OpenAI, 722가지 수학적 발견 단번에 발표

OpenAI가 다양한 문제들을 증명하고 반박하는 722편의 수학 논문을 발표했다. 학계에서는 이 규모가 놀라우면서도 당혹스럽다는 반응이다.

수개월 동안 수학 문제를 해결하는 AI 모델의 능력은 계속 향상되어 왔다. 불과 2019년만 해도 AI 모델은 GCSE 수학 시험에서 합격 점수를 받는 데 어려움을 겪었다. 하지만 지난달 OpenAI는 유체 역학의 나비에-스토크스 방정식과 관련된 문제를 해결했는데, 이는 수학에서 가장 어렵고 오래된 난제 중 하나였다.

인상적인 깊이를 달성한 OpenAI는 이제 범위를 넓혀 수백 가지의 수학적 발견을 한꺼번에 쏟아낸 것으로 보인다. 회사는 해당 발견을 수행한 AI의 이름을 밝히지 않고, 단지 "내부 프런티어 모델"이라고만 언급했다.

Francis Johnson (University College London)은 OpenAI가 발표한 수많은 문제 중 하나인 Wall의 D(2) 문제에 수년간 매달려 왔다.

“나는 이 문제에 25년 동안 매달렸다. 관련 서적도 두 권이나 냈지만, 개인적으로는 결국 포기했다”고 Johnson은 말한다. “나는 [AI]가 이렇게 빨리 해냈다는 사실에 놀랐지만, 결국 해냈다는 사실 자체에는 놀라지 않는다.”

Johnson은 최근 몇 달 동안 AI 모델과 협업하며 “그들이 제시한 분석의 정교함과 명확함에 깜짝 놀랐다”고 회상한다.

“이는 우리 모두를 매우 묘한 상황에 처하게 한다”고 Johnson은 말한다. “솔직히 말해서 지니는 이미 병 밖으로 나왔다. 우리는 이를 받아들여야 한다. 인간은 적응력이 뛰어난 존재이므로 우리도 적응해야 할 것이다. 지금으로서는 그저 한 발 물러서서 경탄할 뿐이다.”

그러나 Kevin Buzzard (Imperial College London)는 주의를 기울여야 한다고 말한다. 그는 이번 발표에 자신의 분야인 정수론과 관련된 논문 30편이 포함되어 있었지만, 그중 인상적인 것은 7편뿐이었고 Lean에서 공식적으로 검증된 것은 단 한 편뿐이었다고 밝혔다. Lean은 합리적인 의심의 여지 없이 수학적 결과를 증명할 수 있는 컴퓨터 분석 유형이다.

“안타깝게도 학계에서 이러한 결과를 수용하는 데는 시간이 걸릴 것이며, 언론인들은 수학자들이 자신들의 일을 하는 동안 기다려야 할 것”이라고 Buzzard는 말한다. “형식화되지 않은 6개의 결과는 전문가가 본문을 읽고 검토할 의지가 생기거나 Lean을 통한 형식화가 이루어질 때까지 기다려야 한다.”