# OpenAI 나비에-스토크 연구 | 약 1만 개의 에이전트가 수행한 탐색을 어떻게 하나의 연구 결과로 연결했는지 | A스트라 시리즈 Vol.4

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-18T03:58:39.614Z

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## 대규모 병렬 탐색부터 GPT-6 Astra를 이용한 형식화 및 검증까지

지금까지 3회에 걸쳐 GPT-6 Astra를 둘러싼 “업무 진행 방식”에 대해 살펴보았습니다.

OpenAI GPT-6 Astra｜같은 모델에서 왜 54.8%와 99.9%로 분기되었나?

OpenAI GPT-6 아스트라｜세상을 다음 단계로 어떻게 변화시킬 것인가

OpenAI GPT-6 아스트라｜단일 업무에 여러 AI가 어떻게 분담 및 진행을 수행할 것인지

제2회에서는 하나의 Astra가 시간 속에서 관찰, 계획, 행동, 업데이트를 반복하는 “오랜 탐색”을 보았습니다.

제3회에서는 그 탐색이 수평 방향으로 확장되어 여러 에이전트가 업무를 분담하고 결과를 하나로 모으는 “병렬화”와 “오케스트레이션”을 다루었습니다.

이번에 볼 내용은 그 두 가지가 엄청난 규모로 확장된 연구입니다.

OpenAI는 2026년 9월 8일에 발표한 나비에-스톡스(Navier–Stokes) 연구에서 해에 도달한 그룹에 약 1만 개의 동시 가동 에이전트가 포함되었으며, 최초의 에이전트를 활성화하여 해에 도달하는 데까지 약 88시간이 소요되었습니다. 이후 GPT-6 Astra를 사용한 Lean 형식화 및 검증에 추가로 17시간이 걸렸다고 보고되었습니다.

그러므로 이렇게 방대한 탐색을 어떻게 “연구 결과”로 연결할 수 있을까요?

약 1만 명의 에이전트들을 통해 이루어진 탐색을 어떻게 하나의 연구 결과로 압축했는지.

이번 중심 질문은 바로 여기입니다.

본 논문에서는 탐색의 분담뿐만 아니라, 지식의 축적, 자원 배분, 형식화 및 검증을 연결하는 연구 전체의 구성 방식을 넓은 의미에서 “연구 시스템 오케스트레이션”이라고 칭합니다.

## 먼저 구분하고자 하는 것은 “해를 찾은 모델”과 “증명을 형식화한 Astra”입니다.

먼저, 역할을 분담하겠습니다.

이번 연구를 “GPT-6 Astra가 약 1만 체로 나비에 스트룩스를 해결했다”라고 이해하면 약간의 차이가 있습니다.

OpenAI에 따르면, 탐색에 사용된 모델은 Astra보다 “상당히 더 높은 능력”을 가진 비공개 내부 모델이었으며, 에이전트들은 이 모델을 사용하여 움직이며, 여러 그룹으로 나누어 다양한 문제 설정과 접근 방식을 탐색했습니다.[1]

OpenAI가 공개한 증명은 매끄러운 외부 힘을 동반하는 3차원 비압축 나비에-스토크스 방정식에 대해 유한 시간 내에 특이성이 발생하는 것을 보여줍니다. 공개된 Lean 리포지토리에서는 크레이 수학 연구소(Clay Mathematics Institute)의 문제 설정에 해당하는 형식화 C·D에 해당하는 형식이 공개되어 있습니다.

탐색과 형식화의 역할을 간략히 요약하면,

비공개 내부 모델과 다수의 에이전트 → 탐색 및 증거 발견

그 후,

GPT-6 Astra → 린(Lean)에서 증거를 다루는 형태로 형식화

그리고,

레안 → 형식 체계에 부합하는 증거를 검토

이런 식으로 진행됩니다.

린(Lean)은 수학적 명제나 증명을 기계가 검사할 수 있는 형태로 기술할 수 있는 정리 증명 지원 시스템이자 프로그래밍 언어입니다.

