AI 안전 연구기관 METR은 앤트로픽의 내부 자료와 모델 평가 결과를 살펴본 뒤, 2025년 10월 이후 모델의 성능 개선 속도가 그 이전보다 약 1.9배 빨라졌다고 밝혔습니다. METR의 지표인 AECI에서 확인한 수치로, 95% 신뢰구간은 1.5~2.8배입니다. 이 속도가 이어졌다면 과거 약 2년 동안 쌓은 성능 향상을 최근 1년 만에 이룬 셈이라고 METR은 설명했습니다.
평가에는 2026년 8월 12일부터 10월 29일까지 앤트로픽의 내부 자료와 모델 점수, 직원 인터뷰 등이 활용됐습니다. METR은 직원 약 15명을 인터뷰했다고 AI Times는 전했습니다. METR은 실제 가속도가 과거의 1.3배나 3배에 가까울 수도 있다고 밝혔습니다. AECI는 확인 가능한 과제의 성능을 측정하므로, 이 결과가 실제 업무 전반의 발전 속도와 같다고 단정할 수는 없습니다.
가속의 상당 부분은 AI 활용과 관련
METR은 가속의 과반이 AI를 연구개발에 활용한 데서 비롯됐을 가능성이 크다고 봤습니다. AI는 코드 작성뿐 아니라 실험 설계와 결과 분석에도 쓰이고 있습니다. 반면 훈련용 컴퓨팅 자원이 더 빠르게 늘어난 것이 가속의 원인은 아니라고 판단했습니다. AI Times에 따르면 METR은 AI 활용이 가속분의 약 80%를 설명한다고 추정했지만, 정확한 기여도를 확정하기는 어렵다고 덧붙였습니다.
직원들의 생산성 평가는 참고 자료이지 독립적으로 확인된 성과 측정은 아닙니다. AI Times는 사내 설문에서 최신 내부 모델을 쓸 때 직원 생산성이 평균 약 12배 높아졌다는 응답이 있었다고 전했습니다. 이 수치는 주관적인 응답에 바탕을 둡니다. METR은 현재 AI 기여의 대부분이 사람의 감독 아래 이뤄지는 보조 작업이며, 모델 훈련의 핵심 과정을 AI가 완전히 자율적으로 수행한다는 증거는 아니라고 했습니다.
세 내부 모델은 아직 공개되지 않아
METR은 2026년 7월부터 10월 사이 훈련을 마친 미공개 모델 3개의 평가 결과도 확인했습니다. AI Times는 이 모델들이 임시로 ‘Model 2’, ‘Model 3’, ‘Model 4’라고 불린다고 보도했습니다. 어떤 클로드 제품에 속하는지, 일반에 출시될지는 알려지지 않았습니다. 최신 모델의 점수는 1.9배 가속 추정에 포함됐습니다.
METR은 향후 12개월 동안 컴퓨팅 자원, 데이터, 알고리즘의 뚜렷한 한계가 발전을 막을 것이라는 증거를 찾지 못했다고 밝혔습니다. 다만 아직 파악하지 못한 제약이 있을 수 있다고 했습니다. 또 앤트로픽이 보고서 근거의 상당 부분을 비공개 처리해, 외부 연구자가 결론을 독립적으로 검증하기 어렵다고 지적했습니다. METR은 AI가 다음 모델의 개발을 더 빠르게 돕는 흐름이 이어질 위험을 살피지만, 완전한 자율적 자기개선이 이미 실현됐다고 말하지는 않았습니다.
왜 중요한가
앤트로픽의 연구개발 방식이 모델 성능 개선 속도에 영향을 주고 있다는 점은 AI 도구를 쓰는 개발자와 이를 평가하는 안전 연구자에게 중요합니다. 다만 측정은 특정 벤치마크에 기반하고 주요 근거 일부도 비공개여서, 일반 사용자가 체감할 성능 향상이나 가속이 계속될지는 아직 확인되지 않았습니다.
