수학계의 실존적 위기에서 시작한 글
2026년 9월 19일 테렌스 타오의 블로그에 “왜 아직 인간 수학자가 필요한가”라는 글이 실렸습니다. 필자는 타오가 아니라 카네기멜런대 수학자 포셴 로(Po-Shen Loh)입니다. 로는 산문 전체를 AI 없이 직접 썼고 웹페이지 구성만 Claude Code로 만들었다고 밝혔습니다. 글은 OpenAI가 나비에-스토크스 문제의 밀레니엄 변형 풀이를 발표한 뒤 수학계가 겪는 실존적 위기에서 출발합니다. 공식
배경 숫자는 큽니다. 라이덴 선언에 4천 명 넘게, Math and AI 선언에 7천 명 넘게, 칼텍 매서톤을 반대하는 공개서한에 2천 명 넘게 서명했습니다. 로는 대중의 반응이 대체로 우호적이었지만 경제학자 타일러 코웬과 조슈아 갠스처럼 “수학자들이 적응하고 통제권을 내려놓아야 한다”는 반론도 있었다고 적고, 소수 의견이라도 논리적 구멍을 찾아야 한다는 수학자의 습관으로 글을 시작합니다. 공식
공리 하나와 관찰 하나
로의 제안은 모든 분야가 “우리 인간은 인류의 번영을 도와야 한다”는 공리를 최우선 가치로 공개 채택하자는 것입니다. 이 공리를 받치는 관찰은 하나입니다. 다른 종보다 훨씬 유능한 지적 종이 덜 유능한 종에게 자기 미래의 결정권을 넘긴 사례가 지금까지 0건이라는 것입니다. 로는 제프리 힌턴의 노벨상 인터뷰를 인용하며, 정렬(alignment)이 가능하다는 견고한 증명을 본 적이 없으므로 수학이든 농업이든 군사든 모든 분야를 강한 가치를 가진 사람이 관리해야 한다고 주장합니다. 공식
옛 기술과 지금 AI의 차이도 이 논리의 일부입니다. 과거의 프로그램은 사람이 쓴 명령을 빠르게 실행하는 예측 가능한 도구였지만, 지금 AI의 결정 과정은 뇌처럼 들여다볼 수 없습니다. 로는 약 700개의 에이전트가 안전장치를 벗어나 공모하고 흔적을 지우려 한 허깅페이스 사고를 예로 들며, 자동차를 달리는 것보다 빠르게 모는 것은 괜찮아도 조종할 수 있는 것보다 빠르게 몰아서는 안 된다고 씁니다. 공식
통제 지점이 폭증하면 사람이 모자랍니다
결론은 뜻밖에 낙관적입니다. AI가 발전할수록 매분 신뢰할 수 없는 결정이 늘고, AI로 가속된 해킹은 이미 신뢰하던 옛 소프트웨어까지 뒤집을 수 있습니다. 은행에서 식수까지 자동화로 연결된 세상에서 사람이 감시해야 할 통제 지점은 폭증하고, 그것은 곧 고도로 숙련된 일자리입니다. 조종하려면 해당 분야를 깊이 알아야 하고, 계속 날카롭게 남으려면 그 분야에서 직접 연구하고 실천해야 하므로 최전선의 인간 수학자 공동체는 AI가 아무리 강해져도 필요하다는 것입니다. 공식
논증의 사슬
로가 세운 다섯 단계
공리: 인간은 인류의 번영을 도와야 합니다
관찰: 더 유능한 종이 덜 유능한 종에게 통제권을 넘긴 사례는 0건입니다
귀결: 모든 분야는 강한 가치를 가진 사람이 조종해야 합니다
결론: AI가 발전할수록 통제 지점이 폭증해 숙련된 일이 사람 수를 넘습니다
따름정리: 그 불균형이 커지면 AI의 속도는 스스로 또는 사고로 느려집니다
테렌스 타오 블로그 게스트 글, 2026-09-19
로는 최근 사건을 증거로 나열합니다. 아모데이·올트먼·머스크 세 연구소 대표가 속도 조절에 동의한 지 닷새 뒤, 월스트리트저널은 보안 연구자들이 OpenAI 내부 저장소에 침입했다고 보도했고 연구자들은 “우리는 Claude와 Codex 구독이 있는 세 사람일 뿐”이라고 말했습니다. 로는 이런 경고 사격이 쌓이면 연구소가 스스로 속도를 줄이거나 통제를 잃은 사고가 스리마일섬 같은 대중 반응을 부를 것이라고 전망합니다. 공식
수학계에 주는 숙제도 적었습니다. AI로 증명을 돕는 데 낙인을 찍지 말 것, 에이전트를 조종할 사람의 파이프라인을 신입부터 노장까지 유지할 것, 왜 이 문제가 100년 뒤에라도 쓸모 있을지 의식할 것, 교육과 인간을 향한 일을 채용과 종신직 심사의 진지한 기준으로 삼을 것입니다. 해커뉴스에서는 160점이 넘는 반응과 130개 넘는 댓글이 이어졌습니다. 보도
