# 구글 “AI의 자기개선, 아직은 요원하다”

> 구글 딥마인드 엔지니어들은 AI가 프로덕션 코드 대부분을 작성하지만 여전히 사람의 검토가 필요하며, AI 연구가 가속화되는 조짐도 없다고 밝혔다.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/ko/google-says-self-improving-ai-is-still-far-off

구글 엔지니어 헤이든 벨필드에 따르면, AI가 사람의 도움 없이 더 나은 AI를 설계한다는 ‘AI 자기개선’은 아직 현실과 거리가 멀다. 딥마인드의 내부 데이터에 따르면 현재 프로덕션 코드의 75% 이상을 AI가 작성하지만, 이렇게 작성된 코드 변경 사항 가운데 약 88%는 제출 전에 사람이 확인해야 한다.

## 자동화는 특정 작업에 효과적…연구에는 한계

최근 내부 측정에서 AI에 전적으로 맡긴 코드 변경의 비중은 7.5%에서 11.9%로 증가했다. 하지만 작업이 복잡해질수록 사람의 개입 없이 AI가 성공하는 비율은 급격히 떨어진다. 딥마인드의 아르곤 에이전트를 1,389회 실행한 결과, 창의적인 연구, 실험 설계, 미묘한 학습 문제 진단, 장기 계획에는 여전히 사람이 필수적이었다. 딥마인드의 선임 연구원 12명을 대상으로 한 소규모 설문에서도 비슷한 경향이 나타났다. 명확하게 정의되고 검증 가능한 작업은 자동화율이 높지만, 개방형 과학적 아이디어 구상은 자동화율이 낮다는 것이다.

## 벤치마크에 나타난 꾸준한 발전…가속 조짐은 없어

현실적인 머신러닝 엔지니어링 과제 74개로 구성된 딥마인드의 RE‑Bench에서 아르곤은 과제의 약 절반을 해결했다. Gemini 3.7 Flash의 점수인 27%보다 높은 수치다. 92개 벤치마크에서 123개 모델을 추적하는 일반 역량 지수(GCI)에 따르면, Gemini 모델의 성능은 월 약 0.1 GCI 포인트씩 향상되고 있으며, 속도가 빨라졌다는 통계적 증거는 없다. 벨필드는 Gemini 4 Argon의 소폭 성능 향상이 AI 주도의 가속화가 아니라 더 많은 컴퓨팅 자원과 조직 차원의 노력에서 비롯됐다고 말했다.

## 팩트

- 현재 구글 프로덕션 코드의 75% 이상을 AI가 작성하지만, 코드 변경 사항의 88%는 여전히 사람의 검토가 필요하다.
- AI에 전적으로 맡긴 코드 변경의 비중은 전체 변경 사항의 7.5%에서 11.9%로 증가했다.
- 아르곤은 딥마인드의 RE‑Bench 과제 74개 중 약 50%를 해결했다. Gemini 3.7 Flash의 점수는 27%였다.
- Gemini 모델의 역량은 월 약 0.1 GCI 포인트씩 향상되고 있으며, 측정 가능한 가속화는 나타나지 않았다.
- 일반 역량 지수는 92개 벤치마크에서 123개 모델을 추적한다.

## 왜 중요한가

구글을 비롯한 기업의 개발자에게 AI는 반복적인 코딩 작업을 처리할 수 있지만 여전히 사람의 검토가 필요하므로, 일자리가 하루아침에 사라지지는 않을 것이다. 더 넓은 AI 업계의 관점에서는 AI 연구가 스스로 가속화된다는 증거가 없어 ‘지능 폭발’이 빠르게 일어날 것이라는 전망은 여전히 추측에 머문다. 이에 따라 안전 문제도 더 긴 시간에 걸쳐 살펴볼 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Google says self-improving AI isn't anywhere close](https://the-decoder.com/google-says-self-improving-ai-isnt-anywhere-close/) – The Decoder, 2026-10-14

최종 업데이트: 2026-10-14