METR 보고서, Anthropic 내부 AI R&D 가속 2배 추정 및 2027년 재귀적 자기개선(RSI) 가능성 제기

AI R&D Is Accelerating Towards Potential RSI in 2027

METR이 Anthropic의 AI R&D 과정에서 AI 시스템이 얼마나 개발 속도를 높이고 있는지 분석한 보고서를 발표했고, 현재 역량 발전 속도가 2024년 3월부터 2025년 10월까지보다 약 2배 빠르다고 추정했다. 기사는 이 수치가 AI 2027 시나리오 일정보다 수개월 앞선 것이며, 단순 외삽 시 완전한 재귀적 자기개선(RSI)까지 1년 미만일 수 있다고 전했다. 보고서는 Anthropic에 대한 내부 데이터 접근을 바탕으로 사전학습, 강화학습, 분야별 학습 연산량, 내부 모델의 벤치마크 점수, AI 가속 분석, 향후 모델 지표 예측, 관계자 인터뷰를 검토했다. 결론은 2025년 10월 이후 Anthropic의 ECI(유효 역량 지수) 진전이 이전 대비 약 2배이며, 그 가속의 상당 부분이 AI가 AI R&D를 수행하는 데서 비롯된 것으로 보인다는 것이다. 신뢰구간은 약 1.3배에서 3배로 넓다. 내부 모델을 포함하면 추정치가 Haiku 시스템 카드의 약 1.7배에서 약 1.9배로 올라간다고 기사는 설명했다. 기사는 Benjamin Todd의 외삽을 함께 소개했는데, 이에 따르면 Anthropic의 내부 AI R&D 데이터는 2027년 중반까지 Claude가 내부 연구를 주도하고 2027년 말 무렵 완전 자동화에 근접할 수 있음을 시사한다. 보고서의 핵심 근거 상당수는 민감 정보로 인해 가려졌다. 공개판은 AECI 등 추정치 중심이며, METR은 공개된 논거가 허용된 범위의 가시적 근거일 뿐 더 강한 근거가 존재한다고 밝혔다. METR은 의회가 전체 보고서를 검토할 수 있도록 Anthropic에 대한 소환을 제안했다. 한편 Ryan Greenblatt은 올해 1.15배에서 1.3배 속도 향상을 예상했고, Anthropic의 Opus 5.5 시스템 카드는 6주 전 최소 1.5배를 제시했다.