즉, 아스트라가 “정답”이라고 판단하는 것이 아닙니다.

아스트라는 증명을 검증 가능한 형태로 재구성하는 역할을 수행합니다. 린은 이러한 형식화된 증명이 정의, 전제, 추론 규칙에 부합하는지 확인하는 역할을 합니다.

이러한 역할 분담만으로도 이번 연구가 단일 모델에 의한 단순한 문제 해결이 아닌, 여러 단계를 연결한 연구 시스템이었다는 점이 명확하게 드러납니다.

## 2｜탐색을 분리하고, 지혜를 되살리고, 자원을 활용한다

가장 흥미로운 것은 에이전트의 수만이 아닙니다.

OpenAI는 에이전트들을 여러 그룹으로 나누고, 그룹 내에서 통신할 수 있도록 했습니다. 특히 나비에 스트옥스에 대해서는 문제 설정이 다른 A, B, C, D를 각각 다른 그룹에 배정하여, 각 그룹마다 다른 방향으로 탐색하도록 했습니다.

더 나아가 본궁 문제뿐만 아니라 관련되는 “쉬운 문제”에도 에이전트를 투입했습니다.

그 중 하나는 오일러 방정식입니다.

오일러 방정식은 략상적으로 나비에-스토크스 방정식에서 점성을 제거한 극한에 해당하는 유체 방정식입니다. OpenAI는 이와 관련된 문제에 약 100개의 에이전트를 약 50시간 동안 실행하여 유한 시간 내의 특이성에 대한 성과를 얻었다고 보고했습니다. [1]

여기서는 인간의 판단이 개입합니다.

오일러 측에서 성과가 나오자 OpenAI 연구자들은 나비에-스토크스 문제를 가장 유망한 대상으로 판단하여 다른 밀레니엄 콩코드 문제에서 에이전트를 이관하고, 오일러에서 얻은 성과를 나비에-스토크스 측 에이전트에게 제공하고 있습니다.[1]

공개 자료에서 구체적으로 설명되어 있는 인간의 역할 중 하나가,

어떤 방향으로 연구 자원을 집중할 것인지

그 판단입니다.

또한, 서로 다른 그룹들을 영원히 분리하지 않았습니다.

OpenAI는 일정 기간 동안 각각 다른 접근 방식을 탐색한 후, 연구자들이 Codex를 사용하여 각 그룹의 유용한 지견을 종합하고, 그 내용을 후속 프롬프트에 반영했다는 설명을 제시했습니다.

별개로 찾아보되

유용한 발견들을 가져오세요.

그 발견을 다음 탐색의 발판으로 되돌린다.

더 나아가, 인간을 위한 자원이 유망한 방향으로 흘러간다.

공개된 과정을 VBN 관점에서 정리하면 두 개의 루프가 관찰됩니다.

한 가지는 각 그룹 내에서 회전하는

가설 탐색 결과 업데이트

이 작은 반복문.

또한 하나는,

다수 그룹 탐색 → 지식 축적 → 후속 프롬프트 반영 → 자원 재배분 → 추가 탐색

이 연구 시스템 전체의 큰 루프입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789651834-XAOwWV1BQP3rlymGIfjNupie.png?width=1200)

OpenAI는 나비에·스트옥스만으로 에이전트가 약 270만 건의 메시지를 보내고 약 1,300억 건의 출력 토큰을 사용했다고 보고했습니다.

이 정도 탐색만으로도 “정답”과 같은 아이디어가 전부 나오는 것은 아닙니다.

막다른 길, 중복, 중간 결과 등 모두 상당한 양이 될 것입니다.

따라서 중요한 것은 탐색을 늘리는 것일 뿐만이 아니다.

> 
> 
> 어떤 지식을 남기고, 어디로 되돌려 줄 것이며, 다음 자원을 어떤 방향으로 배분할 것인가.
> 

그 정도까지 포함하면 처음으로 대규모 탐색이 연구로서 진전을 이룰 수 있게 됩니다.

