OpenAI는 2026년 10월 6일 내부 모델이 생성한 수학 원고 719편을 공개했다. 10월 8일 TechCrunch와 The Decoder는 이 공개가 수학계 자체 자문 그룹이 정한 기준에 미치지 못했다고 잇달아 지적했고, 일부 수학자들은 동료들에게 OpenAI와의 협업을 중단하라고 촉구하고 있다. 쟁점은 증명이 맞는가만이 아니다. 아무도 그대로 읽을 수 없는 증명 700여 편의 검증과 이해, 귀속 처리 비용을 누가 치를 것인가이다.
자문 그룹의 기준, 대부분 지켜지지 않았다
공개 직전인 9월 말, 프린스턴 고등연구소에 있는 수학과 인공지능 자문 그룹(AGMAI)은 가이드라인을 발표했는데, 첫 번째 요청이 바로 고난도 미해결 문제를 비공개 모델로 테스트하지 말라는 것이었다. 그러나 OpenAI가 사용한 것은 정확히 내부 비공개 모델이었다. TechCrunch의 집계에 따르면 원고 719편 중 모델의 사고 과정 요약이 포함된 것은 10편뿐이었다. 아무도 직접 읽을 수 없는 증명에 대해서는 Lean 형식화가 권고됐지만, 이번 공개분에서 그 처리를 받은 것은 일부에 그쳤다. 이번 주 케임브리지 대학교와 킹스칼리지 런던의 연구자들은 Navier-Stokes 방정식에서 파생된 한 문제에 대해 OpenAI의 자연어 증명과 Lean 코드 사이에 최소 두 곳의 불일치가 있다는 논문을 발표하며, 이런 자동 형식화 증명이 동료 평가를 건너뛸 수는 없다고 경고했다.
보이콧 요구는 어디서 나왔나
인간수학협회(AHM)의 성명은 테렌스 타오가 공유하면서 빠르게 퍼졌다. 성명은 수학자들이 이 작업을 요청한 적이 없으며, 700편이 넘는 파일을 한꺼번에 내놓는 것은 학문의 실연이 아니라 힘의 과시라고 규정하고, 동료들에게 OpenAI와의 협업을 중단하라고 촉구했다. 타오의 비판은 더 구체적이다. 전통적인 breakthrough는 강연과 워크숍, 새로운 협업을 낳았지만, 이번 결과는 분야 자체에 관심이 없고 질문에 답할 수도 없는 이들에 의해 '풀렸고', 이해의 몫은 공동체 전체에 떠넘겨졌다는 것이다. 이에 앞서 필즈상 수상자 25명은 참인 명제를 대량 생산하는 일이 학문의 토양을 파괴하고 귀속과 인용 문제를 낳을 수 있다고 연명으로 경고한 바 있다. 물론 반대 의견도 있다. 공개가 비공개보다 낫고 보이콧은 비현실적이라는 주장이다. AGMAI 자체의 태도는 더 온건해서, 수학자들이 스스로 문제를 선택할 자유를 지키고 도구와 컴퓨팅 자원에 공평하게 접근할 수 있어야 한다는 점을 강조한다.
생성은 몇 시간이면 되지만, 이해의 비용은 공동체의 몫
계산을 해 보면 분노의 이유가 보인다. 복잡도 이론 연구자 Scott Aaronson에 따르면 이번 성과는 문제당 평균 약 3시간의 컴퓨팅으로 얻어졌다. 생성 비용은 이미 일괄 생산이 가능할 만큼 싸졌다. 반면 증명을 검증하고 동료가 쓸 수 있는 지식으로 바꾸는 데는 희소한 전문가의 시간이 필요하고, 그 비용을 아직 아무도 내지 않는다. AGMAI는 OpenAI가 이해 작업을 맡을 인간 수학자들을 지원할 것을 제안했지만 이번에는 이뤄지지 않았다. 다음에 볼 것은 OpenAI가 몇 문제를 더 푸느냐가 아니라, 부족한 메타데이터를 보완하고 검증 경로를 열며 귀속과 지원 방식을 명확히 하느냐다. 생성 비용과 이해 비용이 서로 다른 청구서로 남은 채라면, 수학계와 프런티어 연구소 사이의 간극은 더 벌어질 뿐이다.
