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[IT뉴스][단독] “나도 AI 쓰지만…도박될 수도” 허준이 경고한 까닭

온카뱅크관리자

2026-09-17 05:07:25

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 지난 8일(현지시간) 오픈AI가 자사 인공지능(AI) 모델이 수학계 7대 난제 중 하나인 나비에·스토크스 방정식 해법을 찾아냈다고 발표한 뒤 수학계가 크게 동요하고 있다. 수학계 노벨상으로 꼽히는 필즈상 수상자 25인은 11일 공동성명을 통해 AI의 문제풀이 경쟁이 “학계에 해를 끼치고 있다”고 비판했다. 
 2022년 한국계 미국인 최초로 필즈상을 수상한 허준이 미국 프린스턴대 수학과 교수도 성명에 동참했다. AI가 수학, 나아가 인간의 창의성에 끼치는 영향에 대한 허 교수의 생각을 16일 서면 인터뷰를 통해 들었다. 허 교수는 “아직 AI가 기존 수학적 시야 바깥을 독자적으로 개척할 수 있다고 보긴 어렵다”며 “난제 해결이 중요한 이유는 (답 자체보다) 다음 질문을 가능하게 하기 때문”이라고 했다. 
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 <img alt="2022년 허준이 미국 프린스턴대 수학과 교수가 미국 맥아더 재단이 수여하는 맥아더상을 수상했다. 맥아더상은 해마다 뛰어난 창의성과 연구 성과를 보여준 각 분야 리더들에게 주어져 '천재들의 상'으로 불린다. 사진 맥아더 재단" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/joongang/20260917050223701gvtd.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="y2lLkjJ6T2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/joongang/20260917050223701gvtd.jpg" width="658">
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 2022년 허준이 미국 프린스턴대 수학과 교수가 미국 맥아더 재단이 수여하는 맥아더상을 수상했다. 맥아더상은 해마다 뛰어난 창의성과 연구 성과를 보여준 각 분야 리더들에게 주어져 '천재들의 상'으로 불린다. 사진 맥아더 재단
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 Q : AI의 수학 능력, 얼마나 발전했나. A : 알려진 정의와 정리, 방법들을 짧은 시간 안에 익히고 연결하는 AI의 능력은 이미 그 어떤 개인보다도 뛰어나다. 하지만 현재 모델이 ‘새로운 영역’을 개척할 수 있는지는 확실치 않다. 가령 1900년까지 수학만을 학습한 AI가 그 이후 100년 간 인류가 이룬 것에 견줄 만한 발전을 독자적으로 만들어낼 수 있을까? 
 Q : 오픈AI 모델이 난제를 푼 건 '새로운 영역의 개척'이 아닌가. A : ‘새로운 결과’와 ‘새로운 방향의 생각’은 구별해 볼 필요가 있다. 이번 결과는 최근 연구자들이 개척한 구체적인 방향 위에서 나왔고, 매우 많은 에이전트와 계산 자원을 투입해 문제를 풀었다고 알려졌다. 이것만으로 AI가 기존의 수학적 시야 바깥을 독자적으로 개척할 수 있다 보긴 어렵다. 
 Q : AI가 난제를 풀고 답을 찾아주면, 어떤 변화가 생길까. A : 소설 『은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서』에선 초지성을 지닌 종족이 ‘삶, 우주, 모든 것에 대한 궁극적인 질문’의 답을 찾기 위해 수퍼 컴퓨터를 만든다. 이 컴퓨터가 750만년의 연산 끝에 내놓은 답은 ‘42’다. 이 대목이 재미있는 건 답이 틀려서가 아니라, 질문이 뭔지 모르는 상태에서 답만 갖는 일이 얼마나 공허한지 보여준다는 데 있다. 
 Q : 왜 공허한가. A : 우리가 아는 것이 하나의 원이라면, 원이 커질수록 모르는 것과 맞닿는 둘레도 길어진다. 난제는 그 경계에서 우리 생각이 아직 비추지 못한 곳을 알려주는 등대와 같다. 난제 해결은 명제의 참·거짓을 가리는 걸 넘어서 이전에 보지 못한 부분을 드러내 다음 질문을 가능하게 한다. AI의 답이든 사람의 답이든, 좋은 답은 더 좋은 질문을 부른다. 허나 문제는 답보다 그것을 둘러싼 환경이다. 이미 하루에 수백 편씩 AI가 쓴 논문이 나온다. 모두가 논문을 쓰지만 아무도 읽지 않는 환경이 온다면, 우리는 지식을 더 많이 생산하면서도 이해는 덜 하게 될 수 있다. 답이 창의성을 없앤다기보다, 답을 얻는 방법과 속도가 창의성이 자랄 땅을 메마르게 할 수 있다. 
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 <img alt="지난 8일 오픈AI가 수학 난제 ‘나비에–스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 문제’ 풀이를 표현한 그림. 자료 오픈AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/joongang/20260917050223954ryjl.jpg" data-org-width="1254" dmcf-mid="Wlc8dMV7y9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/joongang/20260917050223954ryjl.jpg" width="658">
