무슨 일이 있었나
2026년 10월 7일, Epoch AI는 'AI가 아직 AI R&D를 자동화할 수 있는가?'를 발표하며, AI가 인간 연구자가 개발한 것과 비교 가능한 새로운 머신러닝 기법을 독립적으로 발견할 수 있는지 측정하는 새로운 평가인 InnovationEval의 초기 결과를 제시했습니다. 에이전트에게 종단 간 작업(강력한 GRPO 기준을 능가하는 사후 훈련 방법 고안, 정책 내 자기 증류(SDPO)에 기반)이 주어졌으며, 결과는 '최근 프론티어 모델들은 수천 달러 상당의 GPU 시간을 사용해 실험을 실행했음에도 이 작업에서 거의 진전을 보이지 못했다'는 것이었습니다. 이 보고서는 암기 추적 방법론(후속 모델인 GPT-6 Astra와 Claude Fable 5.1은 이미 기준 논문을 인지하고 있음)을 제시하고, 평가를 확장·반복하여 AI가 AI 연구 자체를 자동화하는 방향으로의 진전을 추적할 계획을 밝혔습니다.
왜 중요한가
AI가 AI R&D 자동화에 근접했다는 널리 인용된 주장에 대한 방법론적으로 엄밀한 정량적 검증으로, 능력 가속화 위험 논의에 유용한 교정 도구입니다.
필요한 조치
AI R&D 자동화 일정에 대한 주장을 평가할 때 InnovationEval 방법론과 결과를 증거 기반 기준선으로 사용하십시오.