수학 연구자가 밝힌 "요즘 AI로 수학 연구하면 겪는 대혼란과 현실"

요약 현직 연구자가 AI와 함께 고난도 수학을 연구하며 느끼는 혼란과 생생한 체감을 전한 글이 주목받고 있습니다. 필자는 2024년까지만 해도 장난감 수준이던 대형 언어 모델(LLM)이 불과 몇 달 만에 '없으면 연구가 불가능한 수준'으로 급발진했다고 회고합니다. 현재 AI 덕분에 본인의 수학 작업 생산성이 약 50% 정도 올랐다고 평가하면서도, 몇 시간 걸릴 계산을 몇 분 만에 끝내는데 왜 고작 50% 향상에 그치는지 이유를 짚었습니다. 비행기가 아무리 빨라져도 공항 이동과 탑승 대기 시간 때문에 전체 여행 시간이 획기적으로 줄지 않듯, 가설 수립이나 논증 검증 등 여전히 인간 뇌의 이해를 거쳐야 하는 병목 구간이 존재하기 때문입니다. 특히 필자는 현재 AI가 인간 수학자를 완전히 대체하지 못하는 결정적 약점으로 '추상화 능력의 부재'와 '스파게티 코드식 수학 증명'을 꼽았습니다. 초보자가 증명 과정에서 아무 맥락 없이 17페이지 전 수식을 끌어다 써서 전체를 뒤죽박죽으로 만들듯, AI 역시 복잡한 논증을 깔끔하고 모듈화된 'API'처럼 나누지 못하고 난해하게 꼬아놓는다는 것입니다. AI에게 '증명을 쪼개서 정리하라'고 시키면 보조정리(lemma) 설명만 한 페이지가 넘어가는 등 지나치게 복잡한 증명을 내놓기 일쑤이며, 결국 인간이 중간에 개입해 단순화 방향을 유도해야만 군더더기가 깎여나간다고 설명합니다. 결국 AI는 경이로운 기술적 계산 실력을 갖추었음에도 구조적인 논리 압축과 추상화에서는 여전히 기괴한 한계를 보이고 있어, 적어도 당분간은 인간의 유기체 뇌가 워크플로 안에서 필수적인 역할을 맡을 수밖에 없다는 통찰을 남겼습니다.