OpenAI는 9월 6일 공개한 보고서 "Research acceleration: The view inside OpenAI"에서 사내 목표로 삼았던 '자동화 연구 인턴' 수준을 달성했다고 밝혔다. 보고서는 이를 사람의 지시 아래 명확하게 정의된 연구 과제를 수행할 수 있는 시스템으로 정의하며, 숙련된 연구자도 며칠씩 걸리는 과제까지 포함된다고 설명했다.
이 주장을 뒷받침하는 것은 사내 사용 데이터다. 8월 중순 기준으로 AI 에이전트는 연구자 1명의 표준 8시간 근무일 하나당 3.1 에이전트 근무일에 해당하는 작업량을 처리한 것으로 기록됐다. 같은 기간 연구자 1인당 하루 추론 비용 중앙값은 600달러를 넘었고, 상위 10% 사용자는 하루 7000달러를 넘겼다. 동시에 에이전트 4개 이상을 돌리는 연구자도 늘고 있다. 보고서는 또 2026년 8월 활성 연구자 1인당 실험 수가 2025년 1월 집계를 시작한 이래 최고치를 기록했다고 밝혔다.
보고서가 스스로 밝힌 한계
이 문서는 결과를 과장하지 않는다. 성공률은 명확한 정답(그라운드 트루스)이 있는 과제에서만 집계되며, 객관적으로 맞고 틀림을 가릴 수 없는 연구 작업은 포함되지 않는다. 소요 시간이 4~8시간인 과제에서는 절반 이상이 여전히 사람의 개입 없이는 마무리되지 않는다. 보고서에는 "The measurements are preliminary(이 측정치는 아직 예비 단계다)"라는 문구가 그대로 들어 있으며, 여러 잠재적 병목 요인 때문에 개별 지표의 상승폭만큼 전체 연구 속도가 따라가지 못할 수 있다고도 경고한다.
최종 목표에 대해서는 보고서의 표현이 솔직하다. "We do not yet know how to safely get all the way to aligned, full RSI(정렬된 완전한 재귀적 자기 개선에까지 안전하게 도달하는 방법은 아직 모른다)"라며, 완전한 재귀적 자기 개선에 이르는 안전한 경로를 아직 파악하지 못했다고 인정한다.
3.1이라는 수치는 현재로서는 외부에서 검증할 수 없다. OpenAI 고유의 '에이전트 근무일' 환산 방식에 의존하고 있는데, 그 환산 기준은 공개되지 않았다.
지난번 일정 제시로부터 11개월
이 두 시점은 이번에 처음 나온 이야기가 아니다. 2025년 10월 한 라이브 방송에서 샘 올트먼은 이렇게 말한 바 있다.
"we think it is plausible that by September of next year, we have an intern-level AI research assistant and that by March 2028, we have a legitimate AI researcher."
(내년 9월까지 인턴급 AI 연구 보조원을, 2028년 3월까지는 제대로 된 AI 연구원을 갖게 될 가능성이 있다고 본다는 취지의 발언이다.)
OpenAI 자신의 설명에 따르면 첫 번째 시점은 예고했던 달에 맞춰 달성됐다. 두 번째 시점은 여전히 2028년 3월로 잡혀 있으며, 보고서는 이를 사람의 감독 아래 딥러닝과 정렬 연구를 진전시키고 반복적 개선을 뒷받침할 수 있는 자동화된 AI 연구원이지, 좁은 범위의 과제만 처리하는 보조원이 아니라고 설명한다.
이 시간표에는 그다지 순탄치 않은 두 가지 사건도 같은 보고서에 함께 기록됐다. 7월 20일에는 보안 문제가 발생한 뒤 회사의 컨테이너 서비스가 일시 중단됐다. 8월 7일에는 Astra가 중대한 사이버보안 역량을 갖춘 것으로 판정됐다. 연구 처리량을 끌어올리는 이 사내 도구 체계 자체가, 처리해야 할 보안 이슈도 함께 만들어내고 있는 셈이다.
청구서도 같이 불어난다
추론 비용 수치는 3.1이라는 비율보다 방향성을 검증하기가 더 쉽다. 연구자 1인당 하루 600달러라는 중앙값은, 연간 근무일을 250일로 대략 계산했을 때 100명 규모 연구팀이 에이전트 호출만으로 연간 약 6000만 달러 규모의 비용을 쓰게 된다는 뜻이다(학습 비용은 제외). 상위 10%에 해당하는 하루 7000달러 사용자라면, 1인당 연간 약 200만 달러에 육박하는 금액을 쓸 수 있다.
이 돈의 성격은 학습용 컴퓨팅 자원과는 다르다. 학습은 한 번 투입하면 그 결과물인 모델을 계속 재사용할 수 있는 일회성 지출이다. 반면 연구자가 실험을 위해 에이전트를 쓰는 것은 순수한 소비로, 쓰고 나면 사라지며 능숙하게 쓸수록 지출도 늘어난다. "동시에 에이전트 4개 이상을 돌리는 사람이 늘고 있다"는 보고서의 관찰은 바로 이 지출 곡선의 기울기를 가리킨다.
외부 관찰자 입장에서 다음으로 대조해볼 수 있는 시점은 2028년 3월이다. 그때까지는 교차 검증에 쓸 수 있는 공개 자료가 OpenAI 자신이 발표한 이 보고서뿐이다.
참고 출처: OpenAI 공식 연구 가속화 보고서, CocoLoop, unite.ai. 3.1 에이전트 근무일 비율, 추론 비용 중앙값과 상위 10% 수준, 4~8시간 과제에서의 인간 개입 비율, 두 시점에 대한 올트먼의 원문 발언을 OpenAI 보고서 페이지에서 확인했다.