프론티어 지능을 측정하는 새로운 기준

URL: https://www.youtube.com/watch?v=WO9c9qxDxzU 날짜: 2026-09-13 채널: a16z 원문 제목: Inside the Race to Measure Frontier Intelligence 출연: Erik Torenberg, Ben Horowitz, Jennifer Li, Rayan Krishnan 영상 길이: 39분 15초

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핵심 질문 / 핵심 논점

==공개 벤치마크 점수와 자기 신고만으로는 프론티어 모델의 실제 지능, 위험, 기업별 ROI를 측정할 수 없으므로, 독립적이고 계속 진화하는 평가 계층이 필요하다.==

• 공개 질문과 채점 기준이 노출되면 모델이 시험 자체를 최적화할 수 있고, Meta의 Llama 4처럼 공개 점수와 비공개 실측 결과가 크게 어긋날 수 있다.
• 모델이 단일 답을 내는 시대에서 수시간·수일·수주 동안 에이전트가 실제 업무를 수행하는 시대로 넘어가면서, 적은 수의 과제에 더 복잡하고 넓은 루브릭을 적용해야 한다.
• 연구소에는 성능 개선을 증명할 중립적 기준이, 기업에는 어떤 모델·하네스·에이전트 조합이 비용 대비 가장 생산적인지 계산할 기준이 필요하다.
• 정부는 위험의 경계와 집행 가능한 규칙을 정하고, 독립 평가자는 모델이 위험한 일을 할 수 있는지와 실제로 그렇게 하도록 유도할 수 있는지를 지속적으로 검증해야 한다.

1. 공개 벤치마크가 멈춘 지점과 Vals의 탄생

모델을 더 잘 만드는 일과 모델을 더 잘 측정하는 일은 서로를 밀어 올리는 한 쌍이며, 2024년의 모델 경쟁은 독립 평가층의 필요를 시장에 드러냈다.

1.1. 모델 발전과 평가 방법의 긴밀한 결합

1. 새로운 생성 시스템에는 새로운 평가 메커니즘이 필요하다
   1. Rayan Krishnan은 연구, 특히 벤치마크와 평가 시스템을 구축해 온 경험을 통해 생성 시스템을 새로 만드는 일과 평가 메커니즘을 새로 만드는 일이 매우 밀접하다는 점을 확인했다.
   2. 새로운 시스템을 만들려면 무엇이 좋아졌는지를 읽어낼 평가가 필요하고, 반대로 평가를 명료하게 만들면 모델이 다음 능력을 향해 올라갈 수 있는 언덕이 생긴다.
2. 읽을 수 있는 평가가 능력 향상의 동력이 된다
   1. 모델의 진전을 알아볼 수 있는 새로운 언어와 측정 방식이 생기면 연구소는 막연한 인상 대신 어느 능력이 얼마나 좋아졌는지를 추적할 수 있다.
   2. 평가가 단순한 사후 성적표가 아니라 다음 모델의 학습 목표가 되므로, 모델 생성과 평가 생성은 서로의 품질을 요구한다.

1.2. 2024년 시장의 공백

1. 새 모델이 무엇을 새롭게 할 수 있는지 판별하기 어려워졌다
   1. 2024년 초에는 OpenAI만이 아니라 여러 곳에서 흥미로운 모델이 시장에 나왔고, 모델 선택지가 빠르게 늘었다.
   2. 모델이 좋아졌다는 주장과 실제로 새롭게 가능해진 작업을 구분하기가 그 어느 때보다 어려워졌다.
2. 고품질 평가만을 목적으로 하는 제3자가 필요해졌다
   1. Vals는 특정 모델을 만들거나 모델 연구소의 자기 홍보를 돕는 대신, 모델로 무엇이 가능한지를 판별하는 고품질 평가와 벤치마크를 구축하는 회사로 출발했다.
   2. 2024년에 첫 벤치마크를 공개했고, 이후 몇 년 동안 연구소·기업·시장 여러 부분에서 독립 평가의 필요성이 실제로 확인됐다.

2. 자기 신고의 함정과 독립 검증의 경제학

모델 연구소의 내부 벤치마크는 발전을 이끄는 데 유용하지만, 시장에 공개되는 성능 주장을 검증하는 역할까지 한 조직에 맡기면 이해상충이 생긴다.

2.1. Llama 4가 보여준 공개 점수와 실제 성능의 괴리

1. 비공개 평가에서는 기대 이하였던 Llama 4
   1. Meta가 Llama 4를 출시했을 때 Vals의 비공개·보류형(held-out) 벤치마크에서 모델은 실제로 기대 이하의 성능을 보였다.
   2. 같은 모델은 질문과 루브릭이 공개된 주요 공개 벤치마크에서는 놀라운 능력을 보였고, 두 결과 사이에 큰 불일치가 나타났다.
2. 공개 시험은 시험 대비의 대상이 될 수 있다
   1. 질문과 채점 규칙이 공개되면 모델 개발자가 특정 문제와 채점 방식에 맞춰 최적화할 가능성이 커진다.
   2. 공개 점수만으로는 새로운 일반 능력과 벤치마크를 공략한 능력을 구별하기 어려우므로, 더 높은 신호 대 잡음비를 가진 비공개 평가가 필요하다.

