OpenAI는 2026년 9월 7일, 같은 해 9월까지 «자동화된 연구 인턴» 수준에 도달한다는 목표를 달성했다고 발표했다. 회사의 정의에 따르면 이 표현은 인간의 지시에 따라 잘 정의된 연구 과제를 수행하고, 자격을 갖춘 연구자가 며칠에 걸쳐 수행할 수 있는 작업을 완료할 수 있는 시스템을 가리킨다.
이 수준에 도달했다고 해서 시스템이 독립적인 연구자가 된다는 뜻은 아니다. 연구 우선순위를 정하고, 후속 작업을 진행할 가치가 있는 아이디어를 선택하며, 시스템을 확장하거나 중단할 결정을 내리는 책임은 여전히 인간에게 있다. OpenAI는 2025년 10월 이 경로를 두 단계로 제시했으며, 다음 목표는 2028년 3월까지 «자동화된 AI 연구자» 수준에 도달하는 것이다.
코딩 에이전트, 연구 업무의 중심으로 이동
OpenAI가 공유한 데이터는 연구팀의 업무 방식이 빠르게 변화하고 있음을 보여준다. 2026년 초 연구자들의 코딩 에이전트 사용은 비교적 제한적이었지만, 8월 중순에는 일반적인 연구자가 일상적인 업무 흐름에서 이러한 시스템을 정기적으로 사용하게 됐다.
회사는 일반적인 연구자가 사용하는 에이전트의 일일 추론 비용이 API 가격을 기준으로 계산할 경우 600달러를 넘는 것으로 추정한다. 또한 에이전트의 총 실행 시간은 2026년 6월 이전에는 인간의 작업 시간보다 적은 수준이었지만, 8월 중순 연구 조직에서는 인간의 근무일 1일당 에이전트의 작업일이 약 3.1일에 이르렀다.
연구자들은 여러 에이전트를 동시에 실행하고 있으며, 이러한 시스템은 연구 인프라 문제 처리, 코드 작성, 실험 분석, 기술 지원을 포함한 업무를 수행하기 시작했다. OpenAI는 이러한 활용이 연구자들이 더 빠르게 코드를 작성하고 더 많은 실험을 수행하는 데 도움이 됐다고 말한다. 2026년 8월에는 활동 중인 연구자 1인당 실험 횟수의 평균이 2025년 1월 측정을 시작한 이후 가장 높은 수준에 도달했으며, 회사는 이를 Codex 사용 증가와 가용 컴퓨팅 능력 확대와 연관 짓고 있다.
실제로 무엇이 달라졌나?
에이전트의 역할은 더 이상 연구 및 인프라 코드를 작성하는 데 국한되지 않고, 기술 지원, 실험 모니터링, 더 장기간에 걸친 업무까지 포함하도록 확대됐다. 그러나 이러한 확대가 완전한 자율성을 의미하는 것은 아니다. 지난 6개월 동안 4시간에서 8시간이 걸린 과제의 절반 이상에는 최소 한 차례의 인간 개입이 필요했다.
따라서 OpenAI가 설명하는 «연구 인턴»은 연구자가 정한 범위 안에서 작동하는 고도화된 보조자이지, 독립적인 연구 의제를 수립하거나 어떤 아이디어를 발전시켜야 하는지를 스스로 결정하는 시스템은 아니다.
다음 단계와 통제에 관한 질문
OpenAI는 더 장기적인 목표를 AI 연구의 자동화가 점점 확대되는 구상과 연결하고 있으며, 궁극적으로는 시스템이 새로운 시스템 개발을 지원하고 안전성 및 정렬 연구를 가속하는 단계에 이르는 것을 목표로 한다. 회사는 잠재적 활용 사례로 위험한 AI 에이전트에 대한 방어 수단 개발과 민감한 인프라 보호 등을 언급한다.
그러나 회사는 광범위하고 빠른 반복적 자기개선, 즉 RSI에 신속하게 도달하는 것을 필연적인 목표로 보지는 않는다. 회사는 이 방향으로 계속 발전할 수 있을지는 인간이 통제권을 유지하는 능력과 모델의 역량에 발맞춘 안전 절차의 발전에 달려 있다고 말한다. 이 점은 발표에서 가장 중요한 제약으로 남는다. 제시된 수치는 OpenAI의 내부 경험을 설명할 뿐이며, 자동화가 자사 환경 밖에서도 같은 속도로, 또는 인간의 개입 없이 확대될 것임을 그 자체로 입증하지는 않는다.