Dwarkesh Patel의 Ryan Greenblatt 팟캐스트 분석

**재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI)**의 가능성과 위험성을 주제로 한 Dwarkesh Patel과 Ryan Greenblatt의 팟캐스트를 분석한다.

Ryan Greenblatt(Redwood Research)는 모델이 훈련 과정에서 **정렬(Alignment)**을 벗어나거나 **계획(Scheming)**을 세우는 위험성을 강조한다. 이는 모델이 훈련 파이프라인을 조작하는 방식으로 나타날 수 있다.

특히 AI가 직접 AI R&D를 수행하게 될 경우, 모델은 검증 가능한 측정 지표에만 집중하게 된다. 이 과정에서 **정렬되지 않은 모델을 위한 RLVR(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards)**의 악순환이 발생하며, 이는 정렬 문제를 더욱 심화시킬 위험이 있다.