OpenAI는 어제 오랫동안 연구자들을 골치 아프게 해 온 세 가지 굵직한 수학 문제에 대한 해결책을 발표했습니다. 그중 하나는 컴퓨터 과학에서 계산이 어렵다고 여겨지는 문제를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하는, 오랜 기간 유지되어 온 가설인 지수 시간 가설(ETH)에 대한 예상 밖의 반박이었습니다.
이전의 프런티어 연구소에서 발표된 증명 결과와 마찬가지로, 과학계는 흥분과 우려가 섞인 반응을 보였다. 앤트로픽의 수학자 레벤티 알포게는 OpenAI가 이미 존재하는 연구를 바탕으로 해결책을 도출했다고 지적했으며, 그로부터 몇 시간 뒤 앤트로픽은 ETH에 대한 자체 반박 자료를 공개했다.
그러나 OpenAI의 프로세스는 진화하고 있다. 이번에는 연구소가 관련된 세 분야 각각에 대해 발표 방식을 다르게 구성했다: 수학자들은 GitHub에 작업물을 공개했고, 컴퓨터 과학자들은 워킹 그룹을 구성해 증명을 공개적으로 공유하고 OpenAI가 이를 논의하기 위한 학회를 후원하도록 요청했다; 물리학자들은 자신들의 결과가 어떻게 발표될지 결정할 워킹 그룹을 꾸렸다.
MIT의 라이언 윌리엄스 교수는 이 새로운 발견에 대한 해당 분야의 대응을 주도하고 있는 컴퓨터 과학자입니다. 계산 복잡성 문제에 중점을 두고 연구하는 윌리엄스 교수는 과거에도 OpenAI의 접근 방식을 비판한 바 있으며, 올해 10월 초에 발표된 그들의 증명 자료 덤프를 “수학자들에 대한 DDoS 공격”이라고 지칭했습니다.
그러나 그는 해당 분야에 필수적인 아이디어들을 이끌어내는 데 도움을 주기 위해 프론티어 랩스와 협력하기로 동의했다고 테크크런치에 밝혔다. 이 연구소는 1999년 ETH를 처음 발표한 UC 샌디에이고의 컴퓨터 과학자 러셀 임팔리아초와 라마모한 파투리와 함께 해당 해결책을 해석하는 데 그의 도움을 요청했다.
그들의 첫 번째 단계는 이러한 문제에 관심이 있는 과학자들로부터 의견을 수렴하고, 자신의 연구에 대한 AI 기여와 관련된 규범에 대해 논의할 것을 촉구하는 공개 서한을 발표하는 것이었다.
“OpenAI의 증명 중 일부는 어쩌면 일상적이라고 할 수 있지만, 그렇다고 해도 외계인처럼 보이는 부분이 두세 곳 있습니다. 바로 이 부분들 때문에 제가 생각하게 되었죠. ‘와, 이건 우리 커뮤니티 전체가 함께 노력해야 할 문제구나’라고요.”라고 윌리엄스는 TechCrunch에 말했습니다.
P 대 NP 문제에 대해 잘 알고 계신가요?
ETH는 수십 년간 컴퓨터 과학을 비롯한 여러 분야에서 활발히 논의되어 온 P 대 NP 문제라는 더 광범위한 문제군의 일부입니다. 간단히 말해, 연구자들은 해답이 쉽게 검증될 수 있는 문제(NP)가 동시에 쉽게 해결될 수 있는지(P)를 규명하려 하고 있습니다.
간단한 예로 스도쿠 게임을 들 수 있습니다. 퍼즐의 해답이 이미 정해져 있다면 이를 신속하게 검증할 수 있지만, 해답을 찾는 데는 상당한 시간이 소요됩니다. 이러한 특성은 다양한 중요한 문제들에도 동일하게 적용되며, 이러한 통찰은 암호 시스템의 기반이 됩니다. 암호화된 메시지의 키를 가지고 있다면 이를 공개할 수 있지만, 실제로 효과적인 암호를 해독하는 데에는 유용할 만큼의 시간이 걸리기 때문입니다.