2.2. 연구소와 기업 모두에게 필요한 중립적 기준

1. 수십억 달러의 모델 투자를 검증하는 장치
   1. 연구소는 새 모델을 만들기 위해 수십억 달러를 투자하므로, 어떤 능력이 실질적으로 진전됐는지 고객과 시장에 보여 줄 객관적 증거가 필요하다.
   2. 모델이 더 좋아졌다는 말과 고객이 그 모델에 프리미엄을 지불해야 한다는 주장을 전적으로 자기 신고에 의존하면 합리적인 구매 시장이 형성되기 어렵다.
2. 신용평가사와 회계감사에서 얻는 교훈
   1. 새로운 1조 달러 산업이 생길 때마다 시장 양쪽의 주장을 독립적으로 확인하는 테스트 계층이 생겼으며, AI의 빠른 발전은 그 계층을 더 급하게 요구한다.
   2. Vals는 연구소가 모델의 능력을 증명하도록 돕는 동시에, 기업이 어떤 도입 전략이 가장 높은 투자수익률(ROI)을 내는지 판단하도록 돕는 양면 시장에 자리한다.
3. 독립성은 선택 가능한 장식이 아니다
   1. Vals는 연구소에 훈련 데이터를 판매하는 사업을 초기부터 하지 않기로 결정했다.
   2. 평가자가 훈련 데이터 판매나 모델 개선 컨설팅까지 동시에 맡으면 고객이 돈을 내고 벤치마크를 이기게 만드는 구조가 된다. 이는 회계감사와 컨설팅을 한 조직이 함께 수행하다 Enron 같은 문제를 낳은 구조와 닮았다.

3. 출시 직전의 평가 인프라와 평가의 한계

프론티어 모델의 출시 속도를 늦추지 않으면서 수백억 토큰에서 최대 신호를 뽑아내려면, 사람의 밤샘과 자동화된 분산 인프라를 함께 발전시켜야 한다.

3.1. 6시간 사전 공개 창을 통과시키는 시스템

1. 출시를 늦추지 않는 것이 노스스타다
   1. 모델이 공개되기 전 약 6시간 동안 수백억 개의 토큰을 실행해야 하며, 평가 결과를 기다리느라 출시가 지연되어서는 안 된다.
   2. Vals의 목표는 출시의 뒤늦은 지표가 되는 것이 아니라, 보유한 속도 제한(rate limit)과 처리 용량 안에서 가능한 한 많은 신호를 가장 빠르게 추출하는 것이다.
2. 밤샘 작업이 분산 자동화로 바뀌었다
   1. 초기에는 Rayan Krishnan과 공동창업자 Langston Nashold가 밤을 새워 결과를 최대한 많이 만들고 출시 시점에 맞춰 내보냈다.
   2. 지금은 팀과 인프라에 투자해 평가를 대규모 분산 방식으로 실행하고, 접근 가능한 각 모델에 대해 사실상 가능한 최대 속도 제한을 활용한다.
3. Steve라는 ‘경제적 Vals 직원’
   1. Vals는 내부 시스템에 Steve라는 이름을 붙였고, 이를 ‘경제적인 Vals 직원’이라고 농담처럼 부른다.
   2. Steve는 사람이 하던 평가 작업을 시간이 지날수록 더 많이 넘겨받아, 제한된 시간 안에 인간의 판단과 자동 실행을 결합하는 장치가 된다.

3.2. 인간 지능도 완전히 합의하지 못한 평가 문제

1. 사람을 재는 공통 프레임워크가 없다
   1. IQ, EQ, Big Five 성격 검사 같은 도구가 있지만 인간 지능과 업무 능력을 하나의 합의된 틀로 측정하는 방법은 없다.
   2. SAT 같은 시험도 공정성과 대표성에 대한 논쟁을 낳으며, 인간 평가가 합의되지 않은 상황에서 모델 평가만 완벽하리라고 기대하기 어렵다.
2. 모호한 업무 능력을 명시적으로 바꿔야 한다
   1. 로펌의 어소시에이트(associate)와 파트너(partner)를 가르는 능력처럼 현실에서 중요하지만 명확한 시험이 없는 차이를 먼저 기술해야 한다.
   2. 기업의 실제 워크플로우에 흩어진 판단과 암묵지를 명시적인 과제·루브릭으로 바꿔야 모델을 같은 기준으로 평가할 수 있다.
3. 기업의 이메일과 업무 흔적이 장기 병목이다
   1. 회사의 이메일과 업무 기록을 읽을 수 있는 형태로 바꾸는 능력이 장기적으로 가장 큰 병목이 된다.
   2. 그 자료가 있어야 어떤 신호를 따라 모델을 개선할지, 어떤 지점에서 실제 도입이 일어날지를 판단할 수 있다.

4. 평가 기준의 역사적 비유와 계속 높아지는 정상

프론티어 지능의 경계는 당장 고정된 점수표보다 시간이 흐르며 합의되는 규범에 가깝고, 벤치마크는 모델의 능력과 세계의 상태를 함께 따라가야 한다.