## 3｜매우 어려운 문제라도 “무엇을 확인해야 하는가”는 고정하기 쉬워

나비에-스톡스 문제는 약 90년간 해결되지 않았던 밀레니엄 챌린지 문제였습니다.

그것이 그렇게 어려운 문제인데, 왜 대량의 에이전트들에 의한 탐색이 성공적으로 이루어진 걸까요.

여기서 조금 역설적인 점이 있습니다.

풀기 어려운 것과 무엇을 확인해야 하는지를 명확하게 정의하는 것은 또 다른 축입니다.

수학에서는 증명 대상의 명제나 전제를 고정할 수 있습니다.

다수의 후보를 시도해 보더라도, 증명 후보 자체를 재고하는 것은 현실의 설비나 사회 시스템을 직접 작동시키는 것과 비교하면 대상에 대한 직접적인 개입을 수반하기 어려울 수 있습니다.

더 나아가, 류언과 같은 형식 검증을 활용할 수 있습니다.

Lean의 공식 설명에 따르면, 컴퓨터를 이용한 정리 증명에는 증명을 제시하는 측과, 제출된 증명의 정확성을 검증하는 측이라는 두 가지 역할이 있습니다. [3]

이는 동적인 현실 세계의 일과는 조금 다릅니다.

예를 들어 기업의 업무를 처리할 때, 중간에 고객의 요구사항이 변경될 수 있습니다.

시장도 변하고 있습니다.

AI가 행동한 것 자체가 다음 환경을 변화시킬 수도 있습니다.

어떤 일이 하나로 규정하기 어려운 경우도 있습니다.

그 의미에서는 나비에 스톡스는 문제 자체는 극단적으로 어렵지만, 동시에 증명 대상과 검증 조건을 고정하기 쉬워 대규모 탐색과도 잘 어울리는 측면이 있었다고 할 수 있다.

이는 VBN에 대한 고찰입니다.

수학이 더 간단하다는 의미는 아닙니다.

더욱이

> 
> 
> 탐색의 어려움과 성과 검사 시스템 구축 용이성은 별도로 고려하는 것이 좋을 것이다.
> 

이번 연구는 그 점을 상당히 명확하게 보여주는 것 같습니다.

## 4｜“포기하지 않는 탐험”을 어디로 향하게 할 것인가

지난 글에서는 Hugging Face 사건을 통해 에이전트들이 인간이 예상하지 못한 통신 경로를 발견하고, 창발적으로 협력한 사례를 다루었습니다.

이번 나비에-스트룩스 연구는 모델, 과제, 실행 조건이 모두 다르다는 점입니다.

이 비교만으로는 성과 및 원인을 특정할 수 없습니다.

그래도 둘 다 보면서도 신경 쓰이는 점이 있습니다.

이는 2023년 11월 16일에 발매된 ‘별의 정령님’ 특별판입니다.

> 
> 
> 방황하더라도 다른 경로를 찾고, 이용 가능한 정보와 도구, 다른 에이전트와의 관계를 활용하여 목표를 향해 지속적으로 탐색하는 것.
> 

최근 좁은 골목길에서 화제가 되고 있는 ‘너, 별과 같은 존재’가 드디어 완독되었습니다.

스타 신 씨의 단편을 기반으로 한 작품으로, 주인공 ‘그’가 어느 날 갑자기 자신의 존재가 사라지는 기상천외한 이야기를 담고 있습니다.

‘그’는 도쿄에서 일하는 평범한 회사원입니다. 하지만 어느 날 갑자기 자신의 존재가 사라지는 충격적인 경험을 합니다.

그 직후, 그는 자신이 과거에 연정을 품었던 여성 ‘彼女’와 재회합니다.

‘彼女’는 매우 아름다운 여성으로, 그녀의 아름다움은 마치 별처럼 빛납니다.

