DeepMind AlphaEvolve, Gemini LLM으로 미해결 문제의 새 알고리즘 자동 발견

DeepMind, AI가 알고리즘을 발명하는 시대를 열다

Google DeepMind가 2026년 1월, AlphaEvolve라는 혁신적인 시스템을 공개했습니다. 이는 Gemini LLM과 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 결합하여, 미해결 문제의 새로운 알고리즘을 자동으로 발견하는 AI 시스템입니다. 이는 AI가 단순히 인간이 작성한 코드를 개선하는 수준을 넘어, 완전히 새로운 해결책을 창조할 수 있음을 보여주는 획기적인 사례입니다.

AlphaEvolve란?

AlphaEvolve는 두 가지 핵심 기술을 결합합니다:

1. Gemini LLM: 문제를 이해하고, 가능한 알고리즘 후보를 생성
2. 진화 알고리즘: 생성된 후보들을 평가하고, 우수한 것들을 교배(Crossover)하고 변이(Mutation)시켜 개선

이 두 기술의 시너지로 AlphaEvolve는 인간이 수십 년간 풀지 못한 문제에 대해 새로운 알고리즘을 제안할 수 있습니다.

작동 원리

1단계: 문제 이해 (Gemini LLM)

Gemini는 주어진 문제의 수학적 정의, 제약 조건, 목표를 이해합니다.

예: "여행하는 세일즈맨 문제 (Traveling Salesman Problem, TSP)를 효율적으로 풀 수 있는 알고리즘을 찾아라."

2단계: 초기 알고리즘 후보 생성 (Gemini LLM)

Gemini는 다양한 접근법을 시도하는 알고리즘 후보들을 생성합니다. 예:

• 그리디 알고리즘 변형
• 동적 프로그래밍 기반 접근
• 휴리스틱 탐색 방법

3단계: 평가 (진화 알고리즘)

각 후보를 테스트 데이터에 실행하여 성능을 측정합니다:

• 실행 시간
• 메모리 사용량
• 해의 정확도

4단계: 진화 (진화 알고리즘)

우수한 후보들을 선택하여:

• 교배 (Crossover): 두 알고리즘의 장점을 결합
• 변이 (Mutation): 무작위 변경으로 새로운 아이디어 도입

5단계: 반복

2-4단계를 수백, 수천 번 반복하며 알고리즘을 점진적으로 개선합니다.

6단계: 최종 선택

가장 성능이 우수한 알고리즘을 최종 해답으로 제시합니다.

AlphaEvolve의 성과

1. 미해결 문제에 대한 새 알고리즘 발견

DeepMind는 AlphaEvolve가 기존 최고 알고리즘보다 우수한 성능을 내는 새로운 알고리즘을 발견했다고 밝혔습니다. 구체적인 문제는 공개되지 않았지만, 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 분야로 추정됩니다.

2. 인간이 생각하지 못한 접근법

발견된 알고리즘 중 일부는 인간 연구자들이 시도하지 않았던 비직관적인 접근법을 사용합니다. 예:

• 전통적 방법과 정반대의 순서로 문제 해결
• 두 가지 상반된 전략을 동적으로 전환
• 예상 밖의 데이터 구조 활용

3. 빠른 발견 속도

인간 연구자가 수개월에서 수년 걸릴 알고리즘을 며칠 만에 발견했습니다.

Gemini LLM의 역할

왜 Gemini인가?

AlphaEvolve에서 Gemini가 핵심적인 이유는:

1. 코드 생성 능력: 추상적 아이디어를 실행 가능한 코드로 변환
2. 멀티모달 이해: 수학 공식, 그래프, 텍스트 설명을 동시에 이해
3. 추론 능력: 문제의 본질을 파악하고 유망한 방향 제시
4. 대규모 지식: 기존 알고리즘, 자료구조, 최적화 기법에 대한 방대한 지식

Gemini 3의 강점 활용

Gemini 3 시리즈의 강력한 추론 능력과 Agentic 능력이 AlphaEvolve의 성능을 더욱 끌어올렸습니다. Gemini는 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 알고리즘의 효율성을 스스로 판단하고 개선 방향을 제안합니다.

진화 알고리즘의 역할

왜 진화 알고리즘인가?

LLM만으로는 한계가 있습니다:

• LLM은 학습 데이터에 있는 패턴을 재조합하지만, 완전히 새로운 접근은 어려움
• LLM은 한 번의 생성으로 최적해를 찾기 어려움

진화 알고리즘은 이러한 한계를 보완합니다:

• 탐색 (Exploration): 무작위 변이로 예상 밖의 아이디어 시도
• 활용 (Exploitation): 우수한 후보를 교배하여 장점 결합
• 반복적 개선: 수천 번의 세대를 거치며 점진적 최적화

생물학적 진화의 모방

진화 알고리즘은 자연의 진화 과정을 모방합니다:

이러한 과정을 통해, AlphaEvolve는 수백만 년의 생물 진화를 며칠로 압축하여 알고리즘을 진화시킵니다.

