최근 OpenAI가 공개한 수학 연구 결과는 상당히 이례적
- 4,000개 문제를 대상으로 내부 AI 모델을 평가
- 372개 연구 결과군에 걸쳐 수백 편의 수학 논문 원고 공개
- 대다수 결과에 평균 3시간의 추론 컴퓨팅 자원 사용
1. 핵심은 AI가 수학 난제를 풀었다는 사실보다, 인류의 과학적 발견 속도 자체가 가속되기 시작했다는 점
2. 그동안 과학 발전은 소수의 뛰어난 연구자와 인간의 제한된 지적 생산성에 의존해 왔음
3. 그러나 앞으로는 컴퓨팅 자원과 AI의 추론 능력이 과학적 발견의 속도를 결정하는 핵심 변수임
4. 더욱 중요한 건 AI가 스스로 알고리즘과 연산을 개선하는 자기강화적 피드백 루프도 이미 시작됐다는 것
5. 이러한 개선이 누적되면 단순한 지수성장을 넘어 기술 발전의 성장률 자체가 가속되는 현상도 가능함
6. 반면 지능의 공급이 폭증하는 속도를 물리적 세계가 따라가지 못하면서 에너지, 인프라, 제조 역량의 병목은 더욱 심화됨
7. AI가 신기술을 발견하는 속도가 빨라질수록 기존 기술의 경쟁우위와 수명은 오히려 짧아짐
8. 산업 전체는 폭발적으로 성장하는 동시에 개별 기업과 기술의 장기적 존속 가능성은 낮아지는 역설이 발생하게 됨
9. 지난 수백 년의 과학 발전은 인간의 제한된 지적 생산성을 전제로 이루어졌음
10. 역사상 처음으로 발견의 주체가 인간에서 AI로 이동하고 있음. 인류는 기술 발전 속도를 아직까지 '극도로' 과소평가하고 있음
11. 인간의 지적 생산성이라는 제약이 해소되기 시작한다면, 지난 100년의 발전 속도로 향후 1년을 예측하는 것 자체가 무의미함