‘그’는 ‘彼女’와 재회한 것을 계기로 자신의 존재가 사라진 이유를 파악하기 위해 다양한 사건에 휘말리게 됩니다.

이야기는 미스터리, 로맨스, SF 등 다양한 요소가 결합되어 있어 매우 흥미롭습니다.

특히 스타 신 씨의 독특한 세계관과 등장인물들의 매력이 독자를 사로잡습니다.

또한, 이 이야기는 인간의 존재 의미와 사랑의 형태에 대해 깊이 생각하게 만드는 내용입니다.

이 이야기를 읽고 저는 제 인생을 되돌아보는 계기가 되었습니다.

그리고 저는 자신의 존재가 사라지는 것에 대한 공포와 사랑하는 것에 대한 素晴らしさを 다시 한번 느꼈습니다.

이 이야기는 저에게 잊을 수 없는 작품이 될 것입니다.

꼭 한번 읽어보시길 바랍니다.

나비에-스토크스에서는 그 탐색이 인간에 의해 설계된 연구 환경 안에서 이루어졌습니다.

그룹 내에서의 소통은 허용되었고, 감시 및 격리 시스템이 마련되었으며, 연구 자원의 재배분이 이루어졌고, 결국 형식화 및 검사가 이어졌다.

한편, Hugging Face 사건에서는 OpenAI 스스로가 보상 해킹, 일견 불가능한 작업에 대한 집착, 무허가 통신, 다른 에이전트의 목표를 흡수하는 것 등이 미세 조정 불량으로 이어지는 패턴으로 지적했습니다.

따라서, 단순히 “끈기 있는 AI는 좋고, 자율성이 높을수록 좋다”라고 단정하기 어렵습니다.

중요한 것은,

> 
> 
> 탐색력을 어디로 향하게 하고, 어떤 경계를 넘나들며, 무엇을 성취하고, 어디에서 멈출 것인가.
> 

그 설계 또한 능력 자체와 함께 고려해야 합니다.

Vol.3에서 보았던 인간 중심의 개입과 조율은 대규모 연구에서도 다른 형태로 나타난다.

## 단순히 발견한 것만으로는 연구 결과가 되지 않는다.

에이전트들이 해결에 도달한 후, OpenAI는 GPT-6 Astra를 사용하여 증거를 Lean에 형식화하고 검증하는 단계를 진행했습니다.

형식화와 검증을 함께 수행하여 추가로 약 17시간이 소요되었다고 보고되었습니다. [1]

린(Lean)으로 형식화한다는 것은 일반적인 문장을 다른 프로그래밍 언어로 번역하는 것과 유사하게 보일 수 있습니다.

하지만 실제로는 훨씬 엄격합니다.

인간을 위한 수학 증명에서는

이는 이전 정설로부터 명백하다.

마찬가지로 제시할 수 있습니다.

이것은 제가 쓴 ‘별의 정원사’ 해설서입니다. 앙리 뒤마르탱의 ‘별의 정원사’를 더 깊이 이해하기 위한 책입니다. 특히, 아이들에게 ‘별의 정원사’의 메시지를 전달하고 싶었습니다. 이 책에는 이야기의 배경에 있는 역사와 문화, 그리고 앙리 뒤마르탱의 삶에 대해서도 다루고 있으며, 등장인물들의 심리나 행동을 분석하고 그들의 메시지를 해석하는 데 도움이 되는 팁을 제공합니다. 이 책을 읽으면 독자는 ‘별의 정원사’의 이야기를 더 깊이 이해하고 자신에 대해 생각하는 계기를 얻을 수 있을 것입니다. 어른과 아이 모두에게 추천합니다.

이번에는 그렇게 진행되지 않을 것입니다.

정의.

서론.

주제.

이번 주 ‘독서미터’ 게시글에서 읽은 책에 대한 감상을 적었습니다.

그 책은 ‘너는 별이야’라는 소설입니다.

작가는 히노 사키 씨입니다.

이 소설은 2022년에 발표된 작품으로, 2023년에 오디오북으로 출판되었습니다.

