OpenAI Astra 수학 성과 10건 중 2건, 선행 연구 귀속 논란… 논문 보완 예고

‘오랫동안 진전이 없던 문제를 풀었다’던 수학 성과 10건 가운데 2건이 선행 연구 귀속 문제에 부딪혔다. OpenAI의 차기 LLM Astra가 내부 개발·시험 과정에서 만든 결과를 수학자들이 약 250쪽 분량의 논문으로 검토하면서, 핵심 아이디어의 출처와 독창성을 둘러싼 이견이 드러났다. Scientific American의 8월 6일 보도에 따르면 OpenAI는 이미 초기 홍보 문구를 더 정확하게 수정했다.

문제가 된 두 결과

첫 사례는 1,000차원 이상의 공간에서 구를 얼마나 촘촘히 채울 수 있는지를 다룬다. Astra의 증명은 기존 최선의 추정치를 개선했지만, Yeshiva University 수학자 Steven Miller는 증명의 중심 논법이 자신과 공동 연구자가 2016년 논문에서 제시한 방법이라고 지적했다. 그는 해당 논법이 모델 고유의 아이디어처럼 제시됐다며 이를 연구 윤리 문제로 규정했다.

두 번째 사례는 모든 군이 더 단순한 군으로 충실히 근사될 수 있는지를 묻는 soficity 문제다. Astra는 sofic하지 않은 군을 하나 구성했지만, University of Cambridge의 Francesco Fournier-Facio와 동료들은 핵심 단계가 2016년과 2019년 논문의 아이디어를 결합한 것이라고 분석했다. 결과 자체가 무의미하다는 뜻은 아니다. 기존 조각을 연결해 새 정리를 만든 창의성은 인정하면서도, 인간 연구가 장기간 멈췄다는 초기 설명은 맞지 않는다는 지적이다.

$2,000짜리 결과보다 중요한 검증 비용

OpenAI가 제시한 10개 결과의 총 토큰 비용은 $2,000이다. 그러나 낮은 추론 비용이 곧바로 신뢰할 만한 연구 출판을 뜻하지는 않는다. 문헌 탐색, 아이디어의 계보 확인, 정확한 인용, 분야 전문가의 검토는 별도의 비용과 책임을 요구한다. 특히 모델이 실제 논문을 찾고 여러 방법을 조합하더라도, 무엇이 새롭고 무엇이 기존 연구에서 왔는지 구분하는 일은 최종 저자와 기관의 몫이다. 이번 논란은 계산 비용과 학술 검증 비용이 서로 다른 문제임을 숫자 하나로 선명하게 보여준다. 저렴한 생성 뒤에도 전문가의 긴 확인 과정은 사라지지 않는다.

OpenAI 대변인은 결과의 정확성에 책임을 지며 인간 수학자에게 기대되는 기준을 적용하고 있다고 답했다. 회사는 통상적인 학술 절차에 맞춰 논문을 소폭 수정할 계획이다. 논점은 증명이 맞느냐 하나로 끝나지 않는다. AI가 고급 수학 연구에 참여하기 시작했다면 정확성뿐 아니라 독창성 주장과 인용도 같은 수준으로 검증해야 한다. 다음 확인 지점은 수정 논문에서 두 선행 연구가 어떻게 반영되는지, 그리고 나머지 8개 결과의 문헌 검토가 같은 기준을 통과하는지다.