요약
오픈AI가 자사 모델로 카케야 추측 증명, 지수 시간 가설 반박, 양자 색역학 존재 증명을 얻었다고 밝혔습니다.
오픈AI가 10월 26일 공식 블로그에 올린 발표입니다. 모델이 낸 증명을 학계가 검증하고 이해하도록, 분야마다 외부 전문가에게 공개 방식을 맡기는 새 실험도 함께 소개했습니다.
왜 중요한가
- 수백 편의 논문이 전제로 삼아 온 지수 시간 가설이 무너지면서, 관련 문제를 얼마나 빨리 풀 수 있는지가 다시 열린 질문이 됐습니다.
- 물리 결과에는 밀레니엄 상 문제의 일부인 순수 양-밀스 이론의 존재 증명도 들어 있다고 합니다.
- AI가 낸 증명을 이해하고 검증하는 일을 외부 학계 모임에 맡기는 새로운 공개 방식을 시험한다는 점도 눈에 띕니다.
핵심 내용
- 국소 평활화 추측(파동이 한곳에 몰리는 현상은 오래가지 못한다는 추측)을 모든 차원에서 증명해 카케야 추측까지 풀었다고 했습니다.
- 지수 시간 가설(논리식 충족 문제를 지수 시간보다 크게 빨리 풀 수 없다는 추측)의 반박은 Lean(증명을 컴퓨터로 검증하는 언어)으로 확인했습니다.
- 이 반박의 검증은 가설을 처음 제안한 임팔리아초와 파투리, MIT의 라이언 윌리엄스가 이끕니다.
- 양자 색역학(쿼크와 글루온의 강한 상호작용 이론)이 수학적으로 존재함을 증명한 결과는 노벨상 수상자 데이비드 그로스의 모임이 맡아 직접 정리합니다.
- 참여 연구자는 비밀 유지 계약 없이 무보수로 참여하고, 오픈AI는 이번 발견에 학계 공로를 요구하지 않는다고 밝혔습니다.
HN 반응
- 연구자들이 쓰는 도구의 회사가 그들의 성과를 모아 공을 가져간다는 비판과, 오픈AI는 공로를 주장하지 않았고 발견 자체가 중요하다는 반론이 맞섰습니다.
- 일부 이용자는 수학에서는 답보다 풀이를 시도하며 생기는 새 이론이 더 값지다며, 지식의 발전이 한 회사에 쏠리는 것을 우려했습니다.
자전거 제조사가 자전거 경주에서 거둔 성과를 직접 발표하는 건 여전히 마음에 들지 않아요. 최고의 선수 5명을 골라 발표 연출을 거들게 해도 마찬가지고요.
과거 사례를 보면, OpenAI의 모델은 연구 도구로 OpenAI를 쓰는 과학자들에게서 모은 입력으로 학습했을 가능성이 아주 높다는 게 이미 알려져 있습니다. 어느 날 갑자기 연구 커뮤니티는 자기네 도구를 만든 업체와 경쟁하는 처지가 되고, 결과물을 평가하는 역할에 뽑혀 보도자료에 이름 한 줄 올리는 영광이나 바라야 하는 신세가 됩니다.
연구하는 동안 과학자들과 협력하고, 결과는 과학자들이 OpenAI를 후원자로 밝히며 발표하게 했다면 상황이 달랐을 겁니다.
하지만 "여러분이 계속 입력해 준 덕분에 우리 직원들조차 여러분을 이길 수 있는 자전거가 생겼습니다. 여러분을 보도자료에 언급해 드리겠습니다" 하는 이런 방식은 영 받아들여지지가 않네요...
자동차 기술이 아니라 하필 자전거 경주에 비유하다니 재밌네요. 자동차 기술이라면 연비나 안전성 같은 한계를 밀어붙이는 게 좋은 일이라는 데 동의하실 텐데 말이에요.
