수학계의 오랜 난제 중 하나인 야코비안 추측(Jacobian Conjecture)에 대한 반례가 발표되었지만, 그 복잡한 풀이 과정(Chain of Thought, CoT)은 공개되지 않아 많은 이들이 이해에 어려움을 겪었습니다. 이에 한 개발자가 앤트로픽(Anthropic)의 대규모 언어모델(LLM)인 클로드 페이블(Claude Fable)을 활용해 이 풀이 과정을 '클린룸 역설계(clean room reverse engineering)'하는 흥미로운 실험을 진행했습니다. 이는 AI가 단지 결과만을 보고도 그에 도달하는 논리적, 수학적 직관을 재구성할 수 있음을 시사합니다.
이 개발자는 먼저 클로드 페이블 AI 중 하나에게 야코비안 추측 반례의 최종 결과만을 알려주고, 어떠한 사전 정보나 스포일러 없이 그 결과에 도달하는 과정을 설명하는 글을 생성하도록 지시했습니다. 이어서 두 번째 클로드 페이블 AI에게 첫 번째 AI가 생성한 설명 글을 따라가며 문제를 풀어보게 했습니다. 만약 풀이 과정이 너무 쉽다면 세부 내용을 제거하고, 너무 어렵다면 힌트를 추가하는 방식으로 반복적인 조정을 거쳐 최적의 설명 글을 만들어냈습니다. 이 과정은 마치 인간이 복잡한 문제를 풀 때 직관과 논리를 오가며 해결책을 찾아가는 방식과 유사합니다.
이러한 AI 기반의 '역설계' 접근 방식은 단순히 정답을 찾는 것을 넘어, 복잡한 문제의 해결 과정을 이해하고 설명하는 AI의 능력을 한 단계 끌어올릴 수 있음을 보여줍니다. 이는 과학 연구, 수학 증명, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 인간 전문가가 접근하기 어려운 문제의 직관적 해법을 찾아내거나, 기존 해법을 더 명확하게 설명하는 데 AI가 중요한 도구로 활용될 수 있음을 의미합니다. 특히 교육 분야에서는 학생들이 어려운 개념의 풀이 과정을 스스로 탐구하고 이해하는 데 도움을 주는 맞춤형 학습 도구로 발전할 잠재력이 큽니다.