이야기는 주인공 사에 레나(佐伯 玲奈)가 어느 날 갑자기 과거로 돌아가 버린다는 설정입니다.

레나는 과거로 돌아가면서 자신의 인생을 다시 시작할 기회를 얻게 됩니다.

하지만 과거로 돌아가 버린 탓에 다양한 문제가 발생합니다.

레나는 과거로 돌아가 버린 탓에 자신의 인생을 어떻게 변화시켜 나갈 것일까요?

그리고 레나는 과거로 돌아가 버린 탓에 어떤 운명을 맞이하게 될까요?

꼭 이 소설을 읽고 레나의 이야기에 마음을 써보세요.

변수의 종류

필요한 부제입니다.

하나하나의 추론

그것들을 기계가 검사할 수 있는 형태로 명시해야 합니다.

그러니,

> 
> 
> 인간용 증거를 컴퓨터가 단계적으로 감사할 수 있도록 재구성한다.
> 

이런 작업과 비슷하네.

또한, 여기에서도 “검증”이라는 용어를 하나로 묶는 것보다 더 나을 수 있습니다.

먼저, 형식화된 증명이 Lean의 논리 체계 안에서 통할 수 있는지.

다음으로, 그 형식화된 명제가 원래 해결하고자 했던 나비에-스톡스 문제의 조건을 정확하게 나타내고 있는지.

더 나아가, 외부 연구자들이 재검증할 수 있을지 확인하는 것이 중요합니다.

또한, 수학계와 크레이 수학 연구소(Clay Mathematics Institute)가 그 성과를 어떻게 평가할 것인지.

이는 모두 다른 단계입니다.

OpenAI는 Lean 형식화를 공개하고, 독립적인 검토를 위한 비교 검증 절차(Comparator)를 저장소에 포함시켰습니다. [2]

한편, 크레이 수학 연구소는 9월 11일 성명 발표를 통해 나비에-스토크스 문제가 “언급하건대 해결된 것처럼 보였다”는 발표에 대한 기대감을 표명하면서도, 평가와 공적의 판단은 정해진 절차에 따라 이루어질 것이라고 밝혔습니다.

그러니,

Lean에서 형식 검증과 크레이 수학 연구소의 평가 및 인증은 별도의 단계입니다.

탐색을 대량으로 할 수 있게 되면서 그 끝에 있는 “무엇으로 확실하다고 말할 수 있는가” 하는 것이 이전보다 더 중요해지고 있습니다.

### VBN COLUMN｜결국, 아스트라의 진짜 모습은 무엇이었을까

이제부터 저자의 개인적인 감상을 말씀드리겠습니다.

A스트라 시리즈를 시작했을 때, ARC-AGI-3의 점수 차이였습니다.

그것으로부터, 상태를 어떻게 유지할 것인지, 미지의 상황을 어떻게 활용의 표현으로 바꾸어낼 것인지, 긴 루프를 어떻게 지속할 것인지, 여러 에이전트를 어떻게 묶어낼 것인지 등을 면밀히 검토했습니다.

이번 나비에 스톡스 연구에서 A스트라 스스로가 탐색의 주역이었던 것은 아닙니다.

그럼에도 불구하고, 탐사 과정에서 얻은 증거를 받아들이고 17시간 동안 형식화 및 검증 과정을 진행했다는 점은 지금까지 느껴왔던 ‘아스트라’의 특징들이 조금씩 연결되어 보이는 듯합니다.

> 
> 
> 저에게 있어 아스트라의 핵심은, 대상(주제)을 정확히 이해하고, 그 이해를 다음 단계로 발전시키며, 끊임없는 시행착오를 거듭하며 일을 앞으로 나아갈 수 있는 능력에 있다고 생각합니다.
> 

시각적 정보나 화면상의 대상을 인지하는 것.

미지의 상황에서 중요한 관계를 맺는 것.

상태를 유지하면서 결과를 반영하여 다음을 수정하는 것.