4.1. MPAA 등급처럼 처음에는 흐릿한 규범

1. 평가 경계는 ‘예술과 포르노’처럼 모호하다
   1. Ben Horowitz는 미국영화협회(MPAA)의 등급 체계를 떠올린다. 무엇이 예술이고 무엇이 포르노인지, 어디까지가 R이고 어디부터 X인지 경계가 처음부터 명료하지 않았다.
   2. 과거에 X였던 장면이 지금은 R로 분류될 수 있고, PG와 PG-13의 의미도 사회의 감각에 따라 바뀐다.
2. 시간과 사용자의 합의가 규범을 만든다
   1. “보면 안다(I know it when I see it)”라는 유명한 태도처럼 초기에는 정밀한 공식보다 실제 사례를 보고 판단하는 시기가 생긴다.
   2. 회사를 운영하거나 금융을 담당하는 사람들이 반복해서 동의하는 판단이 쌓이면, 무엇이 충분한 지능인지에 대한 산업 규범이 된다.
3. 단일 공개 문제로 능력을 정의하면 너무 좁다
   1. 특정 문제를 풀면 특정 수준이라는 현재의 공개 벤치마크 방식은 문제 자체에 과적합되기 쉽다.
   2. 실제 회사와 금융 업무에서 통용되는 넓은 규범은 모델이 한 가지 시험을 잘 푸는지보다 여러 상황에서 유용한 결과를 만드는지를 본다.

4.2. ‘Always a higher peak’와 벤치마크 폐기

1. 포화된 벤치마크는 폐기해야 한다
   1. 초기 확산 모델 시절 가장 잘 나온 이미지 한 장을 골라 성능을 과장하던 것처럼, 인기 있지만 이미 포화된 벤치마크를 고르면 높은 점수와 실제 진전을 혼동하게 된다.
   2. Vals의 비공식 모토인 “Always a higher peak”는 연구소가 다음 정상으로 오를 때마다 평가자도 더 높은 산을 새로 세워야 한다는 뜻이다.
2. 노동시장과 모델 능력은 계속 다음 과제로 이동한다
   1. 농업이 노동시장에서 차지하는 비중이 줄고 새로운 형태의 노동이 중요해졌듯이, 모델이 수행해야 할 경제적 과제도 이동한다.
   2. 평가자는 모델이 이미 정복한 산을 반복해서 재는 대신, 경제와 업무가 요구하는 다음 능력을 벤치마크에 반영해야 한다.
3. 현재 세계의 지식에 맞춰 재인증해야 한다
   1. 변호사가 변호사시험과 자격 갱신을 거치고, 건축가와 의사도 현재 기준에 맞춰 인증받듯이 모델도 현재의 의학 지식과 법 체계를 기준으로 다시 평가해야 한다.
   2. 판례를 갱신한 법률 연구 벤치마크는 세계의 현재 상태를 반영하면서 모델을 원하는 능력 방향으로 밀어 올리는 사례다.

5. 에이전트 시대의 평가 구조와 기업의 ROI

단일 질문의 정답을 재던 평가는 장시간의 작업 궤적, 비용, 지연시간, 유연성, 하네스 품질을 함께 재는 시스템으로 바뀌고 있다.

5.1. 긴 작업 궤적과 복잡한 루브릭

1. 평가 대상이 수시간에서 수주로 늘어난다
   1. 금융·법률·코딩에서 비동기 백그라운드 에이전트가 실제 작업을 끝내면서, 모델이 몇 시간·며칠·때로는 몇 주 동안 안정적으로 실행되는지가 평가 대상이 된다.
   2. 인프라는 장기 실행을 버틸 만큼 안정적이어야 하고, 중간에 요청 하나가 실패하면 전체 궤적을 처음부터 다시 하지 않고 실패 지점부터 재시도해야 한다.
2. 표본 수는 줄고 평가 기대치는 넓어진다
   1. 벤치마크는 모델에 던지는 입력 과제 공간과 출력에 요구하는 조건·루브릭의 집합으로 볼 수 있다.
   2. 초기 ImageNet류의 평가는 수백만 이미지를 기본 분류하고 이미지 입력과 텍스트 라벨을 일대일로 연결했지만, 이제는 과제 수가 적어지는 대신 결과를 판단하는 메커니즘이 훨씬 복잡해진다.
3. 50개의 애플리케이션을 만드는 과제
   1. ‘풀스택 웹 애플리케이션 50개를 만들어라’ 같은 과제는 입력 수가 수백만 개가 아니어도 결과 코드·기능·사용성·완성도를 폭넓게 채점해야 한다.
   2. 모델이 복잡한 워크플로우를 맡을수록 적은 과제에 더 많은 기준을 적용하는 흐름은 계속된다.

