테리 타오 블로그, OpenAI의 700편 수학 논문 공개 이후 수학자들은 슬퍼할 때가 아니라고 주장

문제를 풀면 새 문제가 생긴다는 건 맞는데 그게 요점이 아님. 요점은 AI가 어떤 문제든 인간보다 잘 전진하게 될 거라는 거임.

그게 사실인지 아직 모름. 패러다임 전환이나 완전히 새로운 기법이 필요한 문제라면? AI가 그런 걸 만들어낼 수 있다는 증명은 아직 없음.

인간적인 방식이라는 보장이 있나? OpenAI가 뱉은 700개 풀이는 인간이 인정하기 전엔 풀린 게 아님. 알파스타가 스타2 이겼다고 프로들이 게임 그만둔 것도 아니고, 수학도 도구만 좋아져서 똑같이 가면 됨.

비유가 머리에 팬티 쓴 수준임. 랭랜즈만 풀 거라고 말하는 게 아니라 범용 도구를 찾은 건데, 차가 1마일 굴러갔으니 말의 미래는 걱정 말라는 소리랑 같음.

그 사람 설명을 이해 못 한 듯. 정리 증명 기계가 있으면 정리를 증명하는 거고, 랭랜즈를 하루에 풀면 그다음 문제를 생각하면 됨. 다만 기계가 추측 자체도 더 잘할 가능성을 빼먹은 건 맞음. 그래도 팬티 비유는 아님.

AI 찬양하는 사람이 결국 타오 블로그에 항상 나오는 그 10명임. 이 게스트 필자는 시카고에서 AI 세미나까지 돌리면서 사람 끌어모으고 있음.

사람 끌어모은다는 게 무슨 사이비 교주도 아니고.

수학 연구가 장인 정신에서 기술로 넘어가는 게 신기함. CS는 수십 년 전에 이미 겪었음. 대학원 때 계산을 연구에 쓰는 걸 꺼리던 분위기가 이상했는데 이제 증명이 푸딩에 들어 있음.

수학이 장인 시대에서 산업 생산 시대로 가는 거 아니냐는 생각임. 사람들이 아직 도구의 잠재력을 못 보고 꿈을 작게 꾸는 것 같음. 차 엔진을 처음 보고 말의 미래를 걱정하지만 비행까지 하게 될 줄은 모르는 것과 같음.

수학에는 이윤 동기가 없어서 산업화가 전부 외부에서 왔다는 게 다름. 이익은 산업 밖에서도 가치가 있지만 순수수학 증명은 수학 공동체 안에서만 가치가 있음.

고속도로로 1000마일 달려 목적지에 빨리 도착하는 것과 걸어가면서 주변을 보고 생각하는 건 완전히 다름. 이 도구 경제는 그런 걸 다 빼앗아 감.

AI로 수학 밀어붙일 때 벽이 두 개 있을 수 있음. AI가 푸는 문제 유형은 새 개념을 열지 않는 것일 수 있고, 문제 복잡도는 선형이 아니라서 흥미로운 새 문제가 AI가 감당 못 할 수준일 수도 있음.