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1일(현지시간) 오픈AI는 보고서를 통해 아스트라 내부 모델을 활용해 고차원 기하학, 양자 복잡도, 암호학 등 수학계에서도 고난도로 꼽히는 학문 분야에서 의미 있는 결과를 도출했다고 발표했다. 차세대 보안 기술의 핵심인 ‘격자 암호학’이나 ‘양자 복잡도’ 같은 까다로운 영역에서 새로운 실마리를 찾은 것이다.
가장 주목할 점은 AI의 역할 변화다. 과거 AI가 방대한 데이터를 바탕으로 정답을 찾아주는 수준이었다면, 이번에는 수학적 논리를 스스로 만들어냈다.
오픈AI에 따르면, 아스트라가 먼저 새로운 수학적 아이디어와 논증 과정을 생성했다. 인간 연구진은 AI가 만든 뼈대를 바탕으로 논문을 정리하고, 기계가 검증할 수 있는 시스템(Lean)을 통해 오류가 없는지 최종 확인만 거쳤다. 문제 해결을 위한 핵심 ‘두뇌 역할’을 AI가 주도한 셈이다.
단돈 289만원의 기적…압도적 ‘비용 효율성’
이번 성과가 산업계의 이목을 끄는 또 다른 이유는 압도적인 ‘비용 효율성’에 있다.
오픈AI는 이 10개의 난제를 해결하는 데 사용된 컴퓨팅 연산 비용이 API(응용프로그램 인터페이스) 기준 약 2000달러(약 289만 원)에 불과하다고 밝혔다. 통상적으로 기초 과학 연구에 장기간 막대한 자본과 인력이 투입되는 것을 감안하면, 향후 AI를 통해 R&D(연구개발) 구조를 저비용·고효율로 혁신할 수 있음을 시사한다.
다만 학계에서는 기대와 함께 신중론도 나온다. 토머스 블룸 맨체스터대 수학자는 이번 성과를 “매우 큰 뉴스”라고 높이 평가하면서도, 실제 학계에서 온전히 인정받기 위해서는 독립적인 외부 검증과 동료 평가(Peer Review) 과정이 필수적이라고 짚었다. 오픈AI 역시 AI의 기여도와 인간 연구자의 기여(논문화 및 형식 검증)를 명확히 구분해야 한다고 덧붙였다.
비서에서 연구원으로…신약·신소재 개발 가속화 전망
IT 및 투자 업계는 이번 발표를 기점으로 글로벌 AI 패러다임이 바뀔 것으로 전망하고 있다.
기존 생성형 AI 시장의 경쟁이 문서 요약, 검색, 코딩을 돕는 ‘비서형 AI’ 중심이었다면, 앞으로는 스스로 장시간 추론하며 복잡한 문제를 풀어내는 ‘연구형 AI’가 새로운 화두로 떠오를 전망이다.
특히 전문가들은 이러한 추론형 AI가 여러 AI가 협업하는 ‘멀티 에이전트’ 기술과 결합할 경우 그 파급력이 폭발적일 것으로 예상한다. 수학적 난제 해결을 넘어 막대한 시간과 자금이 소요되는 신약 개발, 신소재 발굴, 첨단 공학 설계 등 다양한 산업 분야에서 혁신을 앞당길 ‘게임 체인저’가 될 것이란 분석이다.
