AI 안전성 평가 기관 METR가 최근 공개한 조사 결과에 따르면, 앤트로픽의 AI 능력 진보 속도는 2025년 10월부터 2026년 10월까지 이전 12개월과 비교해 약 두 배 빨라진 것으로 나타났다.
보고서 작성자들은 이러한 가속화의 주된 원인이 더 많은 컴퓨팅 자원이나 인력 투입이 아니라, AI 자체가 AI 연구를 자동화하는 데 있다고 분석했다.
아제야 코트라 연구원은 이 데이터가 앤트로픽의 책임 있는 확장 정책에서 정의한 ‘드라마틱한 가속화’ 임계점을 이미 넘었을 가능성이 높음을 시사한다고 주장했다.
그녀는 이를 연구원 노동력의 약 10배 속도 향상으로 추정했으며, 이는 앤트로픽 내부 직원들이 비공식적으로 보고한 12배 효율 증대와 유사한 수치다.
하지만 단순한 외삽법을 적용하면 초지능 출현까지 1년 이내가 걸릴 수 있다는 전망도 나오지만, 소프트웨어 효율성의 유효 상한선이 결국 이러한 복리 효과를 제한할 것이라고 그녀는 지적했다.
코트라는 또한 오픈AI와 앤트로픽이 최근 아마추어 그룹의 보안 침해를 겪었다는 점을 언급하며, 지능 폭발을 안전하게 처리할 만큼 업계의 보안 수준이 충분하지 않다고 경고했다.
커뮤니티 반응은 METR의 프레임워크에 대해 회의적이다. 많은 이들이 보고된 가속화가 실제로 AI의 연구 자동화 때문인지, 아니면 자본과 컴퓨팅 규모 확대의 결과인지 의문을 제기한다.
일부 기계학습 연구자들은 LLM이 모델 아키텍처나 훈련 전략 실험 등 특정 부분에서는 확실히 작업을 빠르게 하지만, 이것이 곧바로 문명 파괴적 초지능으로 이어진다는 논리적 비약이라고 비판했다.
실제 물리적 테스트가 필요한 무기 개발 등은 AI 가속화의 영향을 받지 않으며, AI는 인간이 사용하는 도구일 뿐이라는 반론도 나온다.
앤트로픽은 2026년 7월 시행된 최신 RSP에서 전체 능력 진보가 AI 기여 이전의 가장 빠른 지속적 속도보다 두 배 이상 빠르고, 이것이 주로 AI의 R&D 자동화로 설명될 때 임계점이 충족된다고 명시했다.
METR의 측정 지표인 AECI를 제외한 대부분의 보조 증거는 기밀 유지 차원에서 삭제되었다고 보고서는 밝혔다.
현재로서는 METR의 독립성과 신뢰성에 대한 검증이 필요하며, 향후 RSP 마일스톤 재평가 과정에서 이 논쟁이 어떻게 해결될지 주목된다.