이런 글은 평생 이 문제들을 붙들고 살아온 과학자들의 억지 위안으로 읽혀요. 수십 년간 풀리지 않던 문제를 풀기 직전이던 사람이 있었고, 모델이 그 사람의 기발한 최근 통찰을 가져다 문제를 깼다는 건데요(학습 데이터 기준일은 무시하고요. 그것도 조작이어야 하니까요).
지식의 최전선을 넓히는 일이 왜 반갑지 않으신 거죠? 혹시 수학이 재능 있는 사람들을 바쁘게, 그러면서 생산성은 없게 붙잡아 두는 일자리 사업이라고 생각하시는 게 아니라면요.
이게 어떤 사람들에게는 정말 이해하기 어려운 모양입니다.
불만은 AI가 "반칙"을 썼다거나 "경쟁을 받아들이지 않았다"는 데 있는 게 아닙니다. 결과가 중요하다는 건 모두가 동의해요.
문제는 연구자들이 AI를 도구로 쓰는데, 그 도구를 가진 회사가 모든 연구자의 데이터를 전부 빨아들여 합친 다음 연구를 마무리했다는 겁니다. 좋습니다, 결과가 나왔고 그 자체로는 여전히 좋은 일일 수 있습니다.
하지만 그 도구를 가진 회사가 이제 연구 전체의 공을 자기 것으로 가져갑니다.
일부 연구자를 "초대"해서 보도자료에 언급해 주는 것으로는 해결되지 않습니다. 전체 연구 성과는 사실 연구자들 전체가 쌓아 온 것에 기반하고 있고, 연구에 실패해서 아무것도 발표하지 못한 사람들의 몫까지 포함되니까요.
이런 주장은 시간이 갈수록 점점 우스꽝스러워집니다. 온갖 결과를 수학자들이 모르는 사이에 이미 만들어 놓고도 그걸 깨닫지 못했다는 얘기가 되어야 하는데, 그렇다면 수학자들에 대한 엄청난 비판이나 다름없어요.
아니요, 지금 벌어지는 일은 AI가 점들을 이어 붙이는 데 정말 뛰어나고 인간 수학자들은 그렇지 못하다는 겁니다.
그리고 OpenAI는 공을 가져가지 않겠다고 분명히 밝혔습니다.
말씀에 공감하긴 하는데, OpenAI는 전통적인 수학자들이 다른 사람의 연구를 아는 것보다 훨씬 더 많이 알고 있을 수도 있어요.
여러 수학자가 각자 부분적인 결과를 알고서 찾아냈는데, 다른 수학자들이 낸 결과는 몰랐다는 정도면 충분합니다.
그런 경우라면 AI가 최전선 수학의 협업을 이렇게 손쉽게 개선해 줄 수 있다니 기쁩니다. 협력하려는 의지나 능력이 부족해서 발전이 가로막혀서는 안 되니까요.
다른 사람들이 발견한 결과를 가져다가 출처도 밝히지 않고 쓰는 게 정말 "협업"입니까?
지식만 중요하고 명예는 상관없다면, 예전에 벌어지던 일보다는 더 협업에 가깝죠.
명예는 자존심 문제만이 아닙니다. 명예가 돈으로 이어지고, 그 돈이 더 많은 연구에 쓰이니까요.
일부 수학자들의 신경을 건드리는 건 OpenAI가 결과를 내고 있다는 사실이 아니라, OpenAI가 수학자들에게 선취권(priority)은 자기네가 신경 쓰는 문제가 아니라고 말하고 있다는 점인 것 같아요. 그 무관심이 오히려 수학의 현재 전통에는 더 위협적입니다. 선취권을 두고 실제로 다투는 쪽이 차라리 덜 위협적이에요. 무관심은 "영광을 훔치려는 것"으로 재해석되고 있지만, 그들이 하는 일은 그게 아닙니다. 영광을 아예 밀어버리는 거죠.
이런 행태야말로 다른 나라들이 미국 통제 서비스에 대한 의존을 심각하게 받아들이게 만들 유일한 방법입니다.