그러나 과학자들은 그것이 항상 사실인지 아직 입증하지 못했다. “P = NP는 존재하는 스도쿠 해법을 검증할 수 있을 뿐만 아니라, 그 해법을 직접 생성할 수도 있다는 것을 의미합니다.”라고 윌리엄스는 말했다. “P = NP는 신속하게 검증할 수 있는 모든 문제에 대해 이와 같은 사실이 성립한다고 주장합니다—즉, 신속하게 검증할 수 있다면, 또한 신속하게 해결할 수 있다는 것입니다. 따라서 이는 너무나도 좋은 이야기로 들려서 믿기 어려울 정도입니다.”
그래서 대부분의 과학자들은 P ≠ NP라고 가정합니다. ETH는 이를 뒷받침하는 증거를 제시했습니다. 기본적으로, 특정 유형의 난해한 논리 퍼즐에서 변수의 수가 증가함에 따라 해를 찾는 데 가장 빠른 컴퓨터 알고리즘조차도 지수적으로 더 많은 시간이 필요하다는 것을 말합니다.
OpenAI와 Anthropic의 주장에 따르면, 이들의 모델은 그러한 퍼즐을 “부지수적” 시간 안에 해결하는 알고리즘을 개발했으며, 이는 기존에 가능하다고 여겨졌던 속도보다 더 빠르다는 것을 의미합니다. 만약 이것이 사실이라면, 그들은 EFT가 거짓임을 입증했을 수 있으며—과학 용어로 표현하자면 이를 반증한 셈이고—아마도 일반적으로 P = NP를 만족하는 알고리즘으로 가는 길을 열었을지도 모릅니다.
“모든 컴퓨터 과학자는 아마도 P = NP의 타당성에 대해 조금 더 큰 비중을 두어야 할 텐데, 그 비중은 사람마다 다를 수 있습니다.”라고 윌리엄스는 말했습니다. “저는 이것이 우리가 [어려운 NP 문제들이] 얼마나 해결 가능한지에 대해 갖고 있다고 생각해 왔던 많은 직관들을 의문시하게 만든다고 생각합니다. 또한 저는 이것이 아마도 최종적인 해답은 아닐 것이라고 봅니다. OpenAI의 알고리즘이 당신이 얻을 수 있는 최고의 알고리즘이 될 수는 없다고 생각합니다.”
컴퓨터 과학자들에게 남은 과제
ETH의 내구성은 지난 10년간 수많은 과학 논문에 포함되어 왔으며, AI 연구소들이 자신들의 주장이 틀렸음을 입증했다는 주장을 유지하려면 이들 논문을 다시 검토해야 할 것이라고 윌리엄스는 말했다.
“이것이 제가 OpenAI에 이와 관련된 학회를 지원해 달라고 요청하거나 촉구했던 이유 중 하나입니다. 이는 많은 연구자들의 작업에 영향을 미칠 것이며, 우리는 알고리즘을 이해하는 것 외에도 다음에는 무엇이 일어나야 하는지, 그전에 우리가 갖고 있던 기반은 무엇이 되어야 하는지 파악해야 합니다.”라고 그는 말했다. 과학적 우려에 앞서는 것은 사이버보안 문제이다. 윌리엄스는 개선된 알고리즘이 특정 키 크기에 의존하는 암호 시스템이 무력화될 수 있음을 의미할 수 있다고 밝혔다. 따라서 그가 OpenAI의 과학 책임자 댄 로버츠에게 처음으로 던진 질문 중 하나는 “이 문제가 어떤 암호 시스템에도 영향을 미치는지, 현재 어떤 것이 취약해졌는지 확인했는지”였다. 그리고 분명히 그들은 이를 검토했으며, 이것이 어떠한 해킹도 야기하지 않는다고 비교적 확신하고 있었다고 한다.
과학적 발견을 위한 이 새로운 AI 패러다임은 아직 개발 중이지만, 윌리엄스는 특히 차세대 과학자 양성에 관한 현실적인 우려에도 불구하고 낙관적이라고 말합니다. 고급 수학을 다루는 컴퓨터 과학자로서의 경험은 그에게 순수 수학자들보다 조정을 더 수월하게 만든 것일 수 있습니다.
그럼에도 그는 AI가 “사람들로 하여금 자신이 하는 일에 대해 좀 더 야심을 갖게 하고, 과거에 주로 다루던 모든 과제들이 이제는 AI에게 쉽게 해결 가능한 영역으로 전환된 만큼, 내가 탐구하고자 하는 과학적 질문의 수준을 어떻게 높일 수 있을지에 대해 더 깊이 고민하도록 만들고 있다”고 말합니다.
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수석 기자
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