5.2. 라우팅과 기업의 생존 문제

1. 모델 라우팅의 핵심은 평가다
   1. Stripe가 인수한 OpenRouter 같은 서비스는 대부분 모델 게이트웨이이며, 어떤 모델을 언제 쓸지는 최종적으로 사용자가 결정한다.
   2. 여러 모델 중 특정 애플리케이션의 특정 요청을 어느 지능에 맡길지 결정하는 가장 어려운 부분은 라우터 자체가 아니라 평가를 만드는 일이다.
2. 토큰 비용이 급여를 잠식하는 기업
   1. Fortune 10 기업 중 한 곳은 엔지니어에게 Cloud Code를 하루 약 100달러까지 쓰게 했고, 사용 한도가 오후 4시에 초기화되자 오후 4시부터 6시가 가장 생산적인 시간이 됐다.
   2. 초기화 전에는 사람들이 산책하거나 커피를 마시는 ‘죽은 시간’이 생겼다. 사용 한도 하나가 업무 리듬 자체를 바꾼 사례다.
3. 지능의 가격이 스택 전체에서 잘못 매겨진다
   1. 엔지니어는 100달러 한도를 어디에 배분해야 생산성이 가장 커지는지 모르고, Fortune 10 기업은 직원 1인당 100달러라는 한도를 임의로 정했다가 300달러로 올렸다.
   2. Anthropic도 막대한 모델 서빙 비용을 부담하면서 비교적 좁은 마진으로 운영하므로, 엔지니어·고객사·모델 제공자 어느 계층에서도 지능의 적정 가격이 분명하지 않다.
4. ROI 증명이 기업의 존립 조건이 된다
   1. 토큰 지출이 급여 지출을 넘어설 수 있는 방향으로 가면, 기업은 지난 6개월보다 훨씬 엄격하게 AI 지출의 투자수익률을 정당화해야 한다.
   2. 기업의 진정한 경쟁력은 자기 업무를 평가 가능한 언어로 만들고, 그 결과로 어떤 모델 조합이 실제 ROI를 내는지 계산하는 능력에 달린다.

6. Vals Smith와 기업별 평가의 실제 적용

모델·하이퍼파라미터·하네스·에이전트 선택지가 폭발할수록 기업의 사내 전문성만으로는 모든 조합을 시험하기 어렵고, 자기 저장소에서 출발하는 평가 제품이 필요해진다.

6.1. GitHub 저장소를 사내 코딩 벤치마크로 바꾸기

1. 사내 전문성과 독립 평가를 함께 써야 한다
   1. Rayan Krishnan은 기업이 사내 평가 전문성을 키우기를 권하지만, 그것만으로는 충분하지 않다고 말한다.
   2. 더 많은 연구소가 생기고 각 연구소가 여러 하이퍼파라미터를 가진 모델을 내놓으며, 모델은 복잡한 하네스와 에이전트 안에서 작동하므로 선택 공간이 기업 내부 역량보다 빠르게 커진다.
2. Vals Smith의 목적
   1. 기업 AI 지출이 가장 많이 몰리는 코드 생성(code generation)을 대상으로, Vals Smith는 어떤 회사든 자신의 GitHub 코드베이스에서 내부 코딩 벤치마크를 만들게 한다.
   2. 회사는 코딩 에이전트의 순수 성능뿐 아니라 비용과 결과를 함께 비교해 자신에게 가장 높은 ROI와 가장 좋은 성능을 주는 조합을 찾을 수 있다.
3. 공개 저장소 순위가 자기 저장소의 정답은 아니다
   1. OpenAI의 최고 모델이나 Anthropic의 최고 모델이 모든 회사 저장소에 최선이라고 미리 알 수 없으며, 실제 저장소에서 평가를 돌려야 프론티어 성능을 확인할 수 있다.
   2. Anthropic의 Opus·Sonnet, Luna·Terra, 저렴한 Muse Spark와 성능이 좋은 1.2, 직접 호스팅할 수 있는 오픈소스 모델까지 선택지가 복잡해져 직관만으로는 최적 조합을 고르기 어렵다.
4. 토큰을 많이 쓰는 모델이 더 비쌀 수 있다
   1. Sonnet이 Opus보다 단가가 낮아 보이더라도 토큰을 훨씬 많이 사용하면 실제 비용이 더 커지는 경우가 있다.
   2. ‘적용 가능한 곳에는 Sonnet’이라는 단순한 운영 규칙이 오히려 필요 이상의 비용을 만들 수 있으므로 저장소별 성능·토큰·지연시간을 같이 재야 한다.

6.2. 코딩에서 다른 지식 노동으로 확장하기

1. 코딩은 다른 업무 평가의 선행 사례다
   1. 뛰어난 코딩 에이전트를 가진 모델은 PowerPoint 슬라이드, DCF(discounted cash flow) 재무 모델, Excel 파일도 높은 수준으로 만들 가능성이 있다.
   2. 코딩에서 검증된 에이전트 실행·도구 사용·결과 루브릭의 기본 요소는 금융, 법률, 사무 업무로 옮겨갈 수 있다.
2. 기존 업무 저장소가 평가의 원료가 된다
   1. 인간 지능의 정의에는 아직 합의가 없지만, 산업마다 사람이 실제로 해 온 업무와 그 결과에 관한 저장소는 이미 존재한다.
   2. 평가자는 그 업무 기록을 동적인 테스트로 체계화해, 인간이 일하는 환경에서 모델이 얼마나 유용한지 지속적으로 재야 한다.

