왜 우리가 이 모든 것을 하고 있는 걸까? Terry Tao 블로그에 올라온 Rikab Gambhir의 AI 수학 풍자

Terry Tao의 블로그에 게재된 Rikab Gambhir의 초청 에세이 "왜 우리가 이 모든 것을 하고 있는 걸까?"는 수학과 물리학에서 AI 기반의 "바이브 연구"에 대한 풍자적 공격입니다. 2026년 10월 15일에 게재된 이 에세이는 AI 시스템이 잠재적으로 참이지만 읽을 수 없는 대량의 결과물을 생성하는 데 사용되고 있으며, 이를 검증하고 이해하는 작업은 인간 연구자에게 외주화되고 있다고 주장합니다. 이후 이어진 Hacker News 토론(156점, 124개 댓글)은 진단에는 대체로 동의하면서도 에세이의 냉소주의, 바벨 도서관 은유, 그리고 사회가 순수 연구에 자금을 지원하는 방식에 대한 함의에 대해서는 이견을 보였습니다.

에세이가 말하는 것

에세이의 핵심 주장은 AI가 수학 및 물리학 연구를 이해가 아닌 잠재적으로 참인 사실 조각을 생산하는 경쟁으로 바꿔놓았다는 것입니다. 이 에세이는 이론 입자 물리학자인 Rikab Gambhir가 썼으며 Terry Tao의 블로그에 초청 게시물로 게재되었습니다. Tao의 메모에 따르면, 에세이는 원래 다른 파일 형식으로 작성되었으며 AI를 사용하여 변환되었습니다.

에세이는 마틴 니묄러의 "그들이 먼저 ...를 찾아왔다" 인용문을 패러디한 것으로 시작합니다:

먼저, 그들이 예술가들을 찾아왔다, 그리고 나는 입을 열지 않았다, 나는 예술가가 아니었기 때문이다. 그런 다음, 그들이 수학자들을 찾아왔다, 그리고 나는 입을 열지 않았다, 나는 수학자가 아니었기 때문이다. 그런 다음, 그들이 물리학자들을 찾아왔다, 그리고 그것은 정말 멋졌고 그들은 나에게 무료 토큰을 주었고 내 분야 전체를 해결해 주겠다고 약속했으며 이제 나는 마침내 물리학을 하는 대신 논문을 출판하는 중요한 일에 전념할 수 있게 되었다

에세이는 "무정한 기업 로봇"이 IPO를 위한 마케팅 책략의 일환으로 700개의 난해한 사실을 수집하기 위해 열대 우림을 태울 것이라는 생각을 조롱합니다. 에세이는 OpenAI의 722개 수학 원고와 물리학계의 2500개 보고서를 언급합니다. 해법을 이해하는 병목 현상이 제거되었기 때문에 우리가 이해하지 못하는 과학적 사실 조각의 양에는 이론적 한계가 없다고 말합니다. 또한 구드하트의 법칙을 링크하고 "솔직히? 그건 드문 일이다."로 끝맺습니다.

바벨 도서관 은유와 그 한계

에세이는 보르헤스의 바벨 도서관을 사용하여 AI 생성 연구가 대부분 틀렸거나 읽을 수 없는 결과물의 무한한 아카이브를 생산할 위험이 있다고 주장합니다. 보르헤스는 모든 가능한 책을 포함하는 도서관을 상상했습니다. 에세이는 2026년 연구 기준으로 그 도서관은 인류 역사상 가장 성공적인 연구 기관이 될 것이며, OpenAI의 722개 보고서와 물리학계의 2500개 보고서를 압도하는 상상할 수 없을 정도로 많은 잠재적으로 올바른 수학적, 물리적 결과를 포함할 것이라고 말합니다. 그리고 보르헤스가 도서관을 상업화하지 않은 것은 "비전 없는 바보"라고 풍자합니다.

Hacker News 댓글 작성자 @A_D_E_P_T는 실제 바벨 도서관은 순수한 노이즈인 반면 AI 수학 결과는 신호 대 잡음비가 높기 때문에 은유가 실패한다고 주장합니다:

보르헤스가 묘사한 실제 도서관에는 25^1312000권의 책이 있으며, 그 중 대다수는 완전히 말도 안 되는 내용입니다. (시뮬레이터가 분명히 보여주듯이) 그러나 AI를 통해 우리는 매우 신뢰할 수 있는 -- 그리고 Tao 자신도 지적했듯이 자주 정확한 -- 수학적 증명을 풍부하게 얻고 있습니다. 이러한 새로운 AI 수학 결과에서 신호 대 잡음비는 높으며, 이는 우리의 현재 상황이 순수한 노이즈이며 신호는 오직 무작위적 필요성에 의해서만 나타나는 도서관과 정확히 반대가 되게 합니다.

