)을 활용, 수학 및 컴퓨터 과학의 오랜 난제를 풀고 실세계 문제를 인간보다 더 잘 해결했다. 데이터 센터 관리, 칩 설계, AI 훈련 효율화 등에서 기존 인간이 만든 솔루션을 능가하는 알고리즘을 만들어낸다.
  • 작동 원리: AlphaEvolve는 Gemini 2.0 LLM을 사용해 코드를 생성한다. LLM의 코딩이 종종 부정확한 점을 보완하기 위해, AlphaEvolve는 Gemini의 제안을 점수 매겨 나쁜 코드는 버리고 좋은 코드는 개선하며 최적의 알고리즘을 반복적으로 찾아낸다.
  • 성과:
    • 행렬 곱셈 같은 컴퓨터 과학 핵심 문제를 더 빠르게 해결하는 알고리즘을 개발했다. 14개 크기의 행렬 계산에서 기존 기록을 갱신했으며, 2022년 AlphaTensor의 기록도 넘어섰다.
    • 50개 이상의 수학 문제(분석, 기하학, 조합론, 수론 등)에서 75%는 기존 최적 솔루션을 재발견하고, 20%는 더 나은 답을 제시했다.
    • 데이터 센터 스케줄링 최적화, 하드웨어 설계 지원, AI 훈련 효율성 향상에 실질적으로 적용되고 있다.
  • 코믹 한마디: AlphaEvolve는 AI판 요리 대회 우승자 같다. Gemini가 “이 코드 어때?” 하며 던진 반죽을 맛보고, “이건 퍼석하고, 저건 덜 익었네!” 하며 버리고 조합해 최종적으로 오븐에서 갓 나온 미슐랭급 알고리즘을 내놓는다.

이미지: istockphoto.com

배경

  • DeepMind의 전적: Google DeepMind는 AI로 학문적 난제를 푸는 데 전문가다. 2022년 AlphaTensor는 행렬 곱셈 속도를 개선했고, 2023년 AlphaDev는 기본 계산 속도를 높였다. 2023년 말 FunSearch는 LLM으로 다양한 문제를 해결했다. AlphaEvolve는 이 흐름의 최신 모델이다.
  • 특별한 점: 이전 모델들은 특정 문제에 특화된 반면, AlphaEvolve는 LLM의 유연성과 반복 평가를 결합해 더 많은 문제를 효율적으로 푼다. 수학 문제부터 데이터 센터 정리까지, 마치 “이건 내가 다 해결한다!” 하는 만능 컨설턴트 같다.

시사점 

  1. 인간 코더의 위기: AlphaEvolve가 인간 프로그래머에게 “너 좀 쉬어, 내가 할게” 하며 어깨를 툭 치고 지나간다. 데이터 센터 효율화부터 칩 설계까지, 인간이 수십 년 쌓은 기록을 가볍게 깨부쉈다. 조만간 코더들이 “AlphaEvolve, 내 포트폴리오 좀 고쳐줘!” 하며 줄 설지도 모른다.
  2. AI가 AI를 튜닝: AlphaEvolve는 Gemini의 코드를 고쳐 더 나은 알고리즘을 만든다. 이건 AI가 동료 AI에게 “야, 코드 이렇게 쓰는 거 아니야!” 하며 코칭하는 꼴이다. 이런 식으로 AI끼리 서로 업그레이드하면, 인간은 그냥 팝콘 들고 구경만 할 판이다.
  3. 실세계 파급력: 데이터 센터 전력 절감, 칩 설계 개선, AI 훈련 속도 향상은 돈과 시간을 아끼는 결과로 이어진다. Google 데이터 센터가 전기를 덜 쓰면 환경도 살리고, 어쩌면 스트리밍 구독료도 덜 오를지 모른다. 물론, 그건 좀 낙관적인 꿈이다.
  4. 윤리적 숙제: AlphaEvolve가 너무 똑똑해지면, 인간이 “이 알고리즘 내 거야, AI 거야?” 하며 저작권 소송을 벌일 날이 올 수 있다. 더 무서운 건, 이런 AI가 군사나 해킹에 쓰이는 경우다. “AlphaEvolve, 드론 코드 좀 짜줘” 같은 요청이 현실이 되면 골치 아파진다.
  5. 한국에선?: 한국에서 AlphaEvolve가 활약하면 어떤 일이 생길까? 삼성 반도체 공장에 투입돼 “칩 설계 시간 30% 단축!”을 외치거나, 네이버 데이터 센터에서 “서버 전기세 반으로 줄였다!”고 자랑할지도. 하지만 한국 네티즌은 “이 AI가 내 배틀그라운드 랭킹도 올려줄까?” 하며 X에서 #AlphaEvolve_게임핵 해시태그를 띄울 거다. 심지어 누군가는 “AlphaEvolve, 치킨 배달 최단 경로 찾아줘!”라고 시킬지도. 한국에선 AI도 배달 앱부터 마스터해야 성공한다.

결론

AlphaEvolve는 Google DeepMind의 최신 걸작이다. Gemini LLM과 반복 평가를 결합해 인간보다 나은 알고리즘을 뚝딱 만들어낸다. 수학 문제, 데이터 센터, 칩 설계까지, 이 AI는 “내가 다 해먹는다!” 하며 세상을 바꾸고 있다. 하지만 너무 똑똑해져 인간이 “AI 때문에 백수 됐다”고 투덜대지 않도록, 윤리적 가이드라인도 필요하다. 한국에선? 이 AI가 치킨 배달 경로 최적화부터 시작해 게임 랭킹까지 노릴지도. Google, 한국 진출하려면 배달의민족과 먼저 손잡아라!