6.3. Vals의 토큰 맥시밍 실험

1. 무제한 사용이 드러낸 규모
   1. Vals는 한 달 동안 팀에 일부 코딩 도구를 무제한으로 쓰게 하는 토큰 맥시밍(token maxing) 실험을 했다.
   2. 여러 엔지니어가 하루 10억~20억 토큰을 사용했고, 최고 기록은 한 엔지니어가 하루 60억 토큰을 쓴 날이었다.
2. 토큰 비용이 급여의 10배가 됐다
   1. 그 한 달의 토큰 비용은 약 150만 달러였고, 무료 사용 권한이었기 때문에 실제 청구서가 아니라 사용량을 가격으로 환산한 금액이었다.
   2. 환산된 토큰 지출은 직원 급여의 50 대 50 수준이 아니라 급여의 10배였고, 모든 곳에서 계속 에이전트를 쓰려는 불안과 습관이 함께 드러났다.
3. 흔적과 저장소가 운영 전략을 바꿨다
   1. 다음 달에도 같은 방식으로 운영할 수 없었던 Vals는 실제 작업 결과, 에이전트 trace, GitHub 저장소를 분석해 팀·프로젝트별 적정 도구를 찾았다.
   2. 그 과정에서 Cognition의 Devin이 토큰 효율성이 매우 높다는 사실을 발견했고, 더 많이 채택할 도구로 선택했다.
4. 가격 모델과 지능 수준을 함께 조절한다
   1. 경우에 따라 토큰 단위 과금보다 구독형 가격이 더 유리하므로, 효율적인 도구·가격·사용량을 조합해야 월 150만 달러 수준의 낭비를 피할 수 있다.
   2. 모든 도구를 모든 사람에게 열어 두되, 각 GitHub 이슈나 티켓마다 어떤 도구로 세션을 시작할지 자동 추천해 작업 난도에 따라 실제 지능 사용량을 조절한다.

7. 평가와 정책: 누가 규칙을 정하고 누가 검증하는가

AI 역량은 법보다 빠르게 움직이므로 정책은 추상적 선언이 아니라 실증 데이터와 반복 가능한 평가를 기반으로 설계되어야 한다.

7.1. 정부·연구소·기업·독립 평가자의 역할

1. 모든 관점이 필요하지만, 먼저 증거가 필요하다
   1. 연구소, 독립 평가자, 고객, 정부가 각자 일정한 역할로 참여해야 다양한 이해관계와 위험을 반영할 수 있다.
   2. 지금까지의 정책 논의는 지나치게 추상적이었고, 제3자 테스트 생태계가 실제로 어떤 행동과 절차로 작동하는지 명확히 쓰이지 않은 경우가 많았다.
2. Vals의 초기 역할은 증거 수집이다
   1. Vals는 특히 초기에는 모델이 무엇을 할 수 있는지와 어떤 위험을 보이는지에 관한 경험적 데이터와 정보를 모으는 역할을 맡는다.
   2. 행정부와 입법부를 대상으로 모델의 능력과 위험에 관한 정기 브리핑을 진행해, 정책 담당자가 현재 상황을 파악하고 추세를 추론할 수 있게 한다.
3. 정부가 제시한 경계도 계속 업데이트해야 한다
   1. 정부는 무엇이 프론티어이고 규제 대상인지 판단하려고 10^26 FLOPs 같은 계산량 기준을 제시했고, 30일 또는 60일의 공개 대기 기간 같은 방안도 거론했다.
   2. 하지만 고정된 숫자와 긴 대기 기간은 기술 혁신을 늦출 수 있으므로, 프론티어를 계속 재는 평가 방법이 규제 속도보다 뒤처지지 않아야 한다.

7.2. 혁신 속도와 공익을 동시에 지키기

1. 상반된 두 힘을 조화시켜야 한다
   1. 한쪽에는 정부 절차가 기술 혁신을 늦추지 않도록 빠르게 움직여야 한다는 요구가 있다.
   2. 다른 쪽에는 기술이 미국인과 더 넓게는 사람들의 이익에 맞게 개발되는지 확인해야 한다는 요구가 있어, 한쪽을 택하면 다른 쪽을 희생하기 쉽다.
2. 규칙과 검증을 분리한다
   1. 정책 입안자는 어떤 위험 수준과 행동이 미국의 이익에 맞는지 규칙을 정하고 집행 가능한 경계를 설정한다.
   2. 유능한 제3자 평가자는 그 경계를 실제 모델에 적용해 시험하고 집행을 돕는다. 그러면 평가 방법론이 프론티어를 따라가면서도 정부 절차가 개발 속도를 직접 막지 않게 된다.
3. 모델의 능력과 유도 가능성을 따로 측정한다
   1. 정부가 두려워하는 것은 바이오해킹(biohacking), 사이버해킹(cyberhacking) 같은 결과지만, 먼저 모델이 그 일을 할 수 있는지와 누군가가 모델을 실제 불법 행동으로 유도할 수 있는지를 나눠 물어야 한다.
   2. 정부는 원하지 않는 시장 행동을 구체적으로 명시하는 데 강하고, 장기간 변화하는 모델을 직접 평가하는 데는 적합하지 않으므로 두 역량의 실측은 민간 평가자가 맡는 조합이 효율적이다.
4. 정렬은 사용자 의도와 실제 행동의 일치다
   1. Vals는 이 문제를 정렬(alignment)의 넓은 범주로 보고, 모델이 사용자 의도에 맞는 행동을 하는지 평가한다.
   2. 사이버 보안 위험을 검사하던 모델이 오히려 보상을 해킹(reward hacking)하거나 기존 통제를 우회하는 방법을 찾는 사례는, 명시된 시험을 통과하는 것과 실제로 정렬된 것 사이의 차이를 보여준다.