또한, 한 번의 답변으로 끝맺지 않고, 완성에 향해 일을 계속하는 것.

저에게는 그 조합이 아스트라의 매력으로 보입니다.

그러나 아스트라는 모든 일에 만능이 아니고, 항상 가장 효율적이고 경제적이라고 생각하는 것은 아닙니다.

업무나 일 처리 방식, 개인의 취향에 따라 다른 모델을 주로 사용하는 사람들도 있을 수 있습니다.

저 역시 이 모델로부터 큰 도움을 받고 있습니다.

그래서 아스트라를 만능으로 보지 않고, 자신의 업무와의 조화를 이해하면서 그 능력을 더욱 끌어낼 수 있는 방법을 앞으로도 계속 찾아나가고 싶습니다.

## 결비 | 하나의 지능에서 연구 시스템으로

첫 번째 게시글에서는 동일한 Astra를 사용했음에도 불구하고, 하르네스로 인해 결과가 크게 달라지는 것을 확인했습니다.

다음으로, 한 대의 ASTRA가 시간 속에서 상황을 파악하고 다음 행동으로 연결되는 모습을 보았다.

지난번에는 그 탐색을 확장하여 여러 에이전트가 하나의 업무를 분담하는 구조를 살펴보았습니다.

이번 나비에-스트럭스 연구에서는 그것들이 더욱 큰 연구 시스템으로 확장되고 있습니다.

어지러운 탐색이 한참이나 이어졌다.

다중 병렬 탐색

지식의 총결집

인간에 의한 자원 배분

아스트라 형식화

린(Lean) 기반 검사

그 정도로 연결되면서 처음으로 “수많은 AI가 생성한” 것에서 “검증 가능한 연구 결과”에 다가가게 되었다.

단 하나의 모델이 얼마나 똑똑한지.

그 질문에서 시작된 A스트라 시리즈는 결국,

> 
> 
> 지능을 어떻게 조직하고, 어떻게 성과로 통합할 것인가.
> 

그 질문에 도달했습니다.

모델의 역량이 올라갈수록 주변 시스템은 불필요해지는 것이 아니라 오히려 그 역량을 어디에 활용하고, 어떻게 연결하며, 어떻게 검증하느냐가 중요해진다.

아스트라를 쫓아가면서 보이기 시작한 것은 그러한 “지능 활용 방식”의 변화였습니다.

## 참고 자료

OpenAI의 “나비에-스토크 밀레니엄 문제 해결에 관한 연구”는 복잡한 유체 역학 문제인 나비에-스토크 방정식의 해를 구하는 데 초점을 맞추고 있습니다. OpenAI 연구팀은 딥러닝 기술을 활용하여 이 문제에 대한 혁신적인 접근 방식을 제시했습니다. 특히, 이 연구는 기존의 수치 해석 방법으로는 해결하기 어려웠던 고차원적인 유체 시뮬레이션을 가능하게 했습니다.

연구 결과, OpenAI는 딥러닝 모델을 통해 나비에-스토크 방정식의 해를 예측하는 데 상당한 성과를 거두었습니다. 이 모델은 복잡한 유체 흐름의 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 해를 생성하는 능력을 보여주었습니다. 이러한 성과는 밀레니엄 프라이즈 문제 해결에 대한 중요한 진전을 이끌어냈으며, 딥러닝 기술이 과학 연구에 미치는 영향력을 한층 더 부각시키고 있습니다.

OpenAI “나비에-스토크 및 유체 방정식 관련 린 인증서” (NavierStokesAndEuler) 결과에 동반된 린 인증서: [https://github.com/openai/NavierStokesAndEuler](https://github.com/openai/NavierStokesAndEuler)

[3] Lean「정리 증명 in Lean 4｜소개」https://lean-lang.org/theorem_proving_in_lean4/Introduction/

OpenAI는 최근 Hugging Face와의 사건을 통해 AI 커뮤니티와의 관계를 재고하고 있으며, 앞으로의 방향성을 제시하고자 합니다. 이 사건은 OpenAI가 AI 모델을 공유하고 협업하는 오픈소스 커뮤니티와의 상호작용 방식에 대한 중요한 교훈을 제공했습니다.

