코넬대의 수학자 스트로가츠(Strogatz)는 수학에서 컴퓨터의 역할을 서번트, 스카우트, 오라클의 세 단계로 나누었습니다. AI는 이제 답만 제시할 뿐 이유는 제시하지 않습니다. 수학은 절대적인 확실성을 잃는 대가로 의학적 검증으로 전환해야 할 수도 있습니다. (배경보충: OpenAI가 한꺼번에 722개의 수학 논문을 내놓았는데, 일부 학자들의 수년간의 노고가 하루아침에 0으로 돌아갔다.) 수학자들은 AI가 '신탁'이 되어가고 있다고 말한다. 즉, 겉으로는 정답을 주지만 이유를 설명할 수 없고, 인간도 이해하지 못하고 따라잡을 수 없다는 뜻이다. Cornell University의 응용 수학자 Steven Strogatz는 소규모 세계 네트워크에 관한 1998년 논문의 저자 중 한 명이었습니다. 그와 그의 동료인 Alex Townsend는 새 책 "Big Math: The Hidden Codes That Run Our World"를 공동 집필했습니다. Ars Technica와의 독점 인터뷰에서 그는 수학에서 컴퓨터의 역할을 세 단계로 나누었습니다. 그 배경은 지난달 OpenAI가 AI가 제작한 수학 원고 722개를 공개한 것인데, 이를 원내에서 '수학 종말론(Mathocalypse)'이라고 부른다. "오라클"과 이전에 컴퓨터를 사용하여 수학을 수행한 것의 차이점은 무엇입니까? 첫 번째 단계는 "종"입니다. 컴퓨터는 사람의 지시에 따라 계산합니다. 그는 그것이 현미경이나 망원경과 비슷하지만 인간의 감각을 확장할 뿐이라고 말했습니다. 두 번째 단계는 1950년대 "스카우트"의 출현이었습니다. 엔리코 페르미(Enrico Fermi)와 다른 사람들은 컴퓨터를 사용하여 원자 사이의 화학 결합 진동을 시뮬레이션했습니다. 그들은 원래 그 에너지가 점차 확산되어 무질서해질 것이라고 예상했습니다. 그 결과, 에너지의 98%가 원래의 진동 모드로 돌아왔습니다. 이 사고는 나중에 솔리톤 이론으로 발전했습니다. 그는 비선형 시스템의 "정글"에 들어가면 인간의 직관이 실패하고 컴퓨터는 경로를 탐색하고 보고하도록만 보낼 수 있다고 말했습니다. 하지만 그 당시에는 컴퓨터가 사람들을 가르치고 있고, 인간은 여전히 ​​결과에 대한 이론적 설명을 따라잡을 수 있습니다. 세 번째 단계는 현재의 "오라클"입니다. 컴퓨터는 인간이 이해할 수 없고 설명할 수도 없는 결과를 제공하지만 그 결과는 올바른 것처럼 보입니다. Strogatz는 두 가지 예를 제시했습니다. Google 번역은 번역 작업을 잘 수행하지만 새로운 언어 원리를 발견하지 못하고, 발견하더라도 설명하지 못합니다. AlphaFold를 사용하면 개발자가 2024년 노벨 화학상을 수상할 수 있습니다. 인간은 이전보다 수천 배 더 많은 단백질 구조를 해결할 수 있습니다. 새로운 물리학이나 화학을 배우는 데 의존하지 않고 단지 패턴을 식별하는 데에만 의존합니다. 어떻게 해야 할지 말하는 것도 불가능합니다. 앞으로는 상황이 더욱 악화될 뿐이라고 하더군요... 답을 이해하지 못하면 정답인지 어떻게 알 수 있나요? Strogatz의 대답은 의학에서 빌리는 것입니다. 신약의 출시에는 안전성을 입증하기 위해 수많은 대조 실험과 무작위 시험이 필요합니다. 