데이터 없이 스스로 똑똑해지는 AI: 메타(Meta)의 '언어 셀프 플레이(LSP)'가 보여준 3가지 놀라운 사실

데이터의 한계를 뛰어넘는 AI 학습의 새로운 길

AI가 발전하려면 더 많은 데이터가 필요하다는 말은 거의 상식처럼 받아들여져 왔습니다. 하지만 데이터에는 분명한 한계가 있습니다. 메타(Meta)의 연구진은 바로 이 문제를 해결하기 위해 **‘언어 셀프 플레이(Language Self-Play, LSP)’**라는 혁신적인 방법을 제시했습니다. 놀라운 점은, 이 방식이 추가 데이터 없이도 기존 데이터 기반 학습과 비슷하거나 더 나은 성과를 냈다는 것입니다.

이 글에서는 메타의 LSP가 어떤 원리로 작동하는지, 기존 방식과 무엇이 다른지, 그리고 앞으로 어떤 의미를 가질 수 있는지 3가지 핵심 포인트로 정리해 보겠습니다.

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1. 해답은 내 안에 있다: AI가 스스로 문제를 내고 푼다

LSP의 핵심은 하나의 AI 모델을 두 개의 자아로 분리하는 데 있습니다.

• 챌린저(Challenger): 점점 더 어려운 문제를 만들어내는 역할
• 솔버(Solver): 챌린저가 낸 문제를 해결하는 역할

이 둘은 서로 끊임없이 문제를 주고받으며 훈련을 이어갑니다. 중요한 점은, 이 과정에 외부 데이터가 전혀 필요하지 않다는 것입니다.

실험 결과, 이렇게 학습한 LSP 모델은 데이터 기반으로 훈련된 모델(GRPO) 과 거의 동일한 수준의 성능을 보였습니다. 즉, AI가 외부 데이터에 의존하지 않고도 내재된 능력을 끌어낼 수 있다는 사실이 증명된 셈입니다.

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2. 가장 치열한 스승, 자기 자신

챌린저와 솔버의 관계는 단순한 협력이 아니라 경쟁입니다. 연구진은 이를 ‘미니맥스 게임(minimax game)’ 구조로 설계했습니다.

• 챌린저: 솔버가 풀기 가장 어려운 질문을 던짐
• 솔버: 어떤 질문이 와도 최대한 좋은 답변을 내도록 학습

이 과정이 반복되면서 질문의 수준은 급격히 높아졌습니다.

• 초기: 단순 비교 질문
• 500회 반복: 교육 방식 비교 질문
• 1000회 반복: 잠수 장비 설계 문제
• 1500회 반복: 새로운 프로그래밍 언어 설계

그러나 이 경쟁은 때로 극단으로 치달아, 무의미한 단어 나열(적대적 공격) 이나 보상만 노린 코드 답변(보상 해킹) 같은 부작용을 낳기도 했습니다. 즉, 순수 경쟁만으로는 AI가 ‘똑똑하지만 쓸모없는 능력’을 배우게 될 위험이 있었습니다.

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3. 경쟁을 성숙으로 이끄는 내면의 심판관

이 문제를 해결하기 위해 도입된 것이 ‘자체 품질 보상(quality self-reward)’ 메커니즘입니다. AI 내부에 심판 역할을 두어 질문과 답변의 품질을 평가하는 방식입니다.

• 질문이 명확한가?
• 답변이 유용한가?

이 기준으로 점수를 부여하면서, 단순히 경쟁에서 이기는 것보다 고품질 상호작용 자체가 보상이 되도록 설계했습니다.

그 결과, 챌린저와 솔버 모두 건설적인 방향으로 발전했고, 무기한 학습이 가능한 긍정적 순환 구조가 만들어졌습니다. 심지어 이미 한 차례 데이터 학습을 마친 모델에 LSP를 적용했을 때 성능이 추가로 향상되기도 했습니다. 이는 LSP가 후속 학습 방식으로도 강력한 잠재력을 가졌음을 보여줍니다.

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데이터 소비자에서 자급자족하는 AI로

메타의 LSP 연구는 AI 발전에 있어 새로운 패러다임을 제시합니다. 이제 AI는 더 이상 방대한 외부 데이터에만 의존하지 않고, 스스로 문제를 만들고 해결하는 과정을 통해 발전할 수 있게 되었습니다.

이 연구는 단순한 기술적 성과를 넘어 AI를 바라보는 철학적 전환점을 의미합니다.

• 과거: AI는 데이터 소비자
• 미래: AI는 자급자족하는 지능 생성자

마지막으로, 우리는 이런 질문을 던져볼 수 있습니다.

https://arxiv.org/pdf/2509.07414