수학자 비밀 모임서 AI 수학 실력 테스트 결과에 '경악' 작성일 06-15 80 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"수학자 역할 변할 수도"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5CfJAoEQvz"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7be32eef7112fb4cadb96158d637e320ad795f5bf32be290eaa7d8417c451c72" dmcf-pid="1h4icgDxT7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI)이 수학자들도 풀기 어려운 수학 난제를 해결하는 정확도와 속도가 나날이 높아지고 있어 전 세계 수학자들이 경악하고 있다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/15/dongascience/20250615080019661czhl.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="Zg2eNnc6vq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/15/dongascience/20250615080019661czhl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI)이 수학자들도 풀기 어려운 수학 난제를 해결하는 정확도와 속도가 나날이 높아지고 있어 전 세계 수학자들이 경악하고 있다. 게티이미지뱅크 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="95134b2218768253fad9578f0815f23f6c7744f89fd37bd7d183bdf82442b5fa" dmcf-pid="tl8nkawMvu" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 수학자들도 풀기 어려운 수학 난제를 해결하는 속도가 빨라지고 정확도가 높아지고 있어 전 세계 수학자들이 경악하고 있다. 수학자가 AI에 단순히 질문을 던지고 AI와 상호작용해 새로운 수학적 진리를 발견하는 방식으로 수학 연구 방식이 급변할 수 있다는 관측까지 나온다. </p> <p contents-hash="6440badac43036e16c62277e1e90fe126309bb6fac02f490d8c6433066236dd4" dmcf-pid="FS6LENrRhU" dmcf-ptype="general">6일(현지시간) 과학매체 '사이언티픽 어메리칸'에 따르면 5월 중순 전 세계 수학자 30명이 미국 대규모 언어모델(LLM) 비영리 연구기관 '에포크 AI(Epoch AI)'의 지원으로 비공개로 모여 'o4-미니(o4-mini)'가 풀 수 없는 수학문제를 고안하는 프로젝트를 진행했다. 그 결과 o4-미니가 적지 않은 문제들을 빠르게 해결했으며 비공개로 모인 수학자들은 AI의 발전 속도에 경이로움을 느꼈다. o4-미니는 오픈AI가 지난 4월 출시한 AI 추론 모델이다. </p> <p contents-hash="cab056c0af446b3b4ec9e05528dcc8da2db32afb816236ac3cf3bae76ec49fc9" dmcf-pid="3vPoDjmehp" dmcf-ptype="general">오픈AI는 o4-미니의 성능을 테스트하기 위해 앞서 지난 4월 에포크 AI에 프론티어매스(FrontierMath) 테스트를 의뢰했다. 일류 수학자들이 고안한 약 300여개의 수학 문제로 구성된 프론티어매스 테스트는 AI 성능을 판단할 수 있는 벤치마크다. o4-미니는 문제의 약 20%를 풀었다. 지금껏 프론티어매스 테스트에서 AI가 기록한 가장 높은 정답률은 2% 미만이었다. </p> <p contents-hash="50546db2739da297556c6b0298bc974c74c3294322a5c06151096c542596917d" dmcf-pid="0TQgwAsdW0" dmcf-ptype="general">에포크 AI는 새로운 프로젝트를 시작했다. 세계 각국에서 수학자 30명을 모아 o4-미니가 풀 수 없는 수학문제를 고안하는 프로젝트다. 프로젝트에 참가한 수학자들은 보안이 강화된 메시지 앱을 통해 서로 연락했다. 