System-1이 후보 상호작용의 효용을 사전에 예측해 유용한 것만 System-2가 실행하도록 하는 「예측·게이트·실행·갱신」 루프를 제안한 논문이다. 이상적인 스크리닝과 동일한 실행 비용을 가정하면, 실행 계산량은 유용한 상호작용의 밀도 ρ_u에 대해 약 1/ρ_u 계수로 줄어든다고 한다. 반면 예측 오차, 탐색, 분포 이동으로 인해 절감 효과는 작아지며, selection regret은 예측 오차와 효용 마진으로 상한이 설정된다고 한다.
본 서베이는 재귀적 자기 개선(RSI)을 조작적으로 정의하고, 신뢰할 수 있는 개선의 요건을 개선의 타당성, 제약의 유지, 효과적인 감독이라는 세 관점에서 정리한다. 대상은 개선의 진단, 제안 생성, 제안 평가, 갱신 구현(S1~S4) 및 이를 개선 메커니즘에 재귀적으로 적용하는 단계(RI)이다. 개별 갱신이나 후속 시스템에 이어지는 영향, 개선 메커니즘의 개정에 따른 위험과 평가의 근거를 검토하고, 독립적이고 장기적인 평가의 요건을 제시한다.
Anthropic 공동창업자 Jack Clark는 AI가 후속 시스템을 스스로 개발하는 재귀적 자기 개선(RSI)이 이르면 2027년에 가능해질 수 있다는 견해를 밝혔다. 기존에는 2028년을 상정하고 있었다. 이러한 전망의 배경에는 P-Zero Research의 벤치마크 'TasteVal'에서 Anthropic의 Opus 5.5가 계산량 승수 2.3을 기록해, 전문가 수준에 절반 미만의 계산량으로 도달한 결과가 있다. 다만 통계적 범위는 1.15~4.37로 넓고, 측정 대상도 과학 연구의 일부에 한정된다.
Jack Clark의 뉴스레터 Import AI 474는 Michael Levin의 '마음은 플라톤적 공간의 패턴이다'라는 논문, 로봇을 위한 범용 포스트트레이닝 제안, Google의 Project Suncatcher, Zhipu AI가 GLM-5.3을 활용한 인프라 개발 등을 다뤘다. Zhipu의 사례에서는 GLM-5.3-Flash가 2주도 채 안 되어 실제 운영 가능한 수준에 도달했으며, 엔드투엔드 처리량이 초기 기준선의 3배가 되었다고 한다.
METR의 조사에 따르면 AI에 의한 과학기술 가속은 분야별로 편차가 있다. 사이버 취약점에서는 큰 폭의 가속이 나타나고, 수학에서는 소폭의 가속, AI 연구에서는 측정 가능한 가속이 보이지 않는다. 여러 대학의 연구자들이 개발한 SPADE는 환경 설계자 역할과 추론 에이전트 역할을 대규모 언어 모델(LLM)이 번갈아 맡는 자기 대결 프레임워크다. Qwen3-30B-A3B에서는 게임 환경 스위트 평균이 58.3이 되어 베이스라인보다 8.1포인트 높았다.
Import AI 465는 영국 AISI 분석에서 사이버 능력 면의 오픈 웨이트 모델과 비공개 프런티어 모델 간 격차가 4~7개월로 좁혀졌다고 전했다. 아울러 2.8조 파라미터의 Kimi K3, Demis Hassabis의 FINRA형 규제안, LLM의 부차적 작업 은폐에 관한 연구를 다룬다.
Google Research는 50개 이상의 세계 도시를 대상으로 건물 단위 지붕 반사율(알베도) 데이터셋을 공개하고, 이 데이터를 제공하는 Heat Resilience Earth Engine App을 시작했다. Sentinel-2 위성 데이터와 30cm 해상도 위성 영상(Airbus Pléiades Neo)을 융합하는 방식을 사용했으며, 제곱근 평균 제곱 오차(RMSE) 0.04로 검증됐다. 대상은 9개국의 50개 이상 도시로, 런던, 아테네, 바르셀로나, 리우데자네이루, 상파울루, 로스앤젤레스, 오스틴, 뉴욕시 등이 포함된다.
구글 리서치는 I/O 2026에서 선보인 연구 성과를 공식 블로그에서 총정리했다고 밝혔다. 'Gemini for Science'를 발표했으며, ERA와 Co-Scientist는 Nature에 게재됐다고 설명했다. 의료 분야에서는 Symptom AI, AMIE, MedGemma를 소개했고, 기상 분야에서는 WeatherNext와 Groundsource를 활용한 홍수 예측도 소개했다.
선정 이유: 분야별(과학, 의료, 기상, 양자 등)로 구글 리서치의 성과와 제공 현황이 정리되어 있어 I/O 2026의 연구 분야 전체 모습을 파악하기 좋다.