파라데이

파라데이는 영국 스타트업 Inherent가 만든 AI 프로그램으로, 이미 발표된 과학 논문의 실험 결과를 정답을 보지 않은 채 스스로 다시 재현해내는 역할을 해요. 마치 박사과정 학생이 선배의 논문을 그대로 따라 해보면서 연구하는 법을 익히는 것과 비슷한 훈련 방식이에요.

놀라운 점은 파라데이가 돌아가는 바탕 프로그램의 크기예요. 파라데이는 큐원 3.6이라는 비교적 작은 모델 위에서 작동하는데, 이 모델의 설정값(흔히 파라미터라 부르는 수치) 개수는 270억 개 정도예요. 이는 앤스로픽의 클로드 오퍼스 4.8이나 오픈AI의 GPT-5.5 같은 훨씬 규모가 큰 최신 모델보다 작은 편이에요. 그런데도 논문 재현 과제에서는 이 두 모델보다 나은 성적을 냈다는 게 Inherent의 주장이에요.

Inherent가 신경 쓴 건 정답을 맞히는 것 그 자체가 아니었어요. 어떤 실험이 해볼 가치가 있고 어떻게 설계해야 좋은지 판단하는 감각—회사는 이를 '리서치 테이스트'라고 불러요—을 파라데이에게 심어주려 했어요. 이를 위해 결과가 좋을 때 보상을 주는 학습 방식을 활용했고, 코딩 작업은 직접 도구를 만드는 대신 오픈AI의 GPT-5.5 코덱스를 그대로 가져다 썼어요.

기사에서는 "Inherent의 자체 AI 에이전트 파라데이가 앤스로픽·오픈AI의 프론티어 모델을 앞질렀다"처럼 쓰여요. 여기서 오해하기 쉬운 건, 파라데이가 모든 면에서 더 똑똑하다는 뜻이 아니라는 점이에요. 이겼다는 건 '이미 발표된 논문 실험을 정답 없이 스스로 재현하기'라는 특정 과제 하나에서 나온 결과이고, Inherent 스스로도 승패보다 그 결과에 도달한 방식(연구 판단력)을 더 중요하게 봤다고 밝혔어요.