테렌스 타오 블로그, AI 시대 수학에서 일러스트레이션과 증명의 가치를 논함

30년을 한 문제에 거는 사람이 있겠냐. 연구자라면 일단 AI한테 던질 거임. AI가 풀면 설명도 시키면 되고, 못 풀면 AI보다 내가 똑똑하다고 30년을 걸 수 있냐는 얘기임. 나는 수학도 체스처럼 될 것 같음.

풀지 못한다고 영영 증명 못 한다는 건 아님. 지금 기술이 못 한다고 불가능한 건 아니지.

꼭 한 문제에 올인하는 것도 아님. 메인 문제에서 파생된 하위 문제, 약한 버전, 관련 주제를 파면서 논문도 뽑고, 운 좋으면 본문제에도 진전이 생김. 그래서 AI는 조수로 쓸 여지가 큼.

Langlands 프로그램도 단일 문제임? 아직 정의도 덜 된 부분이 많은데, 규칙도 없는 새 체스에서 AI가 어떻게 이김.

체스처럼 된다는 게 수학 인구가 늘어난다는 뜻이면 동의 안 함. 수학이 체스처럼 대중화될 것 같진 않음.

AI가 풀어주면 이해 가능하고 검증 가능한 설명이 나옴? 풀지 못했을 때도 그 이유를 설명해주냐? 연구자한테는 결국 공유된 이해가 핵심 아님?

AI는 인류가 쌓은 이론을 전부 학습한 거고, 가르치거나 행정 일 없이 풀타임으로 붙어 있음. OpenAI가 Navier-Stokes에 수백만 달러 쓰고 사람 연구자랑 경쟁시켰다는데, 그 돈이면 사람을 몇 년이나 고용하냐. 핵심 아이디어도 몇 년 전 사람이 만든 거라, 같은 노력을 사람한테 쓰면 돌파구 가능성도 충분하고 중간 통찰을 바로 다른 수학자에게 전달할 수 있음.

3b1b 설명 방식 진짜 좋아함. OpenAI 최근 IntelligentUI 같은 기능으로 불투명한 수학 영역도 직관적인 워크스루로 만들 수 있지 않을까?