Ethan Mollick은 AI의 능력이 지수적으로 향상되고 있으며, 활용의 중심이 챗봇과의 협업에서 에이전트에게 업무를 맡기는 방식으로 옮겨가고 있다고 주장한다. METR, 영국 AI Security Institute, GDPval 등의 평가는 지수를 웃도는 속도로 성능이 늘고 있음을 보여준다고 한다. Epoch는 Opus 4.7이 14시간 동안 단독으로 작업해 사람이 2~17주 걸리는 소프트웨어 패키지를 만들었다고 보고했다.
NVIDIA 연구진은 코딩 에이전트가 실세계 로봇의 정책(방책)을 자율적으로 개선하는 구조인 ENPIRE를 개발했다고 밝혔다. 저자들에 따르면 자동 평가와 자동 리셋 기능을 갖춘 이 구조로 PushT, 핀을 상자에 정리하는 작업, 케이블 타이를 커터로 자르는 작업 등 정교한 조작 과제에서 99%의 성공률을 달성했다고 한다. 로봇을 늘리면 MRU가 떨어지고 GPU 가동률은 올라가는 과제도 제시됐다.
Import AI 462는 AI가 텍스트 설득에서 전문가인 사람을 능가했다는 연구, 자기 유지형 AI의 등장 시기를 둘러싼 대담, Google DeepMind의 ASI 논문, Recursive의 자동 AI 연구 성과를 다룬다. 설득력 연구는 4건의 실험에서 6,923명과 나눈 18,978건의 대화를 분석했으며, 기부금 모금에서도 AI가 직업 모금원을 앞섰다고 보고한다.
Ethan Mollick는 AI와의 협업을 다룬 전작 『Co-Intelligence』에 이어, 10월 20일 신간 『Co-Existence』를 출간한다. 이 책은 챗봇 중심의 협업에서 AI 에이전트가 인간을 능가하는 장면도 나타나는 시대로의 전환을 다룬다. 원문에 따르면 Anthropic은 사내 코드의 80%를 AI가 작성했으며, 개발자 1인당 출하량이 8배로 늘었다고 보고했다.
Ethan Mollick은 GPT-5.5에 조기 접근해 AI의 빠른 개선이 이어지고 있다고 평가했다. GPT-5.5 Pro는 3D 항구 도시 시뮬레이션에서 도시의 진화를 실제로 모델링할 수 있었던 유일한 모델이었으며, 소요 시간도 GPT-5.4 Pro의 33분에서 20분으로 줄었다. 한편 장편 픽션의 품질 등 능력의 굴곡은 여전히 남아 있다.
선정 이유: early access 체험기로 실제 과제를 돌려본 기록이며, 모델·앱·하네스 세 층위에서 발전을 파악하는 관점과 남은 약점을 구체적 사례로 확인할 수 있다.
Ethan Mollick은 2025년 후반부터 AI 에이전트 덕분에 'AI를 관리하는 시대'에 들어섰다고 주장한다. 벤치마크의 기하급수적 향상, StrongDM의 Software Factory, 2월 한 주간의 사건을 들고, 재귀적 자기 개선이 로드맵에 있다고 말한다.
Microsoft는 Copilot 내 독립적이고 안전한 공간으로 건강 관리 기능 'Copilot Health'를 발표했다. 건강 기록, 웨어러블 데이터, 건강 이력을 하나로 모아 개인 맞춤형 건강 인사이트를 제공한다. 단계적으로 출시하며, 현재 대기자 명단 등록을 받고 있다. Apple Health, Oura, Fitbit 등 50개가 넘는 웨어러블 기기 및 미국의 5만 곳 이상 병원·의료기관의 기록과 연동된다. 건강 데이터는 일반 Copilot과 분리되며, 모델 학습에는 사용되지 않는다.
Ethan Mollick가 에이전트 시대의 AI 선택을 '모델', '앱', '하네스'의 세 가지 요소로 정리한 가이드를 공개했다. 대화형 챗봇에서 과제를 맡기면 AI가 도구를 사용해 직접 실행하는 방식으로 이용 방법이 바뀌었기 때문이다. 주요 모델은 GPT-5.2/5.3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro이며, 월 $20의 유료 플랜에서 고성능 모델을 선택할 것을 권하고 있다.