또 다른 댓글 작성자 @its_ethan은 libraryofbabel.info의 바벨 도서관 시뮬레이터를 링크했는데, 그곳의 무작위 페이지는 항상 횡설수설입니다.

신뢰 문제: 검증만으로는 충분하지 않음

가장 실질적인 Hacker News 반론은 AI 생성 증명이 공식적으로 검증되더라도 신뢰 문제를 만든다는 것입니다. @bryan0는 다음과 같이 씁니다:

문제는 사람들이 신경 쓰지 않거나 AI 결과를 인간의 마음에 설명하는 데 자원을 써서는 안 된다는 것이 아닙니다. 문제는 AI가 곧 인간보다 스스로를 더 잘 설명하게 될 것이라는 점입니다. 그러면 수수께끼는 AI가 증명을 공식적으로 검증하고 설명할 수 있는지에서 다음과 같이 바뀝니다: 인간의 마음이 그 증명을 신뢰하는가. 우리는 그 증명이 우리의 이해를 넘어서는 속임수를 사용하는 정교한 AI 환각이 아니라 정확하다고 믿는가. 그것을 신뢰하기 위해서는 인간이 이해할 수 있지 않는 한 공식적인 검증만으로는 충분하지 않습니다. 사실 인간의 이해 가능성만이 유일하게 중요한 것입니다. 그것은 AI가 결코 스스로 할 수 없는 일입니다.

이것은 에세이의 불만을 재구성합니다: 문제는 단지 비효율성이 아니라 인식론적 정당성입니다. 어떤 인간도 이해할 수 없는 증명은 공식적으로는 정확할 수 있지만, 전통적으로 수학 연구가 해온 방식대로 공유된 지식으로 기능할 수 없습니다.

자금 문제: 왜 순수 수학에 자금을 지원하는가?

Hacker News 댓글 작성자 @lacker는 에세이가 올바른 질문을 하지만 제도적 질문을 놓치고 있다고 주장합니다: 사회가 왜 순수 수학에 자금을 지원하는가?

제 생각에 우리가 순수 수학에 자금을 지원하는 이유는 일부 순수 수학이 결국 유용해질 것이라고 믿기 때문입니다. 튜링은 튜링 기계를 발명했을 때 "순수 수학"을 하고 있었습니다. 그때는 그것을 부를 다른 말이 없었기 때문입니다. 그렇다면 2026년에 AI가 하는 순수 수학과 2026년에 인간이 하는 순수 수학 중 어느 것이 더 유용할까요? 그것이 제가 보고 싶은 논쟁입니다.

이것은 논의를 학문적 감정에서 비교 효용으로 전환합니다. AI가 인간보다 더 빠르고 안정적으로 유용한 순수 수학을 생성할 수 있다면, 수학자들이 그 일을 즐기는지 여부와 관계없이 자금 지원의 근거는 바뀔 수 있습니다.

지위 문제: 통찰이 자동화되면 어떻게 되는가?

여러 댓글 작성자는 에세이가 실제로는 인식론이 아니라 지위에 관한 것이라고 주장합니다. @derektank는 다음과 같이 씁니다:

문제는 오랫동안 인간이 위대한 인지적 통찰에 의미, 가치, 사회적 지위를 부여해 왔다는 것입니다. 물리학을 예로 들면, 새로운 아이디어를 개발하는 사람은 거의 항상 이론가였지, 이를 테스트하고 검증하는 실험가가 아니었으며, 그들이 찬사를 받았습니다. Arthur Eddington이라는 이름은 Albert Einstein만큼의 위상을 가지지 못합니다. 그러나 이제 그러한 통찰의 창조가 자동화될 수 있게 되면서, 존경이 전자에서 멀어짐에 따라 큰 격변이 일어나고 있습니다.

그는 이것이 좋은 일일 수 있다고 덧붙입니다:

어쩌면 종이에 수학 퍼즐을 푸는 대신 현실 세계에서 존재하는 능력을 평가하기 시작하는 것이 좋고 옳은 일일지도 모릅니다.

@kenjackson은 소프트웨어 엔지니어는 항상 특정 용도를 위해 만들었지만, 수학과 과학은 이제 "더 이상 그들의 지적 성취에 감탄하는 사람이 없을 것"이기 때문에 전환해야 할 수도 있다고 지적합니다. 그는 이것이 "똑똑한 사람/것에 대한 우리의 인식"에 어떤 영향을 미치는지 질문합니다. @zemo는 "글쎄요, STEM 교육의 목적은 다른 공장을 위한 올바른 노동자를 생산하는 공장이 되는 것입니다."라고 덧붙입니다.

도구 문제: AI는 더 나은 CAS일 뿐인가?

