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OpenAI fought dirty on career-making math problem, says NYU mathematician

뉴욕대 수학 교수가 인공지능(AI)을 활용해 100만 달러 상금의 '나비에-스토크스 방정식' 풀이에 접근했으나, 오픈AI가 자신들의 연구 정보를 입수해 동일한 방식으로 먼저 풀이를 시도했다고 주장하며 논란이 일고 있습니다. 오픈AI는 이를 부인했지만, AI 시대의 연구 윤리와 경쟁 방식에 대한 중요한 질문을 던지고 있습니다.

4시간 전·2026.09.08·읽기 1·Russell Brandom

뉴욕대학교 수학과 트리스탄 벅마스터(Tristan Buckmaster) 교수가 인공지능(AI) 모델을 활용해 이론 수학의 주요 미해결 난제 중 하나인 '나비에-스토크스 존재성과 매끄러움 문제(Navier-Stokes existence and smoothness problem)'에 대한 예비 증명 세 가지를 발표했습니다. 이 연구는 앤트로픽(Anthropic) 소속 수학자 레벤트 알파지(Levent Alpöge)와 협력하여 오픈AI의 코덱스(Codex)와 앤트로픽의 클로드(Claude) AI 모델을 사용했습니다. 이 연구 결과 자체도 중요하지만, 오픈AI가 이 문제를 해결하려는 과정에서 불거진 논란이 더욱 주목받고 있습니다.

벅마스터 교수는 자신과 알파지 교수가 연구 결과를 마무리하던 중, 그들의 진행 상황에 대한 정보가 오픈AI에 전달되었다는 사실을 알게 되었다고 밝혔습니다. 이에 대해 오픈AI에 문의하자, 오픈AI는 이미 이 문제의 핵심 증명을 완료했다고 답했습니다. 그러나 오픈AI가 언제 연구를 시작했고 얼마나 많은 인적 개입이 있었는지에 대한 추가 질문에는 답변이 회피적이었다고 벅마스터 교수는 주장했습니다. 결국, 오픈AI 팀 전체가 이 문제에 매달렸고 엄청난 컴퓨팅 자원을 사용했으며, 심지어 첫 프롬프트(prompt)는 벅마스터 교수팀의 연구 정보가 오픈AI에 도달한 후에 전송되었다는 사실이 드러났다고 그는 덧붙였습니다. 이는 오픈AI가 벅마스터 교수팀의 접근 방식이 올바르다고 확신하고, 막대한 컴퓨팅 자원을 이용해 먼저 공식적인 증명에 도달하려 했다는 의혹을 불러일으킵니다. 오픈AI의 수학 연구를 이끄는 세바스티앙 부벡(Sébastian Bubeck)은 이러한 주장이 "거짓이며 선동적"이라고 반박했습니다.

이 논쟁의 중심에는 '밀레니엄 현상 문제(Millennium Prize problems)' 중 하나인 나비에-스토크스 방정식이 있습니다. 이 문제는 클레이 수학 연구소(Clay Mathematics Institute)가 해결하는 사람에게 100만 달러의 상금을 수여하는 7대 난제 중 하나입니다. 나비에-스토크스 방정식은 유체 역학에 널리 사용되지만 이론적으로는 잘 이해되지 않고 있으며, 이 문제의 해결은 수리 물리학에 대한 이해를 크게 진전시킬 것입니다. 벅마스터 교수는 자신과 알파지 교수가 택한 특정 접근 방식은 수학자들 사이에서도 매우 드물기 때문에, 오픈AI가 같은 시기에 동일한 접근 방식을 취했다는 점이 의심스럽다고 지적했습니다. 또한, 벅마스터 교수는 자신이 프로젝트를 진행하면서 오픈AI의 코덱스를 광범위하게 사용했기 때문에, 자신의 작업 정보가 오픈AI의 문제 해결 노력에 영향을 미쳤을 가능성도 제기했습니다. 오픈AI는 코덱스 상호작용 데이터를 모델 훈련에 사용할 권리를 보유하고 있으며, 사용자는 이를 거부할 수 있습니다. 만약 오픈AI 팀이 벅마스터 교수의 코덱스 상호작용으로 훈련된 모델을 사용했다면, 유사한 문제에 직면했을 때 그의 작업을 재생산했을 가능성도 배제할 수 없습니다.

이 사건은 수학 연구에서 AI의 역할과 오픈AI의 특정 인센티브에 대한 지속적인 논쟁을 다시 점화할 것으로 보입니다. 벅마스터 교수는 오픈AI의 증명을 보지 못했고, 그들의 모델이 어떻게 작동했는지, 자신들의 데이터가 사용되었는지 알지 못한다고 강조했습니다. 그는 특정인을 비난하는 것이 아니라, 자신이 들었던 사실과 제안받았던 내용을 공개함으로써 잘못된 정보가 퍼지는 것을 막고자 한다고 밝혔습니다. 이 논란은 AI 시대에 연구의 투명성, 윤리적 경쟁, 그리고 데이터 활용에 대한 중요한 질문들을 던지며, 앞으로 AI 기반 연구의 표준과 규범을 정립하는 데 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
2/10
약한 신호
2점인가

이슈 자체는 중요하나, 1인 창업자가 직접적인 비즈니스 기회로 전환하기에는 진입 장벽이 높고, 문제 해결의 주체가 명확하지 않습니다.

문제 / 미충족 수요

AI를 활용한 고난도 학술 연구에서 연구 윤리, 데이터 소유권, 그리고 공정한 경쟁 방식에 대한 명확한 기준과 감시 체계가 부재합니다.

한국 시장
국내 불명한국에서도 AI를 활용한 연구가 활발해지면서 유사한 윤리적, 법적 문제 발생 가능성이 높지만, 아직 명확한 솔루션이나 서비스는 없는 것으로 보입니다.
수익 모델

B2B SaaS 구독, 컨설팅 · 돈 내는 주체: 학술 연구 기관, 대학, AI 연구 기업의 연구 윤리 담당 부서

1인 실현 가능성
2/5

고난도 학술 연구의 특성상 전문 지식과 네트워크가 필요하며, 기술적 구현 난이도가 높습니다. 1인이 시스템을 구축하기에는 어려움이 있습니다.

진입 지점 (Wedge)

AI 기반 학술 연구의 데이터 출처 및 모델 활용 투명성을 검증하고 기록하는 도구 또는 플랫폼을 개발하여 연구자 간의 신뢰를 구축합니다.

이번 주 첫 실험

AI 기반 학술 연구자들을 대상으로 연구 과정에서 발생하는 데이터 사용 및 모델 기여도 추적의 어려움에 대한 설문조사를 실시하고, 잠재적 솔루션에 대한 초기 피드백을 수집합니다.

Original source
이 글은 TechCrunch의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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