# AI 벤치마크에 수학을 사용하는 것은 해롭다고 판단하여 수학자들이 반발하고 있다.

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-09-14T23:16:54.241Z

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대규모 언어 모델(LLM)의 수학 능력은 눈에 띄는 진보를 이루어 왔으며, 수많은 난제를 해결할 수 있는 수준에 도달했습니다. 그러나 동시에, AI 기업이 수학 문제 해결을 벤치마크로 추진하는 움직임에 대해 수학이라는 학문 자체와 수학 커뮤니티에게 해로울 수 있다는 경고를, 필즈상 수상자 25명으로 구성된 수학자들이 공개 서신을 통해 울렸습니다. Declaration — Math and AI https://mathandai.org/ A Severe Misalignment of AI in Mathematics | What's new https://terrytao.wordpress.com/2026/09/11/a-severe-misalignment-of-ai-in-mathematics/ 탑 수학자들이 OpenAI의 방법을 분노하며, 억(억) 수준의 복잡한 수학 문제 해결을 AI가 주도하는 것은 수학이라는 학문 자체와 수학 커뮤니티에게 심각한 문제를 야기할 수 있다고 지적하고 있습니다. AI 기업과 수학 커뮤니티의 목표에는 “심각한 불일치”가 있으며, 다른 과학 및 창조 분야에도 공통되는 문제이며, 사회 전체에 영향을 미치는 광범위한 문제의 한 측면일 수 있다는 점을 강조하고 있습니다.

2026년 9월 8일, OpenAI는 2000년에 크레이 수학 연구소에서 가장 어렵고 중요한 문제로 선정한 7개의 “밀레니엄 문제” 중 하나인 나비에-스토크스 문제를 해결했다고 발표했습니다. 이 회사는 비공개 모델을 사용하여 수행된 연구의 세부 사항을 담은 166페이지 분량의 논문을 발표했지만, 논문에 수학자들이 새로운 발견을 공유할 때 일반적으로 제공하는 설명이 거의 포함되어 있지 않은 점이 문제로 지적되어 AI 기업이 자체 모델의 성능을 측정하는 지표로 수학 문제를 풀고 있다는 것에 대해 수학자들의 반발을 불러일으켰습니다. 수학계는 형태, 수, 자연 현상의 근본적인 구조에 대한 이해에 초점을 맞추어 수 세대에 걸쳐 정교한 아이디어, 방법론, 추상화 등과 같은 도구를 축적해 왔습니다. 수학적 도구는 현대 과학 기술의 기반이며, 역사적으로 유명한 문제는 수학적 이해의 진보를 보여주는 지표이자 목표로 기능하며, 문제의 해결은 새로운 통찰력과 흥미로운 방법론의 증거로 여겨졌고, 수학자 커뮤니티의 장기간 논의와 간소화 과정을 거쳐 교과서에 게재될 수준까지 이해가 심화되었습니다. 현재의 수학적 아이디어 중에는 수 세기가 지나면 누구나 이해하고 사용할 수 있는 도구가 될 수도 있습니다.

수학 커뮤니티는 다양한 접근 방식을 가진 개인들이 모여 공통의 가치관을 공유하는 인류 사회의 축소판이며, 가장 귀중한 자원은 “학생”과 “아이디어”라는 개념에 기반하여 소중하게 육성됩니다. 학생들에게는 연구 및 다른 분야에서 활약하기 위한 기술을 익히는 문제가 제시되고, 아이디어는 강연, 개인적인 토론, 그리고 신중한 논문 작성 과정을 통해 선행 연구와의 관련성을 명확히 하면서 공유됩니다. 여기서 중요한 것은 학생과 아이디어를 육성하기 위해서는 시간과 인간적인 교류가 필수적이라는 점입니다.

주요한 수학적 문제를 AI가 증명하는 성공 사례는 수학계의 장벽을 넘어 주목받고 있지만, 문제 해결은 단순히 “개념적인 이해와 통찰”이라는 주요 목표를 달성하기 위한 “도구” 또는 “대리 지표”라는 수학의 측면에 지나지 않습니다. AI 세계에서 문제 해결만을 수학의 본질로 오해하고 나면 도구의 부분만 주목받게 되어, 수학 본래의 목표를 훼손할 수 있습니다. 특히, “진실성”의 스테이트먼트를 고속으로 대량 생산하는 것은 새로운 아이디어를 낼 수 있는 비옥한 토양을 파괴할 수 있는 위험성이 있습니다. AI가 수학적 명제를 증명할 때 흔히 성급하게 발표되므로, 논문 작성, 새로운 방법론이나 아이디어 추출, 선행 연구에 대한 인용 시간을 충분히 확보하지 못하여, 오히려 심각한 소유권 및 표절과 관련된 여러 문제들을 야기할 가능성이 생집니다. 더 나아가, AI가 발상한 아이디어를 발전시켜 수학적 유산에 통합하는 의욕적인 수학자가 없다면 아이디어는 결코 완전히 뿌리내릴 수 없으며, 그러한 상태가 당연하다고 여기면 수학자 간의 소통이 상실될 수 있다는 우려도 있습니다. 지적 노동 전반에 대한 일반적인 위협으로, AI를 활용한 결과가 원래의 목적과 괴리될 수 있다는 상황이 눈앞에 드러나고 있습니다. 많은 분야에서 오랫동안 훈련된 것은 단순히 최종적인 결과를 얻는 것뿐만 아니라, 해당 분야에 대한 이해를 심화시키고 새로운 문제 제기 능력이나 아이디어 형성 능력을 함양하는 것 또한 목표 중 하나였습니다. 그러나 AI 시스템은 방대한 인간의 선행 연구를 기반으로 결과를 직접 생성하는 능력을 높여왔으며, 원래의 목적과의 일관성이 상실되고 있습니다. 億 (억), 만 (만), 兆 (조) 등의 숫자 및 단위는 그대로 유지됩니다.

AI가 진정한 수학적 연구와 이해를 강화하고 가속화할 가능성은 의심의 여지가 없으며, 수학계는 AI의 진화와 발전에 적응해 나가야 합니다. 그러나 AI의 부상이 궁극적으로 수학계에 이익을 가져다줄지 파괴적인 영향을 미칠지 여부는 AI를 통제하는 인간의 의사 결정에 크게 좌우될 것이므로, 수학 커뮤니티와 AI 기업뿐만 아니라, 유사한 문제에 직면하는 사회 전체에 의해 긴급하게 대처되어야 할 문제임을 공개 서한은 마무리하고 있습니다. 또한, 공개 서한에서 제기된 우려를 고려하여 OpenAI는 칼테크 매스아톤(Caltech Mathathon)의 스폰서십을 철회하기로 결정했음을 알립니다.

또한, Mathathon도 일부 우려가 타당함을 인정하고 공식 설명을 업데이트할 뿐만 아니라 제2 라운드 지원 요건에 “arXiv에 논문 게재”를 필수 사항으로 추가했습니다. A response from Mathathon – Proofs and Prompts https://proofsandprompts.com/2026/09/10/a-response-from-mathathon/

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260915-misalignment-of-ai-in-mathematics/) | 출처: Gigazine