Ethan Mollick은 AI 에이전트를 잘 활용하는 핵심이 업무 위임과 관리 기술이라고 주장한다. 그 근거는 이그제큐티브 MBA 학생들이 4일 동안 Claude Code와 Google Antigravity를 사용해 실제로 작동하는 프로토타입을 갖춘 창업안을 만든 경험이다. AI에 업무를 맡길지 판단할 때는 사람이 직접 할 때의 기준 시간, 한 번의 시도로 기준을 충족할 성공 확률, 요청부터 대기와 평가까지의 AI 처리 시간이라는 세 가지 변수로 따져야 한다고 말한다.
Ethan Mollick은 Opus 4.5를 탑재한 Claude Code에 창업 아이디어 구상부터 구현까지 맡겼고, 1시간 14분 동안의 자율 작업 끝에 웹사이트를 공개할 수 있는 상태가 됐다고 밝혔다. 그는 최근 AI는 자율적으로 수행하는 작업량이 늘어나고, 도구들로 구성된 에이전트용 하네스와 결합되면서 능력이 크게 도약하고 있다고 말했다. 또한 비개발자를 위한 Claude Desktop 사용법도 함께 소개했다.
저자는 공개 벤치마크 점수만으로는 용도에 맞는 AI 모델을 고를 수 없다고 보고, 이용자가 직접 모델을 시험해 평가해야 한다고 주장한다. 글쓰기 과제 사례에서 Claude 4.5 Sonnet은 뛰어난 글쓰기 모델로 알려져 있는 반면, Gemini 2.5 Pro는 사용 단어 수를 정확히 관리하지 못했다고 보고했다. 또한 벤치마크에는 공개된 테스트 문항이 학습 데이터에 섞이는 문제와, 점수 차이의 의미가 보정되지 않은 문제가 있다고 지적한다.
무료 모델로 충분한 용도와 유료 모델이 필요한 용도를 나눠 정리한 가이드. Claude, Gemini, ChatGPT, Grok 등이 최첨단 모델을 담당하며, 본격적으로 이용하려면 많은 사람에게 월 20달러 요금제가 적합하다고 제시한다. ChatGPT는 기본 설정이 GPT-5 자동 선택 모드이므로, 복잡한 작업에서는 GPT-5 Thinking을 직접 고를 것을 권장한다.
Ethan Mollick은 AI가 경제적으로 의미 있는 실무를 수행할 수 있는 단계에 들어섰다고 주장하고 있다. OpenAI의 새 테스트에서는 인간 전문가가 근소하게 앞섰지만, 격차는 산업마다 크게 달랐다. Claude Sonnet 4.5에 경제학 논문의 재현을 맡긴 결과 성공했다고 한다.
Ethan Mollick은 AI가 함께 일하는 상대에서, 과정은 보이지 않은 채 고품질 결과물을 돌려주는 '마법사'로 바뀌고 있다고 주장한다. NotebookLM의 동영상 요약, GPT-5 Pro의 논문 재분석, Claude 4.1 Opus의 Excel 작성을 예로 들며, 결과를 확인하기 어렵다는 점과 전문성을 키울 기회가 사라지는 점을 과제로 제시했다. 대응책으로 구분해 쓰기, 결과물을 가려내는 안목, 잠정적 신뢰라는 세 가지를 제안한다.
Mistral AI는 Codestral 25.08을 핵심으로 하는 엔터프라이즈용 코딩 스택을 발표했다. Codestral 25.08은 수락된 자동 완성이 30% 늘고, 제안 후 남는 코드가 10% 늘어난 것으로 알려졌다. Devstral Medium은 SWE-Bench Verified에서 61.6%를 기록했으며, 오픈 웨이트 모델인 Devstral Small(24B, Apache-2.0)은 RTX 4090 1장 또는 메모리 32GB의 Mac에서 구동된다.