https://arxiv.org/abs/2506.13131

지난 해 발표 되었던 논문입니다.

이를 구현한 AI에이전트 알파이볼브는 코드 보조에 그치지 아니하고, 스스로 피드백을 통해 '이볼브' 즉 알고리즘을 창조해냅니다.

이 진화 매커니즘을 논문을 통해 드러내었고, 이제 제품으로 출시할 모양입니다.

# AI가 AI를 최적화.

이 혁신적인 에이전트는 본체인 제미나이의 커널 연산 속도를 23% 높이고 학습시간을 1% 단축시키며 전문가의 기나긴 작업을 짧은 시간의 자동화로 대체 가능하게 됩니다.

1969년의 스트라센 알고리즘을 알파이볼브는 개선해 내며, 

56년 만에 4x4 복소수 행렬 곱셈을 고작 48번의 스칼라 곱셉으로 처리하는 새로운 알고리즘을 창조해 내었습니다.

이미 구글 데이터 센터의 컴퓨팅 스케줄링 알고리즘을 효과적으로 개선하여 최적화 하여 적용중이라고 합니다.

https://twitter.com/hasantoxr/status/2026371848217456738

다양한 활용 방법이 있겠고, 연구 목적도 가능하지만,

일단 코딩에서의 예를 들어 보겠습니다.

1. 코드를 여러 가지 작성.

2. 테스트 후 가장 나은 코드를 선택 후 그것을 바탕으로 개선 된 코드를 작성.

3. 이 과정을 반복하며 완벽한 코드를 만들어 냅니다.

소위 재귀개선이라고 일컬어 지던 것을 이제... 드디어 눈으로 보고, 머잖아 사용할 수 있게 되었습니다.

여기서 드는 예가 있습니다.

컴퓨터, 스마트폰 등에서 지속 발생하는 데이터 정렬의 새로운 방법을 제시할 수 있습니다. 

이를 통해 더 나은 성능과 더 나은 전력소모, 더 나은 효율로 기기 관리의 연속성을 확보합니다.

다양한 응용 가운데 OS든 아니면 물류를 관리하는 알로리즘이든 

LLM을 활용한 이 알파이볼브가 기존의 알고리즘을 최적화하여 새로이 거듭나게 만들 수 있게 됩니다.

응용 가능성은... 가늠이 되지 얂습니다.

산업 현장에서 쓰이는 수 많은 알고리즘은 적게는 수십 년, 길게는 반백년 이상 된 것들을 기반으로,

이후 오랜 세월을 걸쳐 다듬어지고 발전해 왔지만,

이제 개인이나 회사에서 필요에 따라 그 알고리즘을 개선하여,

만줄의 코드가 필요했던 일을 천줄로 줄이고,

성능과 효율을 끌어 올릴 수 있게 되었습니다.

언론이나 다른 곳에서 지적하는 대목 외에 이런 생각도 듭니다.

서두에 언급한 알파이볼브의 논문과 같은,

그런 성격의 연구가 아카이브 되어 있다면, 그 연구 논문을 

다시 개선시키기를 반복하여 끝내 보다 더 완성도 있게,

그리고 실제 구현까지 하는 상황이 발생할 수 있지 않을까 싶습니다.

인간이 가르쳐준 지식 안에서만 대답했던 인공지능이

알파이볼브로부터 이제 AI가 인간이 만들어 놓은 알고리즘을 개선하거나

아예 새로운 지식과 기술을 발견하고 발명하는 시대로의 진입을 예고하고 있습니다.

구글이 구글한 일로 보입니다.