테렌스 타오 Math 2.0 발표, AI 시대 증명 풍부성과 문제 풀이 최적화의 한계 제기
- 타오는 증명이 객관적으로 검증 가능하고 디지털화하기 쉬워 AI 학습에 특히 유리하다고 짚음
- 증명은 Lean 같은 증명 보조 언어로 기계가 검사할 수 있어 프론티어 AI 연구소들이 수학 문제 풀이 능력에 우선 투자함
- AI 성능은 들쭉날쭉해서 예전에 어렵다고 여겨진 열린 문제를 짧은 시간에 풀지만, 주관적이거나 데이터가 부족한 분야에서는 크게 떨어짐
- 타오는 연구 프론티어 문제 대부분이 여전히 미해결이라고 보며, 언론과 소셜미디어가 실패한 AI 시도를 빼고 성공 사례만 보여주는 보고 편향을 지적함
- 타오는 문제 풀이 자체를 목표로 한 최적화가 장기적으로 수학에 해롭다고 보고, 연구 프론티어 확장과 문제 풀이 역할 축소를 함께 추구하는 Math 2.0을 제시함
Hacker News opinions
타오가 수학자 주제에 암 치료제 기전 얘기를 하는 건 월권이라고 봄. 마취제도 기전을 완전히 모르는데 수술은 다 받잖아. 그래도 근거는 있어야 한다는 쪽임.
임상시험은 기전이 아니라 효과로 검증하는 거임. 효과 입증된 약을 먹을지, 기전만 멋진 약을 먹을지 물어보면 답 나옴.
기전 모르는 약이랑 AI가 낸 약을 같은 선상에 두는 건 말장난임. 임상에서 말하는 모른다는 거랑 LLM 업계에서 말하는 모른다는 건 완전 다른 얘기임.
컴공이 점점 생물학처럼 바뀌는 중임. 신경망도 실험으로 확인해야 하는 수준이라, 수학도 같은 충격을 받고 있는데 수학자들이 준비돼 있을지 모르겠음.
대학 안 나온 사람인데 LLM으로 복잡한 방정식을 쪼개서 시각화해봄. 계산이 맞는지는 모르겠고 오류도 많을 듯. 그래도 시간 있으면 검증은 할 수 있겠더라.
수학 문제 한 달 전만 해도 해결 안 된 것들이 많았음.
Math 2.0에 완전 동의는 못함. AI가 쓸모없는 것만 잔뜩 찾아낼 수도 있고, Lean에 파고들면 창의적인 칠판 수학자들이 형식주의자가 될까 걱정임. AI 쓰면 생각 획일화도 더 심해질 듯.
획일화 문제는 실제로 있음. 학계 접근법이 다양해야 탐색 공간을 넓게 훑는데, 세계화 때문에 그게 평평해지는 중임.
의학 비유 얘기가 많은데, 사람은 어차피 약 성분 다 이해 안 하고 먹음. 그래도 누군가 보증할 수 있어야 한다는 말은 맞다고 봄.