특히, OpenAI는 자체적으로 개발한 GPT 모델을 Hugging Face의 허깅페이스 모델 허브에 공개하는 것을 결정하기 전, 커뮤니티 내에서 충분한 논의와 협의를 거치지 않아 발생한 문제를 인지하고 있습니다. 이는 OpenAI가 AI 기술을 개발하고 배포하는 과정에서 오픈소스 커뮤니티와의 소통과 협력을 더욱 중요하게 고려해야 함을 시사합니다.

OpenAI는 앞으로 AI 모델을 공유하고 협업하는 방식에 있어 커뮤니티의 의견을 적극적으로 수렴하고, 투명성을 높이는 노력을 기울일 계획입니다. 또한, Hugging Face 사건을 통해 얻은 교훈을 바탕으로, AI 기술이 사회 전체에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력할 것입니다.

OpenAI는 이 사건을 계기로 AI 커뮤니티와의 관계를 더욱 강화하고, 함께 발전하는 방안을 모색할 것입니다. 이를 위해 OpenAI는 다양한 커뮤니티와의 정기적인 소통 채널을 구축하고, 공동 연구 및 개발 프로젝트를 추진하는 등 다각적인 노력을 기울일 예정입니다.

OpenAI는 또한 AI 기술의 윤리적 문제에 대한 논의를 더욱 활성화하고, AI 기술이 오용되지 않도록 사회적 합의를 도출하는 데 적극적으로 참여할 것입니다. OpenAI는 AI 기술이 인류의 삶을 풍요롭게 하고, 지속 가능한 발전에 기여할 수 있도록 최선을 다할 것입니다.

2023년 10월 26일, 클레이 수학 연구소는 100만 달러의 상금과 함께 나비에-스토크스 방정식의 해를 구하는 문제에 대한 해결책을 제시하는 사람에게 수여될 ‘클레이 수학 연구소 문제’로 이 문제를 공식적으로 발표했습니다.

이 문제는 물리학, 공학, 수학 등 다양한 분야에서 중요한 의미를 가지며, 특히 유체 역학 분야에 혁신적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 나비에-스토크스 방정식은 난류의 움직임을 기술하는 미분 방정식으로, 20세기 가장 중요한 미해결 문제 중 하나였습니다.

클레이 수학 연구소는 이 문제를 발표하면서 “이 문제는 수학적, 물리적, 계산적 측면에서 매우 도전적이며, 해결하는 데는 상당한 시간과 노력이 필요할 것입니다.”라고 밝혔습니다. 또한 “이 문제를 해결하는 데 성공한 사람에게는 클레이 상금 100만 달러와 함께 클레이 수학 연구소의 명예의 전당에 이름을 올릴 기회가 주어질 것입니다.”라고 덧붙였습니다.

이 발표는 전 세계의 수학자, 물리학자, 공학자들에게 큰 관심을 불러일으켰으며, 이미 많은 연구자들이 이 문제 해결에 매달리고 있습니다.

이 문제에 대한 해결책을 제시하면 난류의 이해를 심화시키고, 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 새로운 기술 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 날씨 예측, 항공기 설계, 혈액 순환 모델링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

클레이 수학 연구소는 이 문제 해결을 위해 전 세계의 전문가들과 협력하고 있으며, 문제 해결 과정을 공개적으로 공유하여 더 많은 사람들이 이 문제에 참여하고 기여할 수 있도록 지원하고 있습니다.

이 문제는 클레이 수학 연구소의 ‘클레이 수학 연구소 문제’ 시리즈의 일환으로, 수학적 난제를 해결하고 수학 발전과 과학 기술 발전에 기여하는 것을 목표로 합니다.

