GPT-5, 인공지능(AI)이 인간 없이 수학 난제를 풀다: 혁신의 현장과 과제
인공지능(AI)은 이제 번역이나 그림 그리기를 넘어서, 인간과 비슷한 두뇌로 미해결 수학 문제까지 다룰 수 있을까요? 최근 GPT-5가 인간의 개입 없이 수학 분야의 오랜 난제를 풀었다는 소식이 전해지며 전 세계 과학계가 술렁이고 있습니다. 이 글에서는 이 획기적인 사건의 배경과 방식을 쉽게 풀어보고, AI와 인간의 경계라는 복잡한 질문까지 함께 탐구합니다.
GPT-5, 수학 난제에 도전하다: 무엇이 달랐나?
스위스의 수학자 요하네스 슈미트는 최근 GPT-5가 ‘공개된 수학 문제(open math problem)’를 인간의 직접적인 도움 없이 해결했다고 보고했습니다. 놀라운 점은 이 인공지능이 일반적으로 사용되는 방식 대신, 대수기하학의 색다른 방법을 적용해 ‘우아한’ 해법을 제시했다는 것입니다. 현재 동료 학자들의 검토(피어 리뷰)가 진행 중이지만, 이 결과가 확정된다면 수학 분야에서의 AI 기술 도입에 한 획을 긋게 됩니다.
인간과 AI의 협업, 그리고 경계의 실험
이번 논문은 독특하게도 인간과 AI 각각의 기여도를 낱낱이 기록하고 공개했습니다. 예를 들어, GPT-5를 비롯한 다양한 인공지능 모델이 증명을 써내면, 해당 부분에는 ‘AI 작성’이라고 레이블을 붙이고, 인간이 다듬거나 해설을 추가한 부분은 ‘인간 작성’으로 구분해 표시합니다. 심지어 각 단락에는 AI와 나눈 대화 기록이나 사용한 프롬프트(질문)가 링크로 첨부되어, 누가 어떤 방식으로 어떤 역할을 했는지 누구든 투명하게 추적할 수 있게 했죠.
이런 투명성 중심의 실험은 AI와 인간의 협업이 과연 어디서 시작되고 끝나는지, 그리고 앞으로 연구 현장에서는 어떻게 기여도를 구분해야 하는지에 대한 중요한 기준을 제시합니다.
투명성과 실용성, 어디까지 가능한가?
하지만 모든 단락마다 ‘누가 썼는지’ 일일이 표기하는 작업은 생각보다 시간이 많이 들고, 앞으로 AI가 일상적으로 쓰이는 현장에서는 비효율적일 수도 있습니다. 더군다나 ‘AI가 만든 답변을 인간이 다듬거나 질문을 조율했다면 그 결과를 누구의 업적으로 볼 것인가’와 같은 경계 문제는 여전히 명확하게 답하기 어렵습니다.
사실 이런 혼합 모델은 수학뿐 아니라 다른 과학 분야에 일괄 적용하기엔 한계도 분명합니다. 예컨대, 인간이 프롬프트를 재치있게 구성하면 AI의 답변도 크게 달라지기 때문에, 완전히 독립적인 ‘AI의 단독 업적’을 정의하는 것 또한 현실적으로 쉽지 않습니다.
수학 문제 해결에서 AI의 존재감이 커진다
GPT-5의 사례는 단순한 이슈를 넘어, AI가 수학 또는 과학적 문제해결 능력까지 인간 수준에 상당히 근접할 수 있음을 보여줍니다. 이미 유명 수학자인 테렌스 타오 등은 AI의 등장으로 계산과 증명 과정에서 ‘시간과 시행착오가 줄었다’고 긍정적으로 평한 바 있습니다.
더불어 최근의 연구(AlphaEvolve 등)에서는 LLM 계열 AI가 과거에 사람이 풀었던 수학 문제뿐 아니라, 이전에 없던 규칙이나 일반화된 해법까지 스스로 발견하는 단계에 이르렀다는 결과들도 보고되고 있습니다.
AI는 정말 인간처럼 '생각'할까? 근본적인 질문
하지만 AI가 뛰어난 결과물(예: 수학 증명)을 내놓았다고 해서, 그 과정 자체가 인간과 닮았다고는 단언할 수 없습니다. 인간은 직관, 경험, 맥락적 판단력 등 복합적인 심리를 바탕으로 문제를 해결하지만, AI는 엄청난 데이터와 알고리즘, 계산 능력에 기반해 답을 냅니다.
예를 들어, 인간은 제한된 기억력과 정보처리 능력, 실제 경험 안에서 빠르고 직관적으로 판단합니다. 반면, AI는 수조 개의 데이터에서 패턴을 뽑아내는 방식으로, 겉보기에는 비슷한 답을 내지만 완전히 다른 ‘두뇌’로 움직입니다. 인간의 창의적 사고와 AI의 대규모 통계적 추론 사이에는 아직 확연한 간극이 존재합니다.
앞으로의 과제: 뭐가 ‘진짜’ 중요한가?
이 사건은 단순히 AI가 수학 문제를 풀었다는 사실을 넘어, 앞으로 과학계와 사회 전반에 다음과 같은 질문을 던집니다.
연구에서 누가 어떤 역할을 했는지 어디까지 투명하게 밝혀야 할까?
AI의 결과물에 인간의 해석이나 평가가 들어가면, 그건 누구의 창의성인가?
AI가 인간과 비슷한 ‘과정’과 ‘동기’로 생각할 수 있을까, 아니면 결과만 닮았을 뿐 본질적으로 다를까?
이런 질문들은 단순히 수학이나 AI 연구자만의 몫이 아니라, 앞으로 AI가 인간의 창의성과 경쟁하거나 협업하는 모든 분야에서 곱씹어야 할 논점입니다.
정리 및 시사점
GPT-5가 미해결 수학 문제를 인간의 개입 없이 풀었다는 주장은 AI와 인간의 경계, 투명성, 창의성, 책임 등의 복잡한 과제를 그대로 보여줍니다. 앞으로 AI가 학문과 실생활 곳곳에 깊숙이 파고든다면, 어떤 방식으로 역할과 기여를 공유하고 기록해야 할지 모두가 새로운 원칙을 마련해야 할 것입니다.
아직까지 AI가 인간처럼 ‘생각’하는 것은 아닙니다. 하지만 점점 더 복잡해지고 수준 높은 문제들을 AI가 다루기 시작한 지금, 우리는 "인공지능의 진짜 한계와 가능성은 어디까지일까?"라는 물음으로 새로운 지적 모험을 시작해야 할 때입니다.
참고
[1] GPT-5 allegedly solves open math problem without human help - The Decoder
[2] AI Capability isn't Humanness | Roundtable Research - Roundtable Research
[3] Mathematical exploration and discovery at scale - arXiv
[4] More than half of researchers now use AI for peer review — often against guidance - Nature