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“AI가 새 알고리즘 발명?” 구글 알파에볼브, 56년 수학 기록 깼다!

댓글 1 · 저장 0 2025.05.15 17:54

기사 3줄 요약

1 구글 딥마인드, 새 AI '알파에볼브' 공개
2 스스로 알고리즘 개선하고 새 알고리즘 발명
3 56년 수학 난제 해결, 구글 시스템 효율화

구글의 인공지능 연구 부서인 딥마인드가 또 한 번 세상을 놀라게 했습니다. 바로 ‘알파에볼브(AlphaEvolve)’라는 이름의 새로운 AI를 공개했기 때문입니다. 이 AI는 단순히 주어진 문제를 푸는 것을 넘어, 아예 새로운 해결 방법, 즉 알고리즘까지 스스로 만들어낼 수 있다고 합니다. SF 영화에서나 보던 일이 현실이 된 것입니다. 알파에볼브는 기존의 AI 모델인 제미나이(Gemini)를 기반으로 하지만, 여기에 ‘진화적 접근 방식’이라는 특별한 능력이 더해졌습니다. 마치 생물이 환경에 적응하며 진화하듯, 알파에볼브도 여러 해결책을 만들어 평가하고, 그중 가장 좋은 것을 골라 더욱 발전시키는 방식으로 작동합니다.

그래서, 알파에볼브가 정확히 뭔데?

알파에볼브는 스스로 코드를 짜고 개선하는 AI 코딩 요원이라고 생각하면 쉽습니다. 하지만 일반적인 AI 챗봇과는 차원이 다릅니다. 우리가 AI 챗봇에게 질문하면 가끔씩 부정확하거나 꾸며낸 답변을 내놓는 경우가 있는데, 알파에볼브는 복잡한 알고리즘 문제를 다룰 때 훨씬 높은 정확도를 자랑합니다. 이는 알파에볼브가 가진 ‘자동 평가 시스템’ 덕분입니다. 연구원이 문제와 함께 가능한 해결책의 방향을 입력하면, 알파에볼브는 제미나이 플래시(빠른 탐색용)와 제미나이 프로(정밀 분석용) 모델을 활용해 다양한 해결책 후보들을 만들어냅니다. 그리고 이 해결책들을 자체 평가 시스템으로 꼼꼼히 분석해 가장 뛰어난 것을 찾아내고, 이를 바탕으로 더 나은 해결책으로 ‘진화’시켜 나갑니다.

어떻게 스스로 똑똑해지는 거야?

알파에볼브의 핵심은 바로 이 ‘진화적 프레임워크’입니다. 여러 개의 코드 조각(해결책 후보)들을 만들고, 각 코드 조각이 얼마나 문제를 잘 해결하는지(적합도)를 평가합니다. 마치 자연선택처럼, 좋은 평가를 받은 코드 조각은 살아남아 다음 세대로 이어지고, 이 과정에서 약간의 변형(돌연변이)을 거치며 더 새롭고 효율적인 해결책으로 발전하게 됩니다. 이러한 과정을 반복하면서 알파에볼브는 사람이 생각하지 못한 창의적인 해결책까지 찾아낼 수 있습니다. 특정 분야 지식만 집중 학습했던 이전의 알파폴드(단백질 구조 예측 AI)와 달리, 알파에볼브는 프로그래밍이나 알고리즘과 관련된 문제라면 어디든 적용 가능한 범용 AI라는 점도 큰 특징입니다.

그래서 뭘 해냈는데? 성과가 대단하다며?

알파에볼브는 이미 구글 내부에서 놀라운 성과들을 보여주고 있습니다. 구글 데이터 센터를 관리하는 ‘보그(Borg)’ 시스템의 작업 스케줄링 방식을 개선해, 전 세계 구글 컴퓨팅 자원의 0.7%를 절약하는 아이디어를 내놓았습니다. 구글 같은 거대 기업에게 0.7%는 어마어마한 규모입니다. 또한, AI 모델 학습에 필수적인 행렬 곱셈 분야에서는 1969년 수학자 볼커 슈트라센이 발견한 이후 56년간 깨지지 않던 4x4 복소 행렬 곱셈 알고리즘보다 더 효율적인 새로운 방법을 찾아냈습니다. 이전에는 49번의 곱셈이 필요했는데, 알파에볼브는 48번 만에 같은 결과를 얻는 알고리즘을 발명한 것입니다. 심지어 차세대 AI 반도체(TPU) 설계에도 참여해, 불필요한 부분을 줄여 효율을 높이는 개선안을 제시하기도 했습니다.

그럼 이제 인간 개발자는 다 필요 없어지는 거 아냐?

알파에볼브의 등장은 AI가 단순 작업을 넘어 창의적인 영역까지 넘볼 수 있다는 가능성을 보여줍니다. 하지만 아직은 명확한 평가 기준이 있는 문제 해결에 더 강점을 보이며, 일반 대중이 쉽게 사용하기에는 복잡하고 많은 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 현재는 구글 내부에서만 활용되고 있지만, 앞으로 더 발전하면 과학 연구나 산업 현장에서 인간 연구자들을 돕는 강력한 도구가 될 것으로 기대됩니다. 알파에볼브의 성공은 AI 기술이 수학, 과학, 공학 등 다양한 분야에서 혁신을 가속화할 새로운 시대의 시작을 알리고 있습니다.