인공지능(AI)의 발전이 가속화되면서 수학 분야의 미래 진로에 대한 학생들의 고민이 깊어지고 있습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM)이 복잡한 수학 문제 해결에 기여하는 사례가 늘면서, 과연 인간 수학자가 계속해서 의미 있는 역할을 할 수 있을지에 대한 회의론까지 제기되는 상황입니다. 이에 필즈상 수상자이자 저명한 수학자인 테렌스 타오(Terence Tao) 교수는 AI 시대에도 수학 연구자의 역할은 여전히 중요하며, 진로 결정의 핵심은 수학에 대한 열정과 전문성 추구에 두어야 한다고 강조했습니다.
타오 교수는 AI가 기존 아이디어의 '볼록껍질(convex hull)' 안에서 연결을 찾는 데 탁월하지만, 완전히 새로운 개념이나 논법을 창조하는 능력에는 한계가 있을 수 있다고 지적합니다. 즉, AI는 기존 지식을 바탕으로 놀라운 연결을 만들어내지만, 지식의 경계를 확장하는 '37수'와 같은 발상은 여전히 인간 수학자의 몫이라는 것입니다. 또한, AI 기업들이 자사 모델의 초인간적 지능에 대한 기대를 부풀릴 유인이 있으며, 막대한 자원을 투입한 성공 사례 뒤에는 공개되지 않은 수많은 실패와 비용이 숨어있을 수 있다는 점도 경고했습니다. 실제 연구에서 LLM은 단순한 프롬프트 입력 도구가 아닌, 수학자의 직관과 지도가 필요한 협력자에 가깝다는 것이 그의 설명입니다.
결론적으로 타오 교수는 AI가 수학 연구의 생산성을 크게 높일 수 있는 강력한 도구이지만, 새로운 지식을 발견하고, 이를 이해하며, 다음 세대 연구자에게 전달하는 인간 수학자의 본질적인 역할은 변치 않을 것이라고 말합니다. 대학 수학과의 두 가지 핵심 목표인 지식의 발견과 전달은 AI 시대에도 여전히 유효하며, 수학적 사고 능력을 가르치고 훈련하는 과정은 지속될 것입니다. 따라서 학생들은 불확실한 기술적 위협 때문에 수학에 대한 열정을 포기하기보다, AI를 효율적인 학습 및 연구 도구로 활용하여 특정 분야의 전문가가 되겠다는 목표에 집중해야 한다고 조언했습니다.