수학자들은 왜 OpenAI를 떠났나
Why Math Dumped OpenAI
필즈상 수상자 25명이 2026년 9월 AI 수학의 심각한 정렬 문제를 지적하는 성명을 냈고, 한 달 뒤에는 Association for Human Mathematics가 OpenAI의 수학 문서 공개를 비판하는 성명을 발표했다. 저자는 테렌스 타오가 Lean과 ChatGPT를 적극 활용하며 AI를 받아들였던 과정을 따라가며, 문제가 기술이 아니라 신뢰를 무너뜨린 특정 사람들의 행동에 있다고 본다. OpenAI의 자금 규모와 Lean 개발진의 자원을 대비시키며, AI를 둘러싼 갈등을 나르시시즘적 학대 관계의 패턴으로 진단한다.
문제는 수십억 달러가 노동자를 조직적으로 비인간화하고 가치를 깎아내리는 캠페인에 쏟아지고 있다는 점이다. 나는 LLM, 즉 거대 언어 모델은 좋아한다. 나는 LLM, 즉 거짓말쟁이의 해고 기계는 좋아하지 않는다.
HN 토론
11- liendolucas
훌륭한 글입니다. 며칠 전 저는 이 글의 핵심 요점(이해)을 사람들에게 설득해서, 자신이 이해하지 못하는 코드를 생산하는 걸 그만둬야 한다고 납득시키는 데 처참하게 실패했음을 인정하지 않을 수 없었습니다.
특히 소스 코드와 실질적인 접점이 전혀 없는 사람들을 설득하려 할 때 이게 정말 극히 어렵다는 걸 알았습니다. 이제 AI가 있으니 기어 다니는 법도 모른 채 어떤 주제든 달릴 수 있다는 잘못된 믿음이 있더군요.
사람들은 이제 밤새 앱 하나를 뚝딱 만들 수 있으니 아무것도 이해할 필요가 없다는 잘못된 믿음에 빠져 있습니다. 그리고 그걸 전혀 문제 삼지 않습니다. 제게 그게 핵심 문제입니다. 이해 없이 어떤 주제든 괜찮다고 여기고, 그 대가를 깨닫지 못한다는 것이요.
사람들이 최소한 해로운 결정을 내리기 전에 깊이 정보를 얻고, 요란한 마케팅에 현혹되기만 하지 않았으면 합니다.
결국 이 회사들이 내놓는 모든 수학은 그들의 몰락이 될 거라고 생각합니다. 왜냐하면 그것들이 근본적인 문제를 환히 드러내기 때문입니다. 앞으로 나아가려면 이해가 필요하다는 것을요.
- usrnm
"내 세상이 변하고 있고, 난 그게 싫어"
OpenAI가 상황 전체를 더 잘 처리할 수 있었던 건 맞고, 그 점을 지적하는 것도 전혀 문제없습니다. 하지만 이 글의 주제는 그게 아니라, 그저 또 하나의 AI 푸념일 뿐입니다.
- glimshe
처음 몇 문단에서 넘어갈 수가 없었습니다. 십 대가 쓴 것처럼 읽히거든요.
생각해 볼 점: OpenAI가 그 증명 대방출을 하지 않았더라도, 누군가가 해내기까지 몇 달의 문제였을 겁니다. 어쩌면 독립 연구자일 수도 있고, 증명 수는 훨씬 적겠지만, 그래도 수학계를 뒤흔들었을 겁니다.
핵심 문제는 회사가 아니라 기술이, 우리가 전에 본 적 없는 방식으로 수학자들의 힘을 빼앗았다는 것입니다.