AI 에르되시 난제 해결 논란: 검색과 창조의 경계는 어디인가 (CMU AI IRL 팟캐스트)

핵심 메시지

• 2026년 초 오픈AI 측 임원이 AI가 미해결 에르되시 문제를 풀었다고 발표했지만, 수학자와 AI 연구자들은 그 문제들이 이미 풀려 있었고 다만 자료 속에 묻혀 있었을 뿐이라고 반박했다.
• 진행자는 이 지점에서 '잊힐 뻔한 것을 되찾아내는 일도 하나의 창조가 될 수 있는가'라는 질문을 던진다.
• 발견은 번쩍이는 한순간이 아니라 탐색·회수·재구성·연결이 반복되는 과정이며, AI가 바꾼 것은 그 과정의 본질이 아니라 규모다.
• 역사적으로 진보를 가로막은 것은 지능만이 아니라 접근성이었다. 언어 장벽, 페이월, 분야 간 단절이 이미 존재하는 아이디어를 사실상 보이지 않게 만들어 왔다.
• AI는 혁신가라기보다 증폭기에 가까우며, 인간은 비판적 사고와 의미 부여, 어떤 아이디어에 주목할지 판단하는 일에 시간을 옮겨 쓸 수 있다.

쉽게 이해하기

카네기멜런대 사회적 의사결정 AI 연구소가 만드는 팟캐스트 'AI IRL' 12화는 처음으로 진행자 혼자 진행하는 회차다. 인지과학과 애니메이션을 함께 전공하는 학부생 진행자 에리얼 황은 영감과 검색, 그리고 혁신이 어디에서 갈라지고 어디에서 겹치는지를 주제로 삼았다. 출발점은 2026년 초 언론을 달군 하나의 헤드라인이었다.

발단은 오픈AI의 과학 담당 조직을 이끄는 임원이 AI가 오랫동안 풀리지 않은 에르되시 728번 문제를 해결했다고 알린 일이었다. 에르되시 문제는 수학자 폴 에르되시가 분야의 한계를 밀어붙이기 위해 만든 문제들로, 풀이로 가는 명백한 경로가 일부러 보이지 않게 설계돼 있다. 그래서 이 문제들은 세대를 건너 살아남으며 한 분야의 사고방식 자체를 규정하는 이정표가 되곤 한다.

하지만 발표 직후 수학자와 AI 연구자들이 반응을 내놓으면서 이야기가 달라졌다. 해당 문제들은 애초에 미해결 상태가 아니었고, 이미 존재하던 해답이 문헌 속에 묻혀 있었을 뿐이라는 것이다. 즉 챗GPT는 완전히 새로운 증명을 발명한 것이 아니라 이미 있던 증명을 표면으로 끌어올린 셈이다. 진행자는 여기서 반박이 아니라 질문을 택한다. 잃어버릴 뻔한 것을 되찾아내는 일은 그 자체로 일종의 창조가 될 수 없는가.

그는 우리가 발견을 지나치게 낭만화해 왔다고 지적한다. 실험실에서 골똘히 생각하다가 어느 순간 아이디어가 떨어지는 장면을 떠올리지만, 실제 발견은 탐색하고 회수하고 다시 틀을 짜고 연결하는 과정에 가깝다는 것이다. 과학은 반복된 실험과 관찰로 전진하고, 예술은 참조에서 진화한다. 진행자 자신도 같은 그림을 수없이 반복해 그리면서 자기 스타일을 찾았다고 말한다.

그렇다면 AI가 바꾼 것은 창조의 성격이 아니라 규모다. 한 연구자가 한 프로젝트에서 수십에서 수백 편의 논문을 읽는다면, 시스템은 수천 편을 통과할 수 있고 지치지도 잊지도 않는다. 진행자는 이 때문에 질문의 형태 자체가 바뀌어야 한다고 본다. 무언가가 이전에 존재한 적이 없는지를 묻는 대신, 이런 방식으로 연결된 적이 없는지를 물어야 한다는 것이다. 새로움은 관계적일 수 있다.

주요 인사이트

• 이번 논란에서 정말로 드러난 것은 AI의 수학 실력이 아니라, 우리가 독창성의 정의를 실시간으로 재협상하고 있다는 사실이다.
• '알려지지 않음'이 곧 '존재하지 않음'은 아니다. 인용되지 않은 논문, 서로를 모른 채 평행하게 발전한 분야, 언어와 페이월의 장벽은 이미 있는 아이디어를 사실상 도달 불가능하게 만든다.
• 공로를 누구에게 돌릴 것인가라는 문제가 남는다. 처음 생각해낸 사람인가, 아니면 남들이 쓸 수 있는 형태로 처음 연결한 사람인가. 먼저인 것보다 읽힐 수 있는 것이 더 중요해질 수도 있다.
• 기계는 인간의 경험을 재현하지 못하고 자기 결과물의 무게를 체감하지도 못한다. 그렇다고 그 산출물이 쓸모없어지는 것이 아니라 역할이 달라질 뿐이다.
• 인쇄기와 검색 엔진, 인터넷, 디지털 창작 도구가 그랬듯 창조는 늘 층위가 쌓인 협업이었다. 시스템이 회수하고, 사람이 해석하고, 공동체가 의미를 만든다.

자주 묻는 질문

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