RSI 시뮬레이터

Paradigm이 **재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI)**의 경제학을 체험할 수 있는 웹 게임과 모델 탐색기를 공개했다.

플레이어는 AI 연구소를 운영하며 노동력·컴퓨트·데이터를 R&D에 투자해 자기 지속적인 연구 가속에 도달하는 과정을 경험한다. 게임은 The Economics of Recursive Self-Improvement 논문의 경제 모델을 기반으로 하지만, 예측이 아니라 교육을 목적으로 파라미터를 조정했다.

탐색기에서는 해당 논문의 모델과 주요 파라미터를 시각화하고, 다음 요소를 반영한 동적 모델을 살펴볼 수 있다.

• Compute-optimal training
• R&D 기반 성장 모델
• Scale-dependent algorithmic progress
• Weak links in automation

개발 과정에서 제시된 주요 시사점은 다음과 같다.

• AI 연구는 인간 연구자, 컴퓨트, 데이터가 상호 보완적으로 필요하므로 가장 부족한 자원이 병목이 될 수 있다.
• 재귀적 자기개선은 지속적인 폭발이 아니라 구간별 가속과 정체를 반복할 수 있다.
• 범용 지능보다 AI 연구나 최적화에 특화된 좁은 지능 폭발이 먼저 나타날 가능성이 있다.
• 결과는 발견 속도가 현재 모델 역량에 얼마나 민감한지를 나타내는 elasticity 파라미터에 크게 좌우된다.