AI가 AI를 설계하는 기술, 어디까지 왔나

AI가 그림을 그려주고, 글을 써주고, 코드를 만들어주는 세상은 이미 익숙하다.
그런데 최근에는 더 놀라운 변화가 시작되고 있다.
바로 AI가 스스로 또 다른 AI를 설계하는 기술, 즉 AI-to-AI 자동 개발 시스템이다.

말 그대로,

“AI가 새로운 AI를 만들고, 고치고, 다시 발전시키는 시대”

가 열리고 있는 것이다.

“이게 정말 가능한가?”라는 생각이 들겠지만,
이미 여러 연구실과 기업에서는 실제로 이런 시스템을 운영하고 있다.
그럼 도대체 어떤 기술일까? 어디까지 와 있을까?
하나씩 차근히 살펴보자.

AI가 새로운 신경망 구조를 자동으로 설계하는 과정을 홀로그램 형태로 표현한 이미지

1. AI가 AI를 만든다는 게 무슨 말일까?

쉽게 말하면, AI가 개발자처럼 행동하는 것이다.

AI가 할 수 있는 일은 생각보다 많다.

• 어떤 AI 모델이 가장 좋은지 비교
• 더 나은 모델 구조를 직접 설계
• 학습에 필요한 설정값 자동 조절
• 코드를 직접 작성
• 오류를 찾아 스스로 수정
• 성능이 더 좋은 모델로 다시 재설계

즉,

AI를 만드는 과정 전체가 자동화되는 것

이라고 보면 된다.

과거에는 전문가가 일일이 짜야 했던 복잡한 구조를
AI가 스스로 설계하는 시대가 도래한 셈이다.

2. 어떻게 AI가 AI를 설계할 수 있을까?

이 기술 뒤에는 몇 가지 핵심 도구가 있다.
어려운 용어는 쉽게 풀어 설명한다.

① AutoML — “AI 개발 자동화 도구”

해외 클라우드 업체(구글, AWS 등)에서 이미 널리 쓰는 기술이다.

데이터만 넣어주면

• 어떤 모델을 쓸지
• 어떤 설정을 할지
• 어떻게 최적화할지

AI가 알아서 결정한다.

마치 “AI 개발 자동 조리기” 같은 개념이다.

② NAS — “AI가 직접 신경망 구조를 설계”

이 기술은 AI가

“레이어 몇 층으로 만들까?”

“어떤 구조가 가장 성능이 좋을까?”
를 스스로 고민하고 직접 만드는 방식이다.

이 과정을 통해 만들어진 AI 모델들이
이미 인간이 만든 모델 성능을 뛰어넘기도 했다.

③ AI Agent — “스스로 코딩하고 실험도 하는 AI”

AI Agent는 개발자처럼 다음 일을 한다.

• 코드를 작성
• 테스트 실행
• 에러 찾기
• 고치기
• 다시 실행

반복 작업을 AI가 알아서 수행하기 때문에
사람이 해야 할 수고가 크게 줄어든다.

④ 자기 개선(Self-Improving) AI

AI가 스스로

• 자신이 만든 코드를 평가하고
• 부족한 부분을 찾고
• 개선된 버전으로 다시 만드는

“자기 성장 구조”를 갖추고 있다.

이 기술은 아직 초기 단계지만
미래에는 굉장히 강력한 변화로 이어질 가능성이 크다.

3. 실제로 어디까지 왔을까?

생각보다 멀리 와 있다. 이미 여러 사례가 존재한다.

구글(DeepMind)

AutoML Zero라는 기술을 통해

AI가 알고리즘 자체를 처음부터 끝까지 만드는 데 성공

했다.

또한 NAS 기반으로 만든 EfficientNet 같은 모델은
이미 산업 전반에서 널리 활용 중이다.

오픈AI

GPT 계열 모델은 코드 생성·오류 수정·모델 설계 보조 등을
이미 높은 수준으로 수행한다.
AI가 AI 개발을 돕는 구조가 빠르게 현실이 되고 있다.

엔비디아

AI가 GPU 코드 최적화를 스스로 개선하는 연구가 진행 중이다.
AI가 사람이 만든 것보다 10~100배 빠른 코드 버전을 만들어내는 사례도 있다.

메타

LLaMA 기반 AI가 다른 AI 모델을 미세조정(Fine-tuning)하는 자동화 흐름을 구축하는 중이다.

4. 이 기술이 중요한 이유

AI가 스스로 AI를 만들기 시작하면
개발 속도는 기하급수적으로 빨라진다.

개발 시간이 줄어든다

AI는 24시간 쉴 틈 없이 스스로 실험을 반복한다.

사람이 짜기 힘든 복잡한 구조를 발견

AI는 인간의 상상 범위를 넘는 조합도 탐색한다.

비용 감소

대규모 실험을 자동으로 처리해 개발 비용이 크게 줄어든다.

서비스 품질 향상

AI가 지속적으로 모델을 개선하면서
더 빠르고 정확한 AI 시스템이 만들어진다.

이 모든 변화는 결국

AI 개발을 ‘사람이 짜는 기술’에서 ‘AI가 스스로 발전하는 기술’로 전환

시키는 흐름으로 이어진다.

5. 아직 해결해야 할 과제도 존재한다

AI가 AI를 만든다고 해서
모든 문제가 해결되는 것은 아니다.

왜 그런 모델이 만들어졌는지 설명이 어려움

AI가 만든 구조는 사람이 이해하기 어려운 경우가 많다.

잘못된 모델이 자동으로 확산될 위험

자기 개선 과정에서 오류가 증폭될 가능성도 있다.

GPU 자원 비용

특히 NAS는 많은 계산 자원을 사용한다.

통제 문제

“AI가 만든 AI”가 올바르게 작동하는지 사람이 감독해야 한다.

6. 결론: AI 개발의 주체가 바뀌는 시대

AI가 스스로 AI를 설계하는 기술은
이제 더 이상 먼 미래가 아니라 시작된 현실이다.

• AutoML은 이미 상용화
• NAS는 인간을 능가하는 구조를 만들어냄
• AI Agent는 개발 자동화로 업무를 대체
• Self-Improving AI는 미래의 핵심 기술

이 흐름을 합치면
AI가 스스로 진화하고, 스스로 더 나은 모델을 만드는 시대가 점점 가까워지고 있다.

앞으로는

“AI 개발자”보다

“AI 감독자, 검증자, 설계 의도 전달자”
역할이 더욱 중요해질 것이다.

AI 기술은 이제
사람이 만드는 것이 아니라
사람 + AI가 함께 만드는 ‘협력적 진화’의 단계에 도달했다고 볼 수 있다.