최근 대규모 언어모델(LLM)의 수학 역량이 놀랍게 발전하며 미해결 난제까지 풀 수 있다는 기대가 커지고 있습니다. 하지만 수학 공동체는 AI 기업들의 문제 풀이 벤치마크 경쟁이 수학의 본질적인 목표와 충돌하며, 장기적으로 수학 연구와 공동체에 해로울 수 있다고 경고합니다. 난제 해결 자체가 목적이 아니라, 그 과정을 통해 얻는 새로운 이해와 방법론, 그리고 이를 공유하고 발전시키는 인간적 상호작용이 수학의 핵심이라는 입장입니다.
수학 연구는 도형, 수, 자연현상의 기본 구조를 이해하는 활동으로, 난제 해결은 이러한 이해의 진전을 가늠하는 이정표 역할을 해왔습니다. 수학자들은 난제를 풀었을 때 강연, 토론, 단순화 과정을 거쳐 그 결과를 공동체의 지식으로 통합하고, 다음 세대에게 교육합니다. 그러나 AI가 서둘러 해법을 발표하면 충분한 서술, 새로운 방법의 분리, 선행 연구 인용이 부족해 공로 귀속과 표절 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, AI가 대량 생산하는 참·거짓 명제는 새로운 아이디어가 자랄 토양을 훼손하고, 인간의 지적 훈련과 이해력 증진이라는 수학 교육의 목적을 약화시킬 수 있다는 우려도 제기됩니다.
수학계는 AI가 수학 연구와 이해를 강화하고 가속할 잠재력을 인정하면서도, 그 기술을 통제하는 사람들의 결정이 중요하다고 강조합니다. AI가 최종 결과물을 직접 생산하더라도, 이해력과 새로운 질문을 만드는 능력을 기르는 과정은 여전히 인간에게 필수적인 목적이라는 것입니다. 이러한 목표 불일치 문제는 수학에 국한되지 않고 다른 과학 및 창작 직종, 나아가 사회 전반에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 목표 정렬(alignment) 문제의 일부로 인식되며, 수학계, AI 기업, 그리고 사회 전체의 시급한 대응이 필요하다고 촉구하고 있습니다.