의사는 아스피린을 자신있게 사용하기 위해 아스피린의 작용 원리를 알 필요가 없습니다. 그는 “AI가 오라클이라면 얼마나 자주 제대로 작동하는지 확인할 수 있다”고 말했다. 그 대신 수학은 과학, 의학, 공학과 비슷해질 것입니다. 순수 수학은 항상 절대적인 증명에 자부심을 갖고 있습니다. 기원전 300년경에 쓰여진 "원소"의 증명은 오늘날에도 여전히 유효하지만 그 중 어느 것도 현대 과학과 의학에서는 아직 받아들여지지 않습니다. 대신 과학적 방법을 사용하여 검증한다면 가장 순수한 수학자라도 자신이 가장 소중히 여기는 확실성을 희생하게 될 것입니다. 그는 또한 약간의 여지를 남겼습니다. AI는 아주 좋은 교사가 될 수 있고 아마도 10년 안에 인간이 그것을 이해할 것입니다. 그러나 그는 일부 시스템은 인간의 한계(충분히 빠르지 않고, 충분히 똑똑하지 않고, 메모리가 충분하지 않음)로 인해 AI 지원을 받아도 실제로 이해하지 못할 것이라고 믿습니다. 수학자에게 남은 것은 무엇입니까? 먼저 손실에 대해 이야기하겠습니다. 농담 반으로 슬픔의 5단계를 겪었다고 했지만, 이제 수학자를 꿈꾸는 25살 학생은 그게 재미없다고 한다. 테렌스 타오(Terence Tao)와 같은 순수 수학자들은 "이해"를 강조해 왔습니다. 무언가를 이해하려고 진지하게 노력하는 과정은 다양한 해결책과 단순화된 버전을 강요하게 되며, 이는 답 자체보다 그 과정에서 더 많은 것을 배울 수 있음을 의미합니다. 그리고 희망은 어디에 있습니까? 대학에서는 질문을 하는 것이 아니라 대답을 하도록 가르치기 때문에 AI는 이제 막 대학원에 입학한 박사과정 학생처럼 좋은 질문을 하는 데 능숙하지 않다고 말했습니다. 하지만 그는 그것이 훈련될 수 있는 것이라고 생각합니다. 큰 발견은 못하더라도 스도쿠를 푸는 것처럼 작은 발견은 즐길 수 있습니다. 재미는 생각 자체에 있습니다. 다만, 처음으로 큰 발견을 하고 싶은 사람에게는 어려울 뿐입니다. 전반적인 상황에 대해 그는 "매우 혼란스럽다. 이것이 유일한 솔직한 평가"라고 말했다. 그의 새 책은 파우스트적 메모로 끝납니다. 자신보다 더 큰 것을 계속 추구하면 구원받을 수 있지만 여전히 위험한 게임입니다. 관련 보고서 OpenAI는 지수 시간 가설을 뒤집고 Millennium Yang-Mills의 문제를 해결합니다. 세 가지 AI 과학적 혁신이 학계를 충격에 빠뜨렸습니다. 수학자들은 AI 회사에 만족하지 않습니다! 25명이 필즈상에 서명하여 다음과 같이 비판했습니다. 필즈상은 수학이 아니라 문제만 해결할 수 있습니다. OpenAI는 훈련 중인 새로운 모델이 100개 이상의 수학 문제를 해결했으며 동시에 학자 자문단을 설립했다고 밝혔습니다. AI는 수학자보다 똑똑하지는 않지만 사람보다 더 많은 것을 기억합니다. OpenAI의 추론 모델은 80년 된 수학 퍼즐을 풀었고 세 명의 최고 수학자들이 이를 지지했습니다. AI 증명을 이해할 수 없어도 믿을 수 있나요? 수학자: 마치 새로운 약과 같아요. 정답률을 보세요. 이 기사는 가장 영향력 있는 블록체인 뉴스 매체인 BlockTempo에 처음 게재되었습니다.