‘a+b=1’… 인간과 AI가 함께 증명 작성일 07-03 49 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">노벨상 교수와 ‘클로드’ 협업<br>재밍 설명 두 이론 각기 검증<br>과학계 ‘10년 난제’ AI로 풀어</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QIT5lJlwUA"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eca8118afa2df55ec74812037cff34d03b0800844c2e9ca08b00a1d37a9f494c" dmcf-pid="xCy1SiSrzj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="클로드의 증명은 연구자의 검증과 수정을 거쳐야 했지만 핵심 아이디어는 유효했다. 최종 증명도 AI가 제시한 직관을 토대로 완성됐다. 챗GPT로 생성한 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/03/donga/20260703043817768dlwf.png" data-org-width="1181" dmcf-mid="P1U93r3Gpc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/03/donga/20260703043817768dlwf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 클로드의 증명은 연구자의 검증과 수정을 거쳐야 했지만 핵심 아이디어는 유효했다. 최종 증명도 AI가 제시한 직관을 토대로 완성됐다. 챗GPT로 생성한 이미지 </figcaption> </figure> <div contents-hash="666c896279ec24627c5e5b67539d123cce4931a39b81b0d7a1836f7bef107972" dmcf-pid="yfxL6Z6bFN" dmcf-ptype="general"> 입자들이 움직이다가 갑자기 꽉 막힌 교통체증처럼 굳는 ‘재밍’ 현상을 설명하는 10년 묵은 수학 난제가 인공지능(AI)의 도움으로 풀렸다. </div> <p contents-hash="a3063c099ea011c7a85b4092a4d28e00a930b7d99d41be9618f1450b08e4008c" dmcf-pid="W4MoP5PKUa" dmcf-ptype="general">2021년 ‘복잡계’ 연구로 노벨 물리학상을 수상한 조르조 파리시 이탈리아 로마 라사피엔차대 명예교수와 프란체스코 참포니 라사피엔차대 교수팀은 ‘앤스로픽’의 생성형 AI 모델 ‘클로드’와 협업해 기존 이론에서 수치로만 확인됐던 관계식을 증명하고 연구 결과를 국제학술지 ‘통계역학 저널: 이론과 실험(JSTAT)’에 1일(현지 시간) 발표했다.</p> <p contents-hash="933588543b1e3a2efce67c66ff8871140198b0640595befc728c4fd9a25b2426" dmcf-pid="Y8RgQ1Q9Ug" dmcf-ptype="general">많은 요소가 얽혀 예측하기 어려운 행동을 보이는 체계인 복잡계 연구로 2021년 노벨 물리학상을 받은 파리시 교수는 2014년 참포니 교수와 함께 재밍 현상을 설명하는 이론 모델을 개발했다.</p> <p contents-hash="1ae768ccb9261859c84499e675c6f3b253d03ed57358d6f90dbf0380e08c807d" dmcf-pid="G6eaxtx2po" dmcf-ptype="general">이 과정에서 모델에 등장하는 두 수학 매개변수 ‘a’와 ‘b’를 더하면 항상 1이 된다는 뜻밖의 관계를 발견했다. 수치 계산상으로 두 값의 합이 1이라는 관계가 매우 높은 정확도로 반복 확인됐지만 관계가 성립하는 이유는 설명하지 못했다.</p> <p contents-hash="43afcd2e6fa42e38ce260c80aeba03dbfb559af832e380f515f62e3797bec005" dmcf-pid="HPdNMFMVzL" dmcf-ptype="general">프랑스 물리학자 마티외 위아르 스위스 로잔연방공대 교수 팀의 재밍 연구에서도 동일한 관계가 확인됐다. 위아르 교수 팀은 비슷한 시기 별도의 이론적 접근으로 재밍 법칙을 해석한 연구 결과를 발표했다.