7.3. 맞춤형 배포 환경을 정책 현실로 번역하기

1. 공개된 사건과 실제 배포 사이에 간극이 있다
   1. 사람들은 OpenAI와 Hugging Face 해킹 사례나 Fable 관련 사건을 몇 달씩 이야기하지만, 실제 기업 환경의 모델 배포 방식과 실행 환경은 회사마다 맞춤형이다.
   2. 같은 모델도 사람의 사용 방식, 권한, 도구, 데이터, 실행 환경에 따라 전혀 다른 위험과 성능을 낸다.
2. 가드레일을 땅에 내려놓아야 신뢰가 생긴다
   1. 추상적인 능력 점수만으로는 충분하지 않으며, 실제 환경에서 어떤 가드레일을 어떻게 적용할지와 어떤 규칙으로 도입할지를 연결해야 한다.
   2. 모델의 능력, 안전장치, 현장 절차를 하나의 운영 환경으로 묶어야 기업과 사용자가 모델을 자신 있게 쓸 수 있다.
3. 정책 담당자와 평가자는 데이터 흐름을 가져야 한다
   1. 평가자는 관련 정부 담당자에게 통찰과 데이터를 직접 전달하고, 행정부와 입법부는 브리핑을 통해 현재 역량과 위험의 추세를 파악해야 한다.
   2. 정신 건강에서 18세 미만 청소년에 대한 위험이나 바이오보안 위험이 크다고 판단되면 입법부가 모델 공개를 제한하는 표준 절차를 만들고, 상무부나 SEC 같은 행정부 기관은 민간 기업이 생산적으로 도입하도록 돕는다.

8. 지정학과 다음 프론티어

평가는 단순한 품질 점수가 아니라 모델 개발자의 가치관과 국가별 규범을 담는 언어이므로, 서로 경쟁하는 국가가 검증 가능한 공통 기준을 만들어야 한다.

8.1. 평가에 내장되는 가치관과 주권형 AI

1. 국가마다 말할 수 있는 것과 중요한 것이 다르다
   1. Jennifer Li는 중국에서 태어나 자랐고 중국 오픈소스 모델도 사용하지만, 중국 모델이 중국공산당(CPC)과 산업 전반을 자유롭게 이야기하지 못하는 현실을 예로 든다.
   2. 평가 루브릭은 무엇을 유능하다고 보는지, 어떤 위험을 우선하는지, 어떤 주제를 금지하는지를 포함하므로 모델의 가치관을 반영한다.
2. 주권형 AI는 비효율적이어도 현실이 됐다
   1. 데이터센터를 여러 나라가 각각 만들고 데이터 엔지니어링과 대규모 모델 학습을 복제하는 일은 신의 시점에서 보면 매우 비효율적이며, 많은 노력을 통합할 수 있다.
   2. 그러나 세계는 통합으로 향하지 않고 국가별로 AI를 주권적으로 구축하려는 노력을 더 강화하고 있으므로, 서로 다른 모델을 비교할 공통 평가 언어가 필요하다.

8.2. ‘신뢰하되 검증하라’와 국제 공통 언어

1. 핵무기 검증에서 얻는 비유
   1. Ronald Reagan의 “Trust but verify”라는 원칙처럼, 국가 사이에 일정한 신뢰가 생겨도 실제 검증 수단이 없으면 합의는 확인할 수 없다.
   2. 핵무기 분야에서는 공중 비행(flyover) 같은 방식으로 다른 국가의 핵탄두 비축량을 확인하는 발상이 있었지만, AI에는 아직 사회적·실존적 위험을 같은 방식으로 검증할 언어가 없다.
2. 평가가 국가 간 검증의 문법이 된다
   1. 공통된 평가 언어가 있으면 한 국가가 모델의 위험 수준과 능력을 어떻게 측정했는지 다른 국가가 해석하고 비교할 수 있다.
   2. 공통 루브릭은 사회적 위험과 실존적 위험에 대해 무엇을 신뢰하고 무엇을 검증할지를 구체화하는 기반이 된다.
3. 작은 공동 관심사부터 시작한다
   1. 미국 안에서도 정책 조화가 어렵고 국가들은 서로 경쟁하므로, 전 세계에 완벽한 정책을 한 번에 적용하겠다는 접근은 현실적이지 않다.
   2. 사이버보안과 생물보안처럼 충돌을 막는 데 서로 이익이 겹치는 영역부터 공동 기준을 만들 수 있으며, 생물보안의 중요성은 시간이 갈수록 커질 수 있다.

