OpenAI, 372개의 난제를 단 하루에 해결하다
The Mathocalypse
OpenAI가 2026년 10월 6일, 372개의 오랜 미해결 수학 문제에 대한 해답을 공개했다. 그중에는 Unique Games Conjecture 증명, L=BPL, 행렬 곱셈의 O(n^2.373) 장벽 돌파 등이 포함된다. 그러나 대부분의 증명은 아직 인간이 이해하지 못했으며, AI가 생성한 결과를 검증하고 설명하는 새로운 경쟁이 시작되었다.
어쨌든 우리 모두는 이제 같은 배에 탔다.
HN 토론
227- ks2048
> 마치 환각제를 한 사람이 쓴 것 같은 느낌이다. 너무 불분명하고 말이 안 된다. 불가능성 결과에도 불구하고 왜 그것을 사용할 수 있는지 논의하지 않은 채 이전 연구의 이름만 잔뜩 나열한다.
> 기본적으로 논문이 너무 형편없이 쓰여 있어서 AI 도움 없이는 읽는 것이 불가능하다.
그건 흥미롭고 이 이벤트에 대한 모든 보도에서 본 적이 없다.
읽어내기가 끔찍할 것 같다. 마치 올바른 출력을 내놓기는 하지만 엉망인 다른 사람의 코드를 이해하려고 애쓰는 것과 같다.
- nostrademons
덧붙이자면, 첫 문장만 봐도 이건 AI가 쓴 게 아니라는 걸 알 수 있다:
> 엄마, 엄마가 요리됐다면서요! 로봇이 엄마가 평생 연구한 수학 문제를 풀었다면서요! OOF!
우리 8살 아이가 정확히 저렇게 말한다. 식탁에서 똑같은 방식으로 이렇게 말할 게 완전히 상상된다.
나는 ChatGPT에게 "오늘 8~9살 아이인 척 해봐. 엄마한테 엄마 일자리가 AI로 대체됐다고 어떻게 놀리겠어?"라고 물었고, 그것이 제시한 답변은 다음과 같았다:
> "엄마, AI가 엄마 일자리를 가져갔대. 로봇들도 '그래… 우리가 더 잘할 수 있어'라고 생각한 모양이야."
> "엄마, 축하해요! 컴퓨터한테 자리를 빼앗겼네요. 이제 Siri도 직업이 있는데 엄마는 없네요!"
> "엄마, AI가 엄마 일자리를 가져갔다고? 세상에. 로봇도 엄마 작품을 보고 '내가 하겠어'라고 한 모양이네."
> "걱정 마세요, 엄마. 엄마는 여전히 쓸모가 있을 수 있어요… AI한테 내 점심 만드는 법을 가르쳐주는 것처럼요."
이것들은 모두 꽤 어색하고 기계적인 조롱이라는 점을 빼면, 어렴풋이 밀레니얼 세대의 냄새가 난다. 최고의 AI 탐지기는 아이들과 언어의 변화를 믿는 것이다.
- ajjenkins
"외계인을 이해한다"는 구절은 테드 창의 단편 소설 The Evolution of Human Science (2000)를 떠올리게 한다.
꼭 읽어보길 강력히 추천한다. 26년 전에 쓴 것 치고는 매우 선견지명이 있다.
https://gwern.net/doc/fiction/science-fiction/2000-chiang.pd...
- an0malous
> 하지만 이 증명들 중 거의 어떤 것도 아직 인간이 이해한 것 같지 않다.
OpenAI가 생성한 증명 중 누구든 검증한 사람이 있는가, 아니면 모두 Lean 코드가 맞으니까 그냥 참일 것이라고 가정하는 건가? Lean 코드가 잘못 공식화된 것일 수도 있지 않은가?
- softwaredoug
피타고라스 정리의 증명이 수십 개나 되지 않는가? 목표는 단순히 "증명"하는 것이 아니라 평범한 실무자가 읽기 좋고 직관적인 무언가를 만드는 것이다. 그리고 더 깊은 이해를 얻음으로써 더 나은 질문을 할 수 있다.
- dualvariable
이야기 속 아내가 제기한 그 문제들 외에도, 이 모든 해법에 의문을 제기하는 Navier-Stokes 결과에 대한 메타 분석이 있다:
https://arxiv.org/abs/2610.08144
> Autoformalisation은 OpenAI가 발표한 Navier-Stokes 방정식 해의 blow-up 증명에서처럼 AI가 생성한 것을 포함한 수학 텍스트를 검증하는 데 점점 더 많이 사용된다. 이 과정에서 AI 시스템은 자연어(NL) 텍스트를 Lean과 같은 형식 언어로 번역한다. 이 번역이 완료되면 형식 언어로 표현된 논증은 기계적으로 쉽게 검증될 수 있다. 이 글의 목적은 의미론적으로 충실한 번역을 수행하는 데 따르는 여러 어려움 때문에 이 과정이 원래의 NL 논증에 아무런 신뢰를 주지 못할 수 있음을 보여주는 것이다. 특히, 의미론적으로 충실한 번역을 제공하기 위해 필요한 수학적 NL 텍스트의 모호성 해소 문제가 Solvability Complexity Index (SCI) 계층/산술 계층에서 임의로 높은 위치에 있다는 점(SCI =∞)을 강조한다. 따라서 비공식적으로, 의미론적으로 충실한 AI autoformalisation을 제공하는 것은 정지 문제(Halting problem, SCI =1)를 포함한 어떤 계산 문제보다도 더 어렵다. 이 결과의 효과를 입증하기 위해 실제로 AI가 NL 진술과 증명을 Lean으로 잘못 번역하여 NL 증명과 그 Lean '검증' 사이에 불일치가 발생한 여러 사례를 제시한다. 여기에는 Op […]
- furyofantares
이것이 단지 모델 능력일 뿐 에이전트 떼가 아니라는 사실에 나는 어지럽다. 이 능력에 언제쯤 접근할 수 있게 될까? 이런 걸 로컬에서 돌릴 수 있게 되는 건 언제쯤일까?
그때쯤이면 프런티어 랩들은 대체 무엇을 갖고 있을까?
내가 과민반응하는 걸지도 모르겠다. 이걸 처리하려면 머리를 다시 제대로 끼워야겠다.
- GMoromisato
안개에 뒤덮인 산꼭대기로 순간이동된 등반가라는 비유가 좋았다. 그리고 순간이동기가 존재하는 이상, 더 많은 봉우리에 도달하고 탐험하는 데 그것을 사용해야 한다는 데 동의한다. AI가 존재하지 않는 세계로 돌아갈 수는 없다.