최근 인공지능(AI)이 수학 분야에서 주요 난제들을 해결하며 비약적인 발전을 이루고 있습니다. 대규모 언어모델(LLM)의 수학적 능력 향상은 많은 이들을 놀라게 했지만, 필즈상 수상자 25명을 포함한 저명한 수학자들은 이러한 AI의 발전 방향이 수학계의 근본적인 목표와 심각하게 어긋난다고 경고하고 나섰습니다. AI 기업들이 문제 해결을 벤치마크로 삼는 것이 수학이라는 학문과 공동체에 해를 끼칠 수 있다는 지적입니다.
수학 연구는 단순히 정답을 찾는 것을 넘어, 형태, 숫자, 자연 현상의 기본 구조를 이해하고 새로운 개념과 방법을 발전시키는 데 중점을 둡니다. 역사적으로 유명한 문제들은 이러한 이해의 지평을 넓히는 이정표 역할을 해왔으며, 문제 해결 과정에서 얻어지는 새로운 통찰과 방법론은 수학 공동체 내에서 오랜 토론과 검증을 거쳐 교과서에 실리고 궁극적으로 인류의 지식으로 자리 잡았습니다. 그러나 AI는 이러한 과정 없이 빠르고 대량으로 '참/거짓' 형태의 답을 쏟아내고 있으며, 이는 새로운 아이디어가 자랄 비옥한 토양을 파괴할 수 있다는 우려를 낳고 있습니다. AI가 제시하는 해결책은 종종 적절한 설명이나 기존 연구에 대한 인용 없이 급하게 발표되어, 지적 기여에 대한 귀속 문제와 표절 논란까지 야기할 수 있습니다.
수학자들은 AI가 답을 도출하는 능력에만 초점을 맞추면서, 개념적 이해와 새로운 질문을 형성하는 능력 등 지적 노동의 핵심 가치를 간과하고 있다고 지적합니다. 이는 비단 수학계만의 문제가 아니라, 다른 과학 및 창의적 전문직업군, 나아가 사회 전반에 걸쳐 AI가 야기할 수 있는 광범위한 '정렬 문제(alignment issues)'의 일부로 해석됩니다. AI가 인간의 오랜 훈련을 통해 얻어지는 이해와 통찰의 과정을 대체하려 할 때, 우리는 원래 그 일이 달성하고자 했던 본래의 목적을 잃을 위험에 처하게 됩니다.
물론 AI는 수학 연구와 이해를 증진하고 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 변화가 궁극적으로 수학 분야에 이로울지, 아니면 파괴적인 영향을 미 미칠지는 전적으로 이 신기술을 통제하는 인간의 결정에 달려 있습니다. 수학 공동체, AI 기술 개발 기업, 그리고 더 나아가 사회 전체가 이러한 문제에 시급히 대응하여, AI 시대에도 지적 노동의 본질적인 가치와 목적을 잃지 않도록 노력해야 할 것입니다.