OpenAI는 계속 과학자들을 등쳐 먹어 주세요. 그러면 결국 유럽(과 다른 지역)의 게으른 기관들도 정신을 차리겠죠.
그냥 가만히 앉아서 당하고만 있다면 바보 취급을 당해도 싸요.
유럽이 정신 차리기 훨씬 전에 모델들이 사람의 입력 없이 알아서 서로를 앞질러 가고 있을 겁니다.
봇이랑 얘기하고 계신 거예요.
특히 수학에서는 미해결 문제의 답을 갖는 것 자체가 그렇게 유용한 경우가 많지 않습니다. 미해결 문제의 가치는 대개 수학자들이 해답을 향해 나아가려고 시도하면서 만들어 내는 새로운 이론과 기법에서 나옵니다. 미해결 문제 자체는 목적이 아니라 수단이에요.
수학의 미해결 문제가 새로운 연구 분야를 낳지도 않은 채 전부 풀려 버려서 갑자기 판 전체의 숨통이 막힌다면, 그게 꼭 이득이라고는 할 수 없습니다.
제가 보기에 원글 작성자는 이 성과를 OpenAI의 공으로 돌려서는 안 된다고 말하는 것 같습니다. 사실상 다른 사람의 연구를 재탕하고 있는 거죠. 예전에 유체 문제 때도 자기들끼리 자화자찬하다가 들통났습니다. 연구자들의 입을 막으려 했을 뿐 아니라 우려스러운 행동도 여럿 보였고요.
앞으로 당신의 아이디어를 훔쳐 자기들 이름으로 발표하지 않을 거라고 보장해 주는 건 지금도 아무것도 없습니다.
"공"이 무슨 뜻인지 모르겠네요. 이 문제들을 풀려고 수천만 달러를 쓰고, 학자들을 엄청난 연봉으로 채용하고, 수백만 달러어치 연구 크레딧도 나눠 주고 있어요. 보도자료 문구 같은 게 그렇게 중요합니까?
학계 사람들은 박사후연구원이든 교수든 쥐꼬리만 한 보수를 받습니다. 그런데 OpenAI가 나타나서 이 사람들에게 수백만 달러를 주고, 실제로 문제를 풀 수 있는 도구와 지원까지 대 주고 있잖아요.
사회는 학자들에게 겨우 먹고살면서 수학을 할 수 있을 만큼만 돈을 줬고(아마 그 액수를 최소 쪽으로 조금 지나치게 깎기도 했고요), 그래서 수학을 하려면 수학을 정말 사랑하고 다른 건 별로 사랑하지 않아야 했습니다.
OAI는 수학을 하는 데 큰돈을 주고, 수학을 하면 그들은 큰돈을 법니다(혹은 그렇다고 믿습니다). 그러니 수학에 대한 사랑은 돈에 대한 사랑을 넘어설 수 없습니다. 수학을 사랑하면 도움이 되지만, 사랑하지 않아도 괜찮습니다. 돈에 대한 사랑이 그 자리를 대신할 수 있으니까요. 다만 돈과 수학이 충돌하면 돈에 대한 사랑이 이길 수밖에 없습니다.
저는 이렇게 주장합니다.
수학을 하는 과정에서는 두 번째 유형이 어떤 면(예: 속도)에서 더 낫고, 첫 번째 유형은 다른 면(예: 글의 가독성)에서 더 낫습니다.
수학을 한 결과의 1차 효과에서는 첫 번째 유형이 더 낫습니다(예: 수학적 대상의 우아함).
수학을 한 결과의 2차 이상 효과에서도 첫 번째 유형이 더 낫습니다(예: 사회가 이 분야에 갖는 존중, 장기적인 지속 가능성).
승자를 고를 때 각 차원에 어느 정도 비중을 둘지는 문명마다 스스로 결정할 몫입니다.