</p> <p contents-hash="fb8368a64a0bd7a75612d825bbd0c611e8d30fabf0ff91d44fc64b8ae5057c39" dmcf-pid="XF7VpspXun" dmcf-ptype="general">파리시 교수 연구팀과 위아르 교수 연구팀이 서로 전혀 다른 방식으로 재밍 현상을 설명해도 같은 결론에 도달한 셈이다. 연구자들은 단순해 보이는 관계식 뒤에 더 깊은 이론 구조가 숨어 있을 것으로 보고 수년간 수학적 증명을 찾고자 했다.</p> <p contents-hash="2395ef6e8063b70b539b7b85c0d05c9cb8eaba9d6b72a5fe356d0c3cd2a19a81" dmcf-pid="Z3zfUOUZui" dmcf-ptype="general">파리시 교수는 생성형 AI가 등장하자 이 문제를 실제 수학 문제에서 AI가 어느 정도까지 도움을 줄 수 있는지 확인할 시험대로 삼았다.</p> <p contents-hash="5fadfca80589b7b876d6b83895372f891f499f9079d4ccb39ab678f75466cd5a" dmcf-pid="50q4uIu50J" dmcf-ptype="general">연구팀은 처음부터 AI에 증명을 요구하지는 않았다. 우선 클로드의 수학 문제 해결 능력을 시험하기 위해 10여 년 전 연구팀이 수행했던 수치 계산을 재현하도록 했다. 클로드가 동일한 계산 결과를 도출하자 다음 질문으로 넘어갔다. ‘a+b가 1이라면 왜 그런지도 증명할 수 있는가’라고 질문했다.</p> <p contents-hash="3625c302d0c82e88b0fd0b5aecc905bd04733d82bb8b645f55d96b009d9b2881" dmcf-pid="1pB87C71ud" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 클로드는 꽤 빠른 시간 내에 증명을 위한 초기 아이디어를 올바르게 제시했다. 증명 과정에서 발생한 오류의 경우 여러 차례 연구자들의 검증과 수정을 거쳐야 했지만 증명을 위한 핵심 아이디어는 유효했다. 최종 증명은 AI가 제시한 직관을 바탕으로 인간 연구자가 오류를 바로잡고 논리적 빈틈을 메우는 방식으로 완성됐다.</p> <p contents-hash="eb3d00ca4af2fa93748717d351cc8550aa45442abab3beb644ba5850c2fa0b1d" dmcf-pid="tUb6zhztue" dmcf-ptype="general">재밍 현상을 설명하는 서로 다른 두 이론이 결국 같은 물리 법칙으로 이어진다는 사실이 AI와의 협업으로 증명된 것이다. AI가 과학자의 가설 검증과 수학적 증명 과정에서 어떤 방식으로 협업 도구가 될 수 있는지 보여주는 사례로 평가된다. 연구팀은 “그동안 관계식을 증명하면 새로운 수학적 구조나 방정식에 대한 더 깊은 이해로 이어질 것이라고 기대했지만 실제 해답은 예상보다 단순했다”고 밝혔다. 참포니 교수는 “답은 이미 거기 있었지만 우리가 보지 못했을 뿐”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="0400a79516b30a8d3f75a17dcb319972ecc87a7dcd653694d715f4c177693914" dmcf-pid="FuKPqlqFuR" dmcf-ptype="general"><strong>재밍(Jamming)<br>거품, 모래, 알갱이 등 유체처럼 무질서하게 움직이는 입자들이 무질서함은 유지한 채 갑자기 단단한 고체처럼 굳는 상전이(외부 조건에 따라 물질의 물리적 성질이 바뀌는 것) 현상이다. 입자 물질을 설명하기 위해 도입됐지만 최근 신경과학, AI를 이해하는 개념으로도 활용되고 있다.</strong></p> <p contents-hash="591c15106b75f628df3e0e16a93bc302620f03e77e3155f5e6473bdcdf513fb4" dmcf-pid="379QBSB3FM" dmcf-ptype="general">문혜원 동아사이언스 기자 moony@donga.com </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아일보. All rights reserved. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 “논문 수-학술지보다 낯선 분야 개척하는 도전정신 있나 본다” 07-03 다음 AI 홍명보는 저작권 위반일까…AI 대중화의 그늘 07-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