일부 댓글 작성자는 에세이의 프레임을 허수아비로 거부합니다. @sobellian은 다음과 같이 씁니다:

만약 누군가 진정으로 필로스 소포스(philo's sophos)라면, 어려운 문제에 대해 컴퓨터가 무엇을 말하는지 최소한 궁금하지 않을까요? 예를 들어, 특히 골치 아픈 적분과 수년 동안 씨름했다면 어느 시점에서는 그것을 CAS에 넣어봤어야 한다고 생각합니다. 나중에 유도 과정을 정리하고 싶더라도 모든 도구를 무시하고 상징적 적분기를 작성한 Mathematica 저자들을 무례하다고 비난하는 것은 어리석은 일입니다.

그는 기사가 "영리한 냉소에 너무 몰두해서 미묘한 관점과 실제로 교류하지 않고 몇 KB의 텍스트를 사용하여 바이브 연구 허수아비를 무너뜨리는 데 만족한다"고 말합니다. @bluepeter도 "그들이 먼저..." 템플릿이 진부하며 프로그래머들이 생산성 향상을 얻었다고 말합니다: "나는 몇 년이 걸릴 일을 오후에 할 수 있습니다." @mwillis는 도구가 더 깊은 탐구를 가능하게 한다고 말합니다: "보르헤스가 묘사한 도서관은 무한합니다. 나는 그렇지 않았다면 읽지 못했을 몇 권의 책을 읽게 되어 기쁩니다."

문화적 비판: 냉소, 냉소주의, 그리고 진짜 질문

Hacker News 스레드는 에세이의 어조에 대해 의견이 분분합니다. 지지자들은 "잘 쓰였고, 깊고, 재미있고, 슬프다"(@bryan0) 그리고 "훌륭한 풍자"(@ahsgtq)라고 부릅니다. 비평가들은 냉소주의가 주장을 약화시킨다고 말합니다. @cbdumas는 "저자는 전달하려는 감정에 동감하지만, 냉소적이고 풍자적인 스타일이 제 관점에서 저자의 요점을 크게 손상시킵니다."라고 씁니다. @its_ethan은 "이 기사의 감정과 그것이 전달된 매우 냉소적인 방식에 대해 별로 호감이 가지 않습니다."라고 말합니다.

@eadwu는 수학 결과가 일반적으로 이해 가능하다는 에세이의 전제가 이미 거짓이라고 주장합니다:

현대 수학은 기본 평균 지식과 너무 멀리 떨어져 있습니다... 평균적인 사람에게 수학자에게 무언가를 설명해 달라고 요청하는 것은 AI/LLM에게 요청하는 것과 같습니다. 둘 다 오라클에게 자신의 추상화 수준으로 쉽게 설명해 달라고 요청하는 것입니다.

@deepsun은 콜라츠 추측이 여전히 풀리지 않았기 때문에 "모든 문제가 해결되었다고 말하기에는 너무 이르다"고 지적합니다. @throwawaytea는 그 느낌을 건설 프로젝트 관리에 비유합니다: "왜 누구든 이 화려한 리셉션 데스크를 원하는가?? 이 데스크는 그것이 야기하는 인간의 짜증만큼 가치가 없습니다." @throwaway624352는 "우리는 인류의 미래를 확보하고 존엄성, 자유, 목적, 그리고 행위 주체성을 보존해야 합니다."라고 씁니다. @Gigachad는 에세이의 미래 활동 목록에 대해 "암울하지만 이것이 바로 사회가 나아가고 있는 방향입니다."라고 응답합니다.

에세이가 궁극적으로 주장하는 것

에세이의 마지막 주장은 AI 기반 연구 문화가 단지 수학 문제가 아니라 인간이 된다는 것의 의미를 재정의하는 것이라는 점입니다. 에세이는 다음과 같이 말합니다:

호기심, 창의성, 이해의 부담을 외주화함으로써 우리는 마침내 가장 중요한 것에 집중할 수 있습니다: 가치 창출, 생산성 극대화, 그리고 과학의 궁극적인 목표를 향한 진전 가속화: 아무도 읽으려 하지 않을 바벨 도서관에 잠재적으로 참인 사실의 완전한 저장소.

에세이의 각주는 "로봇"이 부분적으로 연구자들로부터 훔쳐서 만들어진 거대 기업의 로봇이며, IPO는 다른 사람을 부유하게 만들고, "인류"는 은유적이며 실제 어떤 사람이 무언가를 이해하는 것을 지칭하지 않는다고 설명합니다. Hacker News 토론은 에세이의 가치가 정책 제안이라기보다는 도발에 있다는 것을 시사합니다: 그것은 연구가 잠재적으로 참인 결과물의 양으로 판단되어야 하는지, 아니면 인간의 이해, 신뢰, 목적에 의해 판단되어야 하는지에 대한 질문을 강제합니다.