공개된 곳에서 문제와 의견을 주고 받으면 내용을 AI가 학습할 수 있기 때문이다. </p> <p contents-hash="721a6124586bed07dc1a6c0260ab0c9a6cbb05645976a9dc4510d8d3fa59076a" dmcf-pid="pyxarcOJh3" dmcf-ptype="general">에포크 AI는 o4-미니가 못 푸는 문제 하나당 7500달러(1023만원)의 상금을 걸었다. 참가자들은 온라인에서 문제를 만들다가 5월 중순 이틀간 대면 모임을 진행했다. 6명씩 5개 그룹으로 나뉘어 문제를 만드는 경쟁을 했다. </p> <p contents-hash="7320333a0f71e4bb18b9701d89dd337110310d3adc56574a97c34ea98db82c16" dmcf-pid="UWMNmkIivF" dmcf-ptype="general">그 결과 수학자들은 큰 좌절을 느꼈다고 밝혔다. 프로젝트에 참여하는 켄 오노 미국 버지니아대 교수는 "수학자들이 수론에서 박사급도 쉽게 풀지 못해 미해결 문제로 보이는 난제를 고안했다"며 "문제를 해결하는 o4-미니의 모습에 너무 놀랐다"고 말했다. o4-미니는 적지 않은 난제를 척척 해결했다. </p> <p contents-hash="4b94bbf7b487bb091e9c7a6681d3404f356afc9d1f512bd54d6c62c0f5080183" dmcf-pid="uYRjsECnTt" dmcf-ptype="general">o4-미니는 10분 동안 문제를 풀어냈다. o4-미니는 처음 2분 동안 해당 분야의 관련 문헌을 찾고 숙달하는 데 시간을 보냈다. 그런 다음 화면에 학습을 위해 더 간단한 '장난감' 버전의 문제를 먼저 풀어보고 싶다고 했다. 간단한 문제를 학습한 뒤 더 어려운 문제를 풀 준비가 되었다고 했다. 그로부터 5분 후 o4-미니는 정확하면서도 재치 있는 해답을 제시했다. </p> <p contents-hash="038197bfceedb7fbeb65f90771157e903910842dce6d3e09d979b9a0f42d5cac" dmcf-pid="7otbPVMUC1" dmcf-ptype="general">오노 교수는 "o4-미니는 마지막에 '도출한 숫자는 내가 계산한 것이기 때문에 인용은 필요없다'고 말했다"며 "결국 수학자들이 o4-미니가 풀 수 없는 10가지 문제를 찾아내는 데 성공했지만 수학자들은 AI가 지난 1년 동안 얼마나 성능이 높아졌는지에 대해 경이로움을 느꼈다"고 밝혔다. </p> <p contents-hash="98ade2ef6df420f2cee7bb62e831764111010e6b7b1f1a1377bbd9db4ea5b515" dmcf-pid="zgFKQfRuh5" dmcf-ptype="general">사이언티픽 아메리칸에 따르면 에포크 AI의 프로젝트가 끝난 뒤 수학자들은 '수학자의 미래'가 어떻게 될지에 대해 토론했다. 토론에서 최고의 수학자들조차 풀 수 없는 문제를 풀 수 있을 정도로 AI의 수준이 높아진다면 수학자의 역할이 급격히 변화할 것이라는 의견이 나왔다.</p> <p contents-hash="1132955ec314c23cedc6596575ab218d7e7761afd3b308b9bf7b9dad6d190162" dmcf-pid="qa39x4e7TZ" dmcf-ptype="general">예를 들어 수학자들은 단순히 AI에 질문을 던지고 상호작용해 새로운 수학적 진리를 발견하는 데 도움을 받는 방향으로 전환될 수 있는 것이다. 마치 교수가 대학원생과 상호작용하는 것과 비슷하다. </p> <p contents-hash="607ef6d9754e21c255cae08f8840f0728cefc3a56b227c498294faefec1e594e" dmcf-pid="BN02M8dzyX" dmcf-ptype="general">오노 교수는 "고등 교육에서 창의력을 키우는 것이 미래 세대를 위해 수학을 지속하는 데 핵심적인 역할을 할 것이라고 예측한다"며 "어떤 면에서는 AI가 이미 세계 최고의 대학원생 대부분을 능가하고 있다"고 말했다. <br> </p> <p contents-hash="d550e1c6b33d7a2973020b69d0107aec9e0ea120d41d948feff698d578001694" dmcf-pid="bjpVR6JqSH" dmcf-ptype="general">[이채린 기자 rini113@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [AI 에이전트 혁명③] 삼성부터 스타트업까지…패권 다툼 시작됐다 06-15 다음 [표지로 읽는 과학] 식물은 더위를 어떻게 견딜까 06-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