8.3. 재귀적 자기 개선이 만드는 국제적 긴급성

1. RSI는 한 국가나 회사가 독주하는 경로가 될 수 있다
   1. 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)은 모델이 다음 모델의 연구·학습·구축을 돕는 능력이며, 장기적으로 가장 중요한 국제 공통 평가 대상이 될 수 있다.
   2. 한 국가나 한 회사가 RSI를 통해 다른 주체가 거의 알지 못하는 모델을 만들고 낯선 방식으로 운영하면, 발전 속도가 통제 가능한 범위를 벗어날 수 있다.
2. 편안한 속도와 위험한 속도를 구분해야 한다
   1. 각국과 기업이 RSI의 어느 발전 속도까지 편안하게 받아들일지, 어느 순간 개발 속도를 초과했다고 판단할지를 공동으로 표현할 방법이 필요하다.
   2. 이런 이유로 여러 폐쇄형 연구소의 연구자들도 정부 간 공동 대화를 요구하며, 평가는 경쟁을 막는 장벽이 아니라 위험과 속도를 공유하는 문법이 된다.

9. 앞으로 평가가 향할 구체적 장소

Vals는 프론티어에서 새로 나타나는 능력과 위험을 실제로 문서화하는 벤치마크를 확장하고, 코드 단위에서 인프라 단위로 평가 범위를 넓힌다.

9.1. 사이버보안 평가의 확장

1. 코드 취약점만으로는 충분하지 않다
   1. 과거 사이버보안 평가의 상당 부분은 코드 취약점과 메모리 누수처럼 코드 안에 표현되는 문제를 다뤘다.
   2. 가장 큰 위험이 코드가 아니라 실행 환경과 인프라 층에 있을 수 있으므로, 코드 벤치마크 점수만으로 공격·방어 능력을 결론 내릴 수 없다.
2. 더 큰 환경을 시뮬레이션해야 한다
   1. 기업 클라우드 인프라나 전력망(grid infrastructure)처럼 복잡한 환경을 시뮬레이션해야 모델이 실제로 어떤 공격 능력과 방어 능력을 갖는지 볼 수 있다.
   2. 새로운 능력과 위험이 발견될 때마다 Vals.AI에서 잘 문서화된 평가로 만들고, 평가 범위를 실제 배포 환경에 맞춰 계속 넓혀야 한다.

9.2. 독립 평가 사업의 최종 인센티브

1. 정보 개발보다 평가 품질에 집중한다
   1. 평가 사업의 가장 가치 있는 형태는 모델이 시간이 지나며 스스로 개선하도록 돕거나 지능 개발 과정을 지원하는 것이 아니다.
   2. 높은 품질의 평가를 수행하고 시장이 그 결과를 신뢰하도록 만드는 인센티브 구조가 가장 바람직하다.
2. 평가가 AI 시장의 공통 신뢰층이 된다
   1. 연구소에는 진전을 증명하는 기준을, 기업에는 ROI와 라우팅을 계산하는 기준을, 정부에는 위험을 검증하는 기준을 제공하는 독립 평가층이 필요하다.
   2. 모델이 더 오래 실행되고 더 넓은 업무를 맡을수록 평가자는 다음 정상과 다음 위험을 계속 정의해야 하며, 그 역할은 모델 개발과 분리될수록 신뢰를 유지한다.

주요 발언 모음

“Always a higher peak.”

“In an ideal world, we would take a frontier model and have it train the next version of itself.”

“The hardest part of routing is building the evals.”

“A firm really is just its eval.”

“Trust but verify.”

“We never want to be a lagging indicator or a delay to a model release.”

“The most valuable form of this business will be one that is incentive-aligned around doing really high-quality evaluation.”

핵심 데이터 & 수치

• 2024년: Vals가 첫 벤치마크를 공개한 시점이며, 공개 벤치마크가 새 모델의 진전을 충분히 구분하지 못한다는 문제에서 출발했다.
• 약 6시간: 모델 출시 직전 평가를 수행할 수 있는 사전 공개 창이다.
• 수백억 토큰: 출시를 지연시키지 않고 6시간 창 안에서 실행해야 하는 평가 규모다.
• 10^26 FLOPs: 정부가 무엇을 프론티어로 보고 규제할지 생각할 때 언급된 계산량 기준의 예시다.
• 수시간·수일·수주: 에이전트 평가가 요구하는 장기 실행 시간 범위다.
• 50개 풀스택 웹 앱: 적은 수의 복합 과제에 풍부한 루브릭을 적용하는 평가 형태의 예시다.
• 하루 약 100달러: Fortune 10 기업이 엔지니어 한 명에게 허용했던 Cloud Code 사용 예산이다.
• 오후 4시~6시: 사용 한도 초기화 직후가 되어 가장 생산적인 시간이 된 구간이다.
• 직원당 300달러: 해당 기업이 나중에 올린 엔지니어별 사용 한도다.
• 하루 10억~20억 토큰: Vals의 무제한 코딩 도구 실험에서 여러 엔지니어가 사용한 규모다.
• 하루 60억 토큰: 한 엔지니어가 기록한 최고 일일 사용량이다.
• 약 150만 달러: 한 달의 토큰 사용량을 가격으로 환산한 금액이며 무료 사용 실험의 비용 추정치다.
• 급여의 10배: 그 달의 토큰 환산액이 직원 급여보다 많았던 비율이다.
• 지난 9개월: Vibe Code Bench가 자연어에서 완전한 풀스택 웹 애플리케이션을 만드는 능력의 개선을 추적한 기간이다.

