구글 RSI 소문 확산…모델명 담긴 화면 공개

구글 딥마인드가 재귀적 자기개선(RSI) 인공지능 모델을 구현했다는 소문이 확산했지만, 모델의 실재와 API 키 회수 여부를 뒷받침하는 공식 확인은 나오지 않았다.

X 계정 ‘lyra’는 12일 오전 4시21분 한국시간 ‘huge congRatulationS Indeed’라는 문장을 게시했다. 문장 중간의 대문자 R·S·I를 연결하면 RSI가 된다는 주장으로, 게시물은 1000개 이상의 ‘좋아요’를 받았다.

한 시간여 뒤 X 계정 ‘Lentils’는 구글 생성형 언어 API 형식으로 보이는 화면을 공개했다. 화면에는 ‘models/rsi-model-liverl-le’라는 모델명과 ‘RSI Model LiveRL LE’라는 표시가 담겼다.

해당 화면에는 입력 한도 104만8576토큰, 출력 한도 6만5536토큰이 적혀 있었다. 생성 기능과 배치 생성, 사고 기능을 지원하는 것으로 표시됐지만, 이 사양만으로 모델의 연구 목적이나 개발 상태를 확인할 수는 없다. 구글 생성형 언어 API 문서도 모델 목록과 토큰 한도 같은 메타데이터를 제공하지만 내부 연구 내용을 증명하지는 않는다.

Lentils는 구글 딥마인드 내부에 같은 계열의 훈련 슬롯 10개가 있을 수 있다는 취지의 글도 올렸다. 그러나 공개된 화면에는 해당 슬롯 정보가 포함되지 않았다.

lyra는 이후 구글 AI 스튜디오 제품 책임자인 로건 킬패트릭(Logan Kilpatrick)의 게시물에 답글을 달아 구글이 자신의 API 키를 모두 회수했다고 주장했다. 구글과 구글 딥마인드는 해당 모델이나 API 키 회수와 관련해 공식 입장을 내놓지 않았다.

이번 소문이 빠르게 확산한 배경에는 구글이 RSI와 유사한 개발 방식을 공개적으로 언급해 온 점이 있다. 구글은 9월 2일 제미나이 3.8 플래시 설명에서 장시간 실행되는 인공지능 에이전트 루프가 기반 모델을 반복적으로 평가하고 개선한다고 밝혔다. 구글 공식 설명

야오 순위(Shunyu Yao) 구글 딥마인드 연구원은 같은 날 “모델에는 작은 한 걸음이지만 RSI에는 큰 한 걸음”이라고 썼다. 이는 구글이 반복 평가와 개선 절차를 연구에 활용한다는 점을 보여주지만, 인공지능이 스스로 차세대 모델을 설계하거나 훈련한다는 의미로 확장할 근거는 없다.

RSI는 인공지능이 코드 작성, 알고리즘 설계, 모델 구조 개선 또는 학습 과정에 관여해 다음 세대 시스템의 성능 향상을 돕는 개념이다.

구글 공동창업자 세르게이 브린(Sergey Brin)이 딥마인드 구성원들에게 제미나이 개발과 경쟁력 강화에 집중하도록 요구했다는 내용은 로이터가 보도했다. 해당 보도에는 RSI 관련 연구가 여러 개발 방향 중 하나로 거론됐다는 내용이 담겼다.

비즈니스 인사이더는 현직·전직 구글 직원 8명을 인터뷰한 기사에서 브린이 모델 규모와 출시 일정, 범용인공지능(AGI)으로 향하는 경로에 관여했다고 보도했다. 구글은 해당 보도에 논평을 거부한 것으로 전해졌다.

다만 공개된 스크린샷은 모델명과 API 형식이 실제 구글 내부 시스템에서 나온 것인지 독립적으로 검증하지 못한다. 모델을 직접 호출하거나 성능을 시험한 결과도 제시되지 않았다.

이번 사례에서 확인된 사실은 X 계정들이 RSI를 암시하는 게시물과 모델명 화면을 공개했다는 점, 그리고 구글이 반복 평가·개선 에이전트 루프를 공식 설명했다는 점이다. 스크린샷 속 모델이 실제 RSI 구현체인지, API 키가 회수됐는지는 별도 확인이 필요하다.