고차 효과가 더 중요해야 하는 이유를 논증하기엔 이 댓글란이 아쉽게도 너무 좁습니다만, 고차 효과만 신경 쓰는 건 "머리를 구름 속에 두고 천국을 흘끗 보기를 바라는 것"이고, 저차 효과만 신경 쓰는 건 "악마와 거래하다 영혼이 지옥에 떨어지는 것"이라고만 말해 두겠습니다.
말이 참 길기도 하네요. 결국 억지 위안이라는 얘기를 하려고.
제가 그 사람들 중 하나라면 실리콘 덩어리가 저보다 더 많은 지원을 받는다는 데 엄청 열받을 것 같은데요. 당연히 결과도 더 잘 나올 테고요. 저는 동료의 연구를 훔칠 수 없지만 AI는 훔칠 수 있잖아요.
수학 연구자들이 수천만 달러를 받았다면 이 문제들을 풀었을 거라고 생각하세요?
머릿속 모델이 대체 뭔가요?
다시 말하지만, OpenAI는 수학자들에게 수백만 달러를 주고, 순수하게 학문적인 문제를 연구하라고 채용하고 있습니다. 자금은 상당히 늘었어요.
뭐가 문제인 거죠?
문제는 이 흐름이 어디로 가느냐입니다. 수천 명의 연구자에서 회사 하나로 왔어요. 결과가 얼마나 더 좋든 상관없이, 지식의 진화를 중앙집중화하는 건 끔찍한 발상입니다.
그러니까 수학이 일자리 사업이라고 믿으시는 거군요. 우리는 더 많은 일을 하게 되고, 수학자는 그만큼 필요 없어지겠죠. 이제 훨씬 더 생산적이 되니 꼭 수가 줄어든다는 뜻은 아니지만요.
지식과 발견이 핵심이 아니라, 이 특정 집단이 속도와 발견할 내용을 독점적으로 통제한다는 게 핵심이라는 거네요.
제 생각엔 "공"이 무슨 뜻인지 모른다고 인정해 놓고 이 토론에 계속 끼는 건 말이 안 됩니다. 연구 수준의 수학을 하는 교수와 박사후연구원의 문화와 동기를 이해하지 못하시는 것 같네요.
그럼 설명해 보세요. 보도자료 말입니까?
이 기술 덕분에 연구를 훨씬 효율적으로 할 수 있습니다. 다 갖춰져 있어요. 흥미로운 문제를 푸는 데 관심이 있다면 지금보다 좋은 때는 없었습니다. 수십 년 묵은 미해결 문제를 가장 먼저 푸는 사람이 되고 싶다면 그리 좋지 않을 수도 있지만, 솔직히 말해서 어차피 풀 가능성은 낮았잖아요.
소프트웨어 엔지니어들한테 그랬던 것처럼요.
AI를 쓰는 곳이면 어디서든 벌어질 일입니다. 그럴 수 있으니까요. 반대 경우도 생길 수 있고요. 앤트로픽이 온라인 도박에는, 하는 것이든 만드는 것이든, 자사 소프트웨어를 쓸 수 없다고 정할 수도 있어요. 정말 뭐든 그렇게 할 수 있는데, 다들 개발 의사결정을 제발 중앙집중화해 달라고 부탁하고 있습니다. 미친 짓이에요.
저는 과학의 요점이 발견 그 자체가 아니라 동료의 인정이라면 이 비유가 맞을 것 같습니다. 경주는 본질적으로 경쟁이지만, 과학적 발견은 누가 발견하든 그 자체로 엄청난 가치가 있으니까요. 저는 어느 선수가 공을 가져가느냐를 걱정하기보다 발견이 더 빨리 이뤄지는 쪽이 좋습니다.
제가 선수라면 어느 선수가 공을 가져가는지 당연히 신경 쓸 겁니다.
그렇군요. 제 요점은, 저한테는 이 비유가 전혀 맞지 않는다는 겁니다.