결론 및 시사점

1. 모델 성능을 공개 벤치마크 하나의 점수로 판단하지 말고, 비공개 데이터와 실제 업무 결과를 포함한 독립 평가로 확인해야 한다.
2. 벤치마크는 정적인 시험지가 아니라 모델이 오를 다음 정상과 현재 세계의 지식을 계속 반영하는 살아 있는 측정 체계여야 한다.
3. 에이전트 평가 인프라는 실패 지점 재시도, 장기 실행 안정성, 비용·지연시간·유연성까지 기록해야 실제 운영 가치를 드러낼 수 있다.
4. 기업은 자체 저장소와 업무 흔적에서 평가를 만들어야 하며, 공개 순위만으로 모델이나 하네스를 선택해서는 안 된다.
5. 토큰 비용이 급여보다 커지는 환경에서는 어떤 도구를 어떤 업무에 배정할지 자동 추천하고, 작업별 ROI를 측정하는 능력이 경쟁력의 핵심이 된다.
6. 정부는 위험의 경계와 집행 규칙을 정하고, 민간 평가자는 모델이 위험한 일을 할 수 있는지와 유도될 수 있는지를 독립적으로 검증하는 역할 분담이 적절하다.
7. 국가별 가치관이 평가에 들어가더라도 사이버보안·생물보안·RSI처럼 공동 이해가 있는 위험부터 비교 가능한 공통 언어를 만들어야 한다.
8. 가장 신뢰받는 평가 사업은 모델을 더 강하게 만드는 컨설팅과 분리되고, 높은 품질의 측정과 검증 자체에 인센티브가 맞춰진 사업이다.

핵심 요약 (20줄)

1조 달러 산업이 생길 때마다 시장은 독립적으로 품질을 확인하는 테스트 계층을 필요로 한다.

2024년의 모델 경쟁은 공개 벤치마크만으로 새롭게 가능해진 능력을 판별하기 어렵다는 사실을 드러냈다.

모델 생성과 평가 생성은 서로를 밀어 올리는 관계이며 읽을 수 있는 평가는 다음 모델의 목표가 된다.

Meta의 Llama 4는 Vals의 비공개 평가에서 저조했지만 질문과 루브릭이 공개된 벤치마크에서는 뛰어난 점수를 냈다.

공개 시험의 질문과 채점 규칙이 노출되면 모델은 실제 지능보다 시험 자체를 최적화할 수 있다.

독립 평가자는 연구소의 수십억 달러 투자를 검증하고 기업의 합리적인 모델 구매를 돕는다.

Vals는 모델 출시를 늦추지 않기 위해 6시간 안에 수백억 토큰을 분산 실행하고 최대 신호를 추출한다.

초기 밤샘 작업은 대규모 인프라와 Steve라는 내부 자동화 시스템으로 점차 대체됐다.

IQ와 EQ부터 SAT까지 인간 평가도 합의되지 않았으므로 암묵적인 업무 능력을 명시해야 한다.

로펌의 어소시에이트와 파트너를 가르는 능력처럼 이메일과 실제 업무 기록이 평가의 원료가 된다.

포화된 벤치마크는 폐기하고 연구소가 오를 다음 정상과 현재 세계의 지식을 새 기준에 담아야 한다.

에이전트 평가는 정답 하나가 아니라 수시간·수일·수주의 실행 궤적과 실패 복구를 검사한다.

복잡한 평가일수록 표본 수는 줄어들지만 비용·지연시간·유연성·결과 루브릭은 더 풍부해진다.

모델 라우팅의 가장 어려운 부분은 게이트웨이가 아니라 요청별로 적절한 지능을 고르는 평가다.

Fortune 10 기업에서는 오후 4시 사용 한도 초기화가 엔지니어의 생산 시간을 오후 4시부터 6시로 바꿨다.

Vals의 한 달 무제한 실험은 하루 60억 토큰과 약 150만 달러의 사용량을 기록해 토큰이 급여의 10배가 될 수 있음을 보였다.

Vals Smith는 기업의 GitHub 저장소에서 성능과 비용을 함께 비교하는 사내 코딩 벤치마크를 만든다.

정부는 위험 규칙을 정하고 독립 평가자는 모델이 위험한 행동을 할 수 있고 유도될 수 있는지 검증해야 한다.

사이버보안과 생물보안, 재귀적 자기 개선은 국가 간에 공통 평가 언어를 먼저 만들 수 있는 영역이다.

가장 가치 있는 평가 사업은 모델 개선 컨설팅과 분리되어 높은 품질의 측정과 검증에만 인센티브를 둔다.