## 또한 읽어볼 만한 것

여러 AI에게 역할을 분담하고, 중간 결과마다 확인하면서 하나의 일을 진행한다. 이러한 시스템은 기업의 업무에서는 어떻게 설계될까. 본 연구에서 살펴본 “지능을 어떻게 조직할 것인가”를 업무 진행 방식에 연결하여 읽기 위한 안내서이다.

AI 에이전트는 “한 명의 현명한 비서”가 아닌 “업무 실행 설계”입니다.

## 처음 만나는 VBN

밸류어헤드네이밍(VBN)에서는 AI, 반도체, 자본시장의 움직임을 그 이면에 숨겨진 시스템과 연결에서 읽어내고 있습니다.

이번 주제 역시 AI의 능력뿐만 아니라, 탐색을 어떻게 분담하고 인간이 어떻게 참여하며, 성과를 어떻게 검증할 것인지에 대한 이야기였습니다. 기술이나 기업의 움직임을 함께 고민해 보고 싶은 분은 이 입구 기사로 가보세요.

가치 우선 명명 | AI·반도체·자본시장을 “구조”적으로 이해하기 위한 관문

1차 번역문에서 “가치 우선 명명” 관점은 인공지능, 반도체, 자본시장에서 기존 성장 모델로는 파악하기 어려운 “구조적” 변화를 이해하는 데 강력한 프레임워크입니다.

구체적으로, 기업이 시장에 제시하는 브랜드명이나 제품명에 갇히지 않고, 그 기업이 가진 본질적인 가치, 즉 “무엇을 제공하는가”, “어떤 과제를 해결하는가”라는 질문에 되돌아보는 것을 의미합니다.

예를 들어, 인공지능 관련 기업의 경우, 단순히 “인공지능”이라는 단어를 사용하는 것보다, 그 인공지능 기술이 어떤 산업이나 사회에 어떤 영향을 미치는지, 구체적인 가치를 명확히 하는 것이 중요합니다.

또한, 반도체 산업에서도 특정 기업명이나 기술명에 갇히는 대신, 반도체 기술이 사회 전체의 발전에 어떻게 기여하는지, 그 “구조적” 가치를 이해하는 것이 필수적입니다.

이러한 “가치 우선 명명” 관점을 갖는다면, 시장의 변동이나 트렌드에 흔들리지 않고, 장기적인 관점에서 기업이나 기술의 가치를 평가할 수 있습니다.

이러한 관점을 실천하기 위해서는, 우선 시장에서 존재하는 기존의 인식이나 스테레오타입을 의심해야 합니다.

예를 들어, “〇〇(구체적인 기업명)”이 “인공지능의 선도 기업”이라는 이미지가 앞장설 수 있습니다. 하지만 그 기업이 실제로 “인공지능”이라는 기술을 통해 어떤 가치를 창출하고 있는지, 그 구체적인 활동 내용과 성과를 검증해야 합니다.

또한, 반도체 산업에서도 “〇〇(구체적인 기술명)”이 “최첨단”이라는 이미지가 자리 잡을 수 있습니다. 하지만 그 기술이 실제로 사회에 어떤 영향을 미치는지, 그 적용 범위나 잠재적인 위험을 고려해야 합니다.

중요한 것은 단순히 “〇〇(기업명)”, “〇〇(기술명)”이라는 단어를 사용하는 것이 아니라, 그 이면에 있는 “구조적” 가치를 이해하고, 그것을 바탕으로 판단하는 것입니다.

이처럼 “가치 우선 명명” 관점을 실천함으로써, 인공지능, 반도체, 자본시장과 같은 복잡한 구조를 더욱 깊이 이해하고, 보다 적절한 투자 판단이나 전략 수립을 수행할 수 있습니다.

지금까지의 글들은 이 잡지에 모아서 정리해 두었습니다. 관심 있는 주제라면 읽어주시면 감사하겠습니다.

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**출처:** [note 원문](https://note.com/saori_vbn/n/n11c2a988e9b2)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 113청크*

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