구글이 알고리즘을 스스로 검증한 뒤 성능을 개선하는 인공지능(AI) 모델을 선보였다.

구글의 AI 연구 조직인 딥마인드는 14일(현지시간) 블로그를 통해 새로운 AI 에이전트(비서)인 '알파이볼브'(Alpha Evolve)를 공개했다. 구글의 대규모 언어모델(LLM)인 '제미나이'에 자동 평가 시스템을 접목했다. 품질과 정확도를 수치로 바꿔 정량 평가한 뒤 더 나은 문제 해결 방법(알고리즘)을 찾는 식이다. 

알파이볼브는 두 가지 AI 모델을 활용한다. 연산 속도가 빠르고 가벼운 '제미나이 플래시'로 알고리즘을 생성한 뒤, '제미나이 프로'가 이를 시행하고, 심층 분석한다. 이를 반복해 수 천개의 알고리즘을 생성하고 이 중 가장 성능이 뛰어난 알고리즘을 선택한다. 이를 통해 AI가 잘못된 답안을 제시하는 '환각'(할루시네이션) 현상을 줄일 수 있다는게 구글측의 설명이다.

구글은 지난 1년 간 알파이볼브를 내부에서 시범 적용했다. 서버를 최적화하는 소프트웨어(SW)를 개선하는데 이 AI를 사용했다. 구글의 모든 데이터센터에 알파이볼브를 적용하자, 컴퓨팅 자원(리소스)을 이전보다 0.7%가량 절약했다. AI 반도체인 TPU(텐서 처리장치) 개발에도 이 AI를 썼다. 불필요한 연산을 제거하고, 새로운 아키텍처(기초 설계)에 관한 코드 작성을 맡겼다. 그 결과 TPU의 연산 속도는 이전보다 23%가량 빨라졌다. 제미나이 훈련시간도 이전보다 1%가량 줄었다.

딥마인드는 알파이볼브를 통해 컴퓨터 과학의 발전 속도가 더 빨라질 것으로 기대하고 있다. 이 AI가 수학 난제를 해결하는 데 강점이 있어서다. 컴퓨터 과학은 이산 수학, 선형대수 등 수학에 기반을 둔다. 구글에 따르면 정수론, 기하학 등 50여개 수학 문제를 푸는 데 알파이볼브를 사용한 결과, 약 75%가량의 문제에서 새로운 해결방안을 찾아냈다. 20%의 문제는 이전에 나온 해법을 더 빠르게 풀 수 있는 논리를 찾았다. 


딥마인드가 범용인공지능(AGI)의 실마리를 찾았다는 해석도 나온다. 알파이볼브가 작동하는 방식이 '재귀 개선'과 비슷해서다. 재귀 개선은 사람의 개입 없이 AI가 스스로 개선하는 개념을 뜻한다. 이 기술이 구현되면 사람의 지능과 맞먹을 수 있다. 딥마인드도 알파이볼브의 효용성을 특정 분야에 국한하지 않았다. 딥마인드는 "알파이볼브는 구체적인 지표로 성능을 평가하는 모든 분야에 쓸 수 있다"며 "컴퓨터 과학뿐 아니라 신소재 공학, 신약 개발 등 더 많은 분야에서 혁신을 가져올 수 있다"고 설명했다.