Anton Bakhtin

**안톤 바흐친(Anton Bakhtin)**은 다중 에이전트 강화 학습, 전략적 추론, 대규모 언어 모델을 연구하는 인공지능 연구원입니다. 그는 Yandex, Google, Meta, Anthropic을 포함한 여러 주요 기술 기업에서 연구 및 엔지니어링 직책을 역임했습니다. 그는 현재 Meta Superintelligence Labs의 일원입니다.

교육

안톤 바흐친은 러시아에서 고등 교육을 받았으며, 2006년부터 2011년까지 모스크바 국립 대학교(Moscow State University)를 다니며 석사 학위를 취득했습니다. 그 후, 컴퓨터 과학 및 머신러닝 분야의 엄격한 커리큘럼으로 잘 알려진 Yandex 데이터 분석 학교(Yandex School of Data Analysis)에서 전문 교육을 이어갔습니다. 그는 2012년부터 2014년 사이에 이 기관에서 석사 학위를 마쳤으며, 이후 소프트웨어 개발 및 AI 연구 경력에 필수적인 분야들에 집중했습니다.^[1]​^[4]​

경력

바흐친은 2012년 러시아 기술 기업인 Yandex에서 소프트웨어 개발자로 전문 경력을 시작했습니다. 2014년에 시니어 소프트웨어 개발자로 승진했으며 2015년까지 회사에 머물렀습니다. Yandex에서의 근무 이후 미국으로 이주하여 2015년부터 2017년까지 Google에서 시니어 소프트웨어 엔지니어로 근무했습니다.

2017년, 바흐친은 연구 중심의 역할로 전환하여 Facebook(현 Meta)의 FAIR(Facebook AI Research) 연구소에 연구 엔지니어로 합류했습니다. 그는 2023년까지 약 6년 동안 Meta에서 근무하며 다중 에이전트 시스템의 중요한 프로젝트, 특히 CICERO 프로젝트의 핵심 기여자로 활동했습니다. Meta를 떠난 후, 그는 2023년 AI 안전 및 연구 기업인 Anthropic에 기술 스태프(Member of the Technical Staff)로 합류했습니다. Anthropic에서 그는 Claude 3 제품군 AI 모델 개발에 참여했습니다.

2025년 7월, Verge는 블룸버그를 인용하여 바흐친이 "초지능(superintelligence)" 구축에 집중하는 새로운 부서를 위해 Meta가 Anthropic에서 영입한 AI 인재 중 한 명이라고 보도했습니다. 이 보고서는 주요 기술 기업들이 범용 인공지능(AGI) 분야의 선도적인 전문가를 확보하기 위해 노력을 강화하는 가운데, 그를 Apple 및 OpenAI와 같은 경쟁사에서 영입된 다른 저명한 연구원들과 함께 언급했습니다.^[3]​^[1]​^[2]​^[4]​

Meta Superintelligence Labs에서의 연구

2026년 9월 29일, 바흐친과 Meta Superintelligence Labs 소속 동료들이 공동 저술한 사전 인쇄 논문 “Thinking Before Thinking: Scaling Agentic Inference Through Meta-Reasoning”은 컨트롤러의 구조화된 계산 결정과 워커의 작업 수준 업무를 분리하는 추론 시간 에이전트 하네스(harness)를 소개했습니다. 컨트롤러는 압축된 상태와 영구 메모리를 사용하여 계산을 지시합니다. 이 논문은 Gemini 3.1 Pro, GPT-5.5, Opus 4.8을 사용하여 IMO ProofBench-Advanced, ARC-AGI-2, LongCoT-mini, ProgramBench 전반에서 이 접근 방식을 평가했습니다. 주요 테스트 예산 범위에서 메타 추론 에이전트는 매칭된 직접 제어 에이전트보다 높은 점수를 기록했으나, 적은 예산에서는 오버헤드로 인해 성능이 저하되는 사례도 보고되었습니다.^[5]​