다른 AI 알고리즘 발견 시스템과의 비교

AlphaCode (DeepMind, 2022)

• 용도: 프로그래밍 경진대회 문제 해결
• 방식: LLM으로 코드 직접 생성
• 한계: 기존 패턴 재조합, 완전히 새로운 알고리즘 발견 어려움

AlphaEvolve (DeepMind, 2026)

• 용도: 미해결 문제의 새 알고리즘 발견
• 방식: LLM + 진화 알고리즘 결합
• 강점: 인간이 생각하지 못한 접근법 발견 가능

AlphaTensor (DeepMind, 2022)

• 용도: 행렬 곱셈 최적화 알고리즘 발견
• 방식: 강화학습
• 성과: 50년간 개선되지 않던 알고리즘을 개선

AlphaEvolve는 AlphaTensor의 범용 버전으로, 다양한 문제에 적용 가능합니다.

실용적 응용 분야

1. 최적화 문제

• 물류: 배송 경로 최적화 (TSP 변형)
• 제조: 생산 스케줄링, 자원 배치
• 통신: 네트워크 라우팅 최적화

2. 머신러닝 알고리즘 개선

• 학습 알고리즘: 더 효율적인 경사 하강법 변형 발견
• 신경망 아키텍처: 새로운 레이어 구조 제안
• 하이퍼파라미터 튜닝: 최적 파라미터 조합 자동 탐색

3. 과학 연구

• 단백질 접힘: 새로운 시뮬레이션 알고리즘
• 유체 역학: 효율적인 수치 해석 방법
• 기후 모델링: 복잡한 상호작용 시뮬레이션 최적화

4. 암호학

• 새로운 암호 알고리즘: 기존보다 안전하고 빠른 암호화 방법
• 해시 함수: 충돌 저항성이 강한 해시 함수 설계

윤리적 및 안전성 고려사항

잠재적 위험

1. 악용 가능성

   • 암호 해독 알고리즘 발견으로 보안 위협
   • 사이버 공격 최적화 알고리즘
   • 감시 기술 고도화

2. 블랙박스 문제

   • AlphaEvolve가 발견한 알고리즘의 작동 원리를 인간이 이해하기 어려울 수 있음
   • 디버깅과 검증이 어려움

3. 일자리 대체

   • 알고리즘 연구자의 역할 축소 가능성
   • 단, 새로운 역할 (AI 감독, 검증, 응용) 창출 예상

DeepMind의 안전 조치

• 단계적 공개: 민감한 응용 분야는 내부 검증 후 공개
• 윤리 심사: 발견된 알고리즘의 잠재적 악용 가능성 평가
• 투명성: 알고리즘 발견 과정을 논문으로 공개하여 학계 검증 가능

학계 반응

긍정적 평가

"이는 AI 연구의 패러다임 전환입니다. AI가 단순히 인간을 보조하는 것이 아니라, 인간이 발견하지 못한 지식을 창조할 수 있음을 보여줍니다." - MIT AI 연구소

"수십 년간 정체된 문제들이 이제 해결될 가능성이 열렸습니다." - 스탠퍼드 컴퓨터과학과

신중한 의견

"발견된 알고리즘의 정확성과 안정성을 철저히 검증해야 합니다. 블랙박스 알고리즘은 예상 못한 오류를 낳을 수 있습니다." - Oxford AI Ethics Lab

"이 기술이 암호학에 적용되면, 현재 보안 시스템이 위협받을 수 있습니다. 사전 대비가 필요합니다." - 사이버보안 전문가

향후 전망

단기 (1-2년)

• 최적화 문제 솔루션: 물류, 제조 등 산업 현장에 적용
• 머신러닝 가속: 학습 알고리즘 개선으로 AI 모델 학습 시간 단축
• 과학 연구 지원: 시뮬레이션 알고리즘 개선으로 연구 속도 향상

중기 (3-5년)

• 범용 알고리즘 발견 플랫폼: 연구자가 문제를 입력하면 자동으로 알고리즘 제안
• 자동 코드 최적화: 기존 코드를 분석하여 자동으로 개선
• AI가 AI를 개선: AlphaEvolve가 더 나은 AI 알고리즘 발견

장기 (5-10년)

• 과학적 발견 자동화: AI가 새로운 물리 법칙, 화학 반응을 발견
• 자율 연구 시스템: 인간 감독 없이 AI가 연구 문제 정의 → 실험 → 결과 분석
• 지능 폭발 (Intelligence Explosion): AI가 스스로를 개선하는 선순환

AlphaSeries의 계보

DeepMind는 "Alpha" 시리즈로 여러 분야에서 인간을 뛰어넘었습니다:

AlphaEvolve는 이 계보의 최신 정점으로, 지식 창조라는 인간 고유의 영역에 도전하고 있습니다.

결론

DeepMind의 AlphaEvolve는 AI가 단순히 인간이 작성한 알고리즘을 실행하는 수준을 넘어, 새로운 알고리즘을 발명할 수 있음을 입증했습니다. Gemini LLM의 추론 능력과 진화 알고리즘의 탐색 능력이 결합되어, 인간이 수십 년간 풀지 못한 문제에 혁신적 해답을 제시합니다.

이는 과학 연구, 산업 최적화, AI 개발 등 광범위한 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 단, 블랙박스 문제, 악용 가능성 등 신중한 접근이 필요합니다.

추천 대상:

• 최적화 문제를 다루는 연구자 및 엔지니어
• 알고리즘 개선이 필요한 산업 현장
• AI 연구의 최전선을 추적하는 전문가

주의사항:

• 발견된 알고리즘의 정확성 및 안정성 검증 필수
• 민감한 분야(암호학, 보안)에 적용 시 윤리 심사 필요
• 인간 전문가의 감독과 검증이 여전히 중요