오픈AI(OpenAI)가 인공지능(AI) 에이전트로 수학 난제인 나비에-스토크스 문제를 풀었다고 주장했지만, 그 결과의 독창성과 실용성, 인간 연구자 작업에 대한 공로 인정 여부를 둘러싼 의문이 제기됐다. 가디언은 9월 21일 사설에서 수학 분야에서 AI의 힘을 인정하더라도 인간의 해석과 협업은 여전히 필수적이라고 지적했다.
오픈AI의 나비에-스토크스 해법 주장
오픈AI는 9월 8일 AI 에이전트가 수학계에서 가장 유명하고 어려운 난제 중 하나인 나비에-스토크스 문제를 해결했다고 밝혔다. 이 발표는 일부 수학자들이 AI의 능력을 두고 ‘실존적 위기’라고 부른 논쟁을 촉발했고, 오픈AI가 인간의 연구를 충분히 인정하지 않았다는 비판으로 이어졌다. 가디언은 해당 결과가 실제로 얼마나 유용하고 독립적인 작업인지 아직 분명하지 않다고 평가했다.
오픈AI의 논문에는 참고 자료가 인용됐지만, 여러 수학자는 해법에 매우 가까이 접근한 것으로 알려진 연구자들의 공로가 충분히 반영되지 않았다고 본다. 사설은 이런 방식이 인간의 독창성을 지우고 성과의 영광을 AI 기업이 독점하는 결과를 낳을 수 있다고 지적했다. 수학자 트리스탄 벅마스터는 오픈AI의 코덱스(Codex) 모델을 활용해 나비에-스토크스 문제를 연구하던 자신의 작업이 오픈AI 연구팀에 보였을 가능성도 우려했다. 오픈AI는 해당 자료에 직접 접근하지 않았다고 부인했지만, 벅마스터의 제품 사용에서 나온 데이터가 모델 개선에 도움을 줬을 가능성은 배제하지 못한다고 설명했다.
수학에서 드러난 AI 공로와 검증 문제
가디언은 AI 시스템이 인간 수학자들의 연구를 학습해 작동하는 만큼, 출처 표시와 보상 문제를 해결하지 않으면 AI 개발사에 대한 반감이 커질 수 있다고 분석했다. 특히 수학에서는 AI가 내놓은 결과가 실제로 새로운 도구나 통찰을 담았는지, 어디에 적용할 수 있는지를 판단하려면 수학자들의 검증과 해석이 필요하다. AI가 만든 영화나 백신은 성과의 용도를 비교적 쉽게 확인할 수 있지만, 수학적 해법은 그 자체로 의미와 활용성을 판별하는 데 시간이 걸린다는 것이다.
그럼에도 수학자들은 AI의 활용 가능성을 일괄적으로 부정하지 않고 있다. AI가 수학에서 강력한 능력을 보인다는 점을 인정하면서, 인간이 AI의 작업을 이끌고 해석하는 방식으로 수학을 바꿀 수 있다는 논의도 진행 중이다. 필즈상 수상 수학자 빌 서스턴은 AI 시대 이전인 2010년 “수학의 산물은 명료함과 이해이지, 정리 그 자체가 아니다”라고 말했으며, 가디언은 이 두 요소가 여전히 인간에게 고유한 능력이라고 짚었다. 사설은 AI 산출물을 모두 무가치한 결과물로 치부해서도 안 되지만, 기술과 기술 기업을 분리하고 AI 활용을 민주화할 방법을 찾는 일이 시급하다고 결론 내렸다. 원문에는 오픈AI의 추가 출시 일정이나 가격 계획은 제시되지 않았다.