2026년 10월 6일의 사전 인쇄 논문 “Agent Plasticity: Measuring Self-Improvement Through Experience” 역시 바흐친을 Meta Superintelligence Labs 소속 저자로 기재했습니다. 이 논문은 에이전트가 경험을 미래의 성능 향상으로 얼마나 효율적으로 전환하는지 측정할 것을 제안했으며, 체스, 바둑, Hex, NetHack에서 도구, 기술, 전략, 메모리를 포함한 영구적 아티팩트를 사용하는 고정 가중치 에이전트를 연구했습니다. 논문은 자기 개선과 전이가 모델 및 작업에 따라 다양하게 나타났으며, 모델과 환경에 따라 서로 다른 개선 궤적을 보였다고 보고했습니다.^[6]​

CICERO

Meta AI 재직 기간 동안 바흐친은 복잡한 전략 게임인 *디플로머시(Diplomacy)*에서 인간 수준의 성능을 달성한 최초의 인공지능 에이전트인 CICERO 개발의 중심 인물이었습니다. 디플로머시는 바둑이나 스타크래프트와 같은 게임에서 숙달된 순수 적대적 논리를 넘어서는 능력을 요구하기 때문에 이 프로젝트는 AI 분야의 중요한 이정표가 되었습니다. 이 게임은 7명의 플레이어가 협상하고, 동맹을 맺고, 행동을 조율하며, 때로는 성공을 위해 서로를 배신해야 하므로 자연어 의사소통과 신뢰 구축이 게임 플레이의 필수 요소입니다.

바흐친은 다른 게임에서 성공적이었던 전통적인 자기 대전(self-play) 강화 학습 기술이 디플로머시에는 불충분하다고 언급했는데, 이는 그러한 복잡한 사회적 환경에서 협력과 조율이 자연스럽게 발생하지 않기 때문입니다. 협력자 노암 브라운(Noam Brown)을 포함한 연구팀은 하이브리드 AI 아키텍처를 개발하여 이를 해결했습니다. CICERO는 방대한 인간 게임 플레이 텍스트 코퍼스로 훈련된 대규모 언어 모델과 전략적 추론 엔진을 통합했습니다. 이를 통해 AI는 인간 플레이어와 자연어 대화를 나누며 계획을 협상하고 신뢰를 쌓는 동시에, 계획 알고리즘을 사용하여 다른 플레이어의 움직임을 예측하고 자신의 최적 전략을 결정할 수 있었습니다.

이 연구는 2022년 말 학술지 Science에 발표된 논문으로 결실을 맺었습니다. 익명의 온라인 리그에서 CICERO는 인간 상대들과 대결하여 인간 플레이어 평균 점수의 두 배 이상을 기록했으며, 한 게임 이상 참여한 참가자 중 상위 10% 이내에 들었습니다. 바흐친은 이 프로젝트를 인간의 의도를 이해하고, 협력적인 해결책을 추론하며, 효과적으로 소통할 수 있는 협력적 파트너로서의 AI를 만드는 단계라고 설명했습니다.^[2]​^[4]​

Claude 3

Anthropic에서 바흐친은 2024년 3월에 출시된 Claude 3 제품군 AI 모델을 개발한 팀의 일원이었습니다. Claude 3 Opus, Sonnet, Haiku를 포함한 이 모델 세트는 추론, 다국어 이해, 시각 및 기타 주요 AI 기능에서 새로운 업계 벤치마크를 설정하도록 설계되었습니다. 모델 출시 당시 바흐친은 자신의 경험에 대해 "RL(강화 학습)은 성공하기 전까지는 절대 작동하지 않습니다 :) 그 모험의 일부가 된 것은 놀라운 일이었습니다"라고 언급했습니다. Anthropic에서의 그의 작업은 성능과 향상된 사용자 상호작용으로 주목받은 대규모 언어 모델 개발에 기여했습니다.^[2]​^[4]​