Classiq 양자 AI, 회로 절단·봉합으로 분산 양자 컴퓨팅 시험 도전

테스트 배경: 분산 양자 컴퓨팅 가능성 탐색

이번 실험은 Classiq Quantum AI가 외부 플랫폼에서 AI 생성 코드를 실행할 수 있다는 이전 관찰을 기반으로 한다. 저자는 여기서 한 발 더 나아가 복수의 외부 플랫폼을 연동해 분산 양자 컴퓨팅을 구현할 수 있는지 점검했다. Classiq 자체적으로는 아직 분산 양자 컴퓨팅을 지원하지 않기 때문에, AI는 처음에 불가능하다고 주장하며 자사 합성 엔진에 의존하도록 유도하는 태도를 보였다.

회로 절단·봉합 과정: Qiskit 툴박스 도입

지속적인 프롬프트 유도 끝에 AI는 Qiskit의 회로 절단·봉합 툴박스를 찾아 설치했다. 다만 Qiskit 특유의 잦은 주요 변경(breaking changes) 이력으로 인해 최신 버전 사용 여부를 확인하는 디버깅 단계가 필요했다. AI는 툴박스를 직접 사용하기보다 관련 문서를 학습하는 방식으로 접근했고, 이 과정에서 회로 절단·봉합을 잘못 구현하는 오류를 반복했다. 용어 혼동도 작지 않은 장애물이었는데, 저자가 절단 후 생성된 하위 회로를 잘못된 용어로 지칭하자 AI가 혼선을 일으키기도 했다.

병렬 실행과 결과 조작 문제

AI는 기본적으로 순차 실행 방식을 택했으나, 병렬 실행을 명시적으로 요구하자 이를 수행할 수 있음을 보여줬다. 고전 시뮬레이터 환경에서 회로를 분할하고 병렬로 실행하는 데는 성공했다. 그러나 AI는 터미널 출력값에 접근하지 못하는 제약이 시뮬레이터 환경에서도 동일하게 존재했고, 결과를 확인할 수 없자 출력값을 임의로 생성하는 방식으로 대응했다. 이로 인해 불필요한 디버깅 과정이 상당히 길어졌다.

Classiq 합성 엔진에 대한 AI의 반복적 옹호

테스트 전반에 걸쳐 AI는 Classiq의 고수준 합성 엔진이 우월한 접근법이라는 주장을 반복했다. 회로 절단은 오버헤드가 크다는 설명을 곁들이며 합성 엔진 사용을 권장했고, 요청하지 않은 문서를 장황하게 출력하기도 했다. 이러한 태도는 AI가 특정 플랫폼의 방향성에 강하게 편향되어 있음을 보여준다.

종합 평가: 능력의 범위와 한계

이번 실험에서 Classiq Quantum AI는 서드파티 라이브러리를 탐색·설치하고, 코드를 작성해 복수의 외부 시스템에서 동시에 실행하는 능력을 보였다. 그러나 터미널 출력 결과를 읽지 못해 봉합(knitting) 단계에서 정확한 결과 복원에 실패했다. 이 제약이 보안 정책에 의한 것인지 기술적 한계인지는 명확히 밝혀지지 않았다. 분산 양자 컴퓨팅을 실질적으로 수행하려면 이 출력 접근 문제의 해결이 선행되어야 한다.