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 지난 8일 오픈AI가 수학 난제 ‘나비에–스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 문제’ 풀이를 표현한 그림. 자료 오픈AI
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 Q : AI 시대에 순수 학문 자체가 쇠퇴한다 보나. A : 수학과 물리학이 사라지지는 않겠지만, 순수 학문을 하는 방식과 이를 직업으로 지탱하는 제도는 크게 달라질 수 있다. AI가 반복적인 탐색을 맡고, 사람이 개념과 질문, 설명에 더 오래 머물 수 있게 된다면 순수 학문은 지금보다 풍성해질 수도 있다. 반면 질문을 던지고 실패를 견디며 긴 연구를 이어 가는 경험이 사라지면 지적 호기심과 연구 능력도 세대를 거치며 약해질 수 있다. ‘토큰만 충분하면 무엇이든 되는 것 아닌가’라는 지적 패배주의는 인류의 가장 큰 재산 중 하나인 ‘호기심’을 포기하는 위험한 도박이다. 
 Q : 오픈AI의 이번 난제 해결을 놓고 저작권 논쟁이 벌어지고 있다. A : 현재 공개된 정보만으로 미공개 연구나 프롬프트가 실제 사용됐는지 판단하기는 어렵다. 다만 (문제를 제기한) 트리스탄 벅마스터 교수와 레벤트 알푀게, 그에 앞선 다른 학자들에게 시간이 주어졌다면 같은 결론에 도달했을 것이라고 보는 연구자들이 적지 않다. 누가 먼저 결과를 발표했는지만 따지기보다, 어떤 아이디어가 어떻게 시작돼 어떻게 이어졌는지를 온전히 기록해야 한다. 
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 <img alt="2022년 7월 5일(현지시간) 핀란드 헬싱키 알토대학교에서 허준이 프린스턴대 교수 겸 한국 고등과학원 석학교수가 '수학 노벨상' 필즈상을 수상하고 있다. 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/joongang/20260917050225198sdoe.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="YLhncNd8yK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/joongang/20260917050225198sdoe.jpg" width="658">
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 2022년 7월 5일(현지시간) 핀란드 헬싱키 알토대학교에서 허준이 프린스턴대 교수 겸 한국 고등과학원 석학교수가 '수학 노벨상' 필즈상을 수상하고 있다. 연합뉴스
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 Q : AI를 연구에 쓰시나. A : 오픈AI의 ‘아스트라’와 앤트로픽의 ‘페이블’을 모든 연구에 적극 활용하고 있다. 낯선 용어와 선행 결과를 빠르게 훑고, 사실들 사이의 연결 가능성을 찾는 데 유용하다. 여러 모델에 같은 질문을 던져 답이 어떻게 달라지는지 비교하기도 한다. 
 Q : 빠른 성과를 좇는 국가 단위 AI 경쟁이 순수 학문에 걸림돌이 될 수 있나. A : 눈에 보이는 수치만 목표가 되면 순수 학문은 AI의 성능을 전시하는 시험장이 되고, 질문보다 답이 우대받는 환경이 지속되면 세대를 거치며 연구 능력이 퇴화할 수 있다. 
 Q : 젊은 수학도들에게 AI 활용법을 조언한다면 A : 연구자들에게는 AI를 적극적으로 활용해 뭘 잘하고, 어디에서 막히는지 직접 경험해 보라고 한다. AI 모델이 금방 풀 수 있는 문제와 아직 풀지 못하는 문제를 구별하는 눈이 중요해질 거라고 생각한다. 
 ■ 더중앙플러스 팩플
 「 더 자세한 기사 내용이 궁금하시다면 주소창에 링크를 붙여넣으세요. 
 AI 시대엔 수학 필요 없다고? 계산기 있다고 덧셈 안 했나 천재 수학자는 생성AI가 대중화한 시대, 수학 교육에 대해 어떻게 생각할까. 프롬프트 몇 줄을 입력하면 복잡한 수식도 AI가 뚝딱 풀어내는 상황에서 수학은 계속 배워야 할 학문일까. 안 그래도 디지털 기기 중독 문제가 심각한데, 연필과 지우개 대신 태블릿 PC로 수학을 배우는 요즘 교육현장에 대해선 어떻게 바라볼까? 미국 수학회(AMS) 회장인 라비 바킬 미 스탠퍼드대 수학과 교수와 대수기하학 분야 세계적 권위자인 히라쿠 나카지마(도쿄대 카블리 우주물리학 및 수학연구소 교수) 국제수학연맹 회장에게 물었다. https://www.joongang.co.kr/article/25304671 
 “역대급 성능” 믿었는데…아스트라도 휘말린 ‘AI 성적표의 배신’ 시험 잘 보는 AI가 일도 잘할까? AI 스타트업들이 없는 살림에 족집게 과외까지 받아가며 벤치마크 점수 올리기에 매달리는 이유는. 세계적인 AI 모델을 벤치마크에서 제쳤다는데, 막상 쉬운 질문에 엉뚱한 답을 내는 건 왜 그런 걸까. AI 벤치마크를 둘러싼 논란과 문제점을 집중 해부했다. https://www.joongang.co.kr/article/25461688 
 」
 성지원 기자
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