산술기하학 박사가 쓴 경쟁 과열 수학계와 AI 시대의 불안

수학을 소프트웨어 개발로 바꿔도 거의 그대로 성립하는 글임. 남에게 일을 설명할 때 준비된 답변으로 얼버무리는 것도, 안 풀리는 문제에 좌절하면서 계속하는 것도 비슷함.

산술기하학 박사에 좋은 저널 단독 논문까지 썼다면 그 자체로 평범하다고 보긴 어려움. 세계 최상위 0.1%와만 비교하니 그렇게 느끼는 것 같고, 소프트웨어로 치면 논문 실적 있는 선도 AI 엔지니어에 가까움.

나는 수학자가 된 이유를 그냥 좋아했던 여자 때문이었다고 말함. 사실이기도 하고.

취미도 옆에서 더 많이 알고 더 잘하는 사람이 계속 과시하면 재미가 떨어짐.

나는 어느 취미에서도 그 취미를 하는 사람들 사이에서는 중간쯤일 텐데, 그게 오히려 자연스러운 상태임. 다만 질문할 때만 무한히 참을성 있게 답해 주는 상위 10명급 사람이 있다면, AI든 사람이든 반가울 것 같음.

테렌스 타오가 내 논문을 더 빨리 풀 수 있었다 해도 실제로 그 작은 열린 문제를 골라 풀고 결과를 낸 건 내가 했다는 답이 좋았음. AI 시대에도 아무도 주의를 기울이지 않은 문제를 맡는 일에는 의미가 남고, 연산 자원에도 같은 논리를 적용할 수 있다고 봄.

AI가 모든 걸 알아내도 내가 직접 이해하고 내 지식으로 만들지 못하면 앎의 주체인 내게는 이득이 아님. 이론 지식은 실용성만으로 추구하는 게 아니라 현실을 알고 싶어서 추구하기도 함.

'테렌스 타오라면 네 학위논문을 10분의 1 시간에 풀었을 텐데'라고 친구에게 말하는 건 그냥 심하게 무례함.

1~2년만 더 지나면 평범하지 않은 수학자도 수요가 크게 줄 거라고 봄. 수학은 언어와 형식 검증으로 표현할 수 있는 추상 규칙이라 AI에 특히 잘 맞고, 코드 다음 목표가 수학인 것도 자연스러움.

AI가 만든 획기적 증명이 나올 때마다 이를 형식화하고 검증하는 사람은 여전히 선도 수학자들임. Lean을 써도 수학자가 형식화가 맞는지 확인하며, 테렌스 타오는 AI 덕분에 오히려 더 활발해졌음.

나는 최근 수학 박사를 받았는데 AI가 수학에 하는 일이 기대되면서도 무서움.