기사에서 다룬 필즈 메달리스트들이 발표한 성명의 내용은 다음과 같다. 우리는 AI 사용의 결과가 그 초기 목적과 불일치하는 가운데 지적 노동에 대한 전반적 위협을 목격하고 있다. 많은 분야와 활동에서 수년간의 훈련은 전통적으로 최종 답이나 산출물을 낳는 것뿐 아니라 이해력과 새로운 질문과 아이디어를 구상하는 능력을 키우는 역할도 해왔다. 그러나 인류의 방대한 선행 성과 위에 세워진 AI 시스템은 갈수록…

이번 버전은 적어도 수학자에 대한 위협이 모든 지적 노동에 적용된다는 점을 인정한다. 이전에는 마치 수학만 유독 큰 영향을 받는다는 식으로 들렸다.

이 세 문단에는 실체가 별로 없어 보인다. 장황한 말장난 속에서 발견한 유일한 실질 조각은 원래 목표를 놓치지 말라는 것인데, 그 목표는 지금껏 지식, 단순한 지식이었고 LLM은 그것을 우리에게 준다. 기사를 직접 열어보니 이 세 문단 바로 앞 문단이 그들이 진짜 걱정하는 바를 드러낸다고 본다. 답이 '인간 없음'일 때 어떤 인간이 공을 가져가는가 하는 것이다. 그것이 가장 중요하다고 여기는 사람에게는 무섭고 겁나는 생각일 것이다. 종종 이런 해답들은 성급하게 발표되어 제대로 된 논문을 쓸 시간이 없고…

그렇다면 서두를 다시 읽어보라. 실제 목표는 단순히 답이 아니라 '이해력과 새로운 질문과 아이디어를 구상하는 능력을 기르는 것'이다. 밀레니엄 문제들이 중요한 것은 직접적인 답(참이든 거짓이든) 때문이 아니라, 문제를 푸는 과정에서 재사용 가능한 중요한 개념들이 등장할 것으로 기대되기 때문이며 그것이 실제로 중요한 부분이다. 이것이 중요한 지식이다. AI가 언젠가 그것을 제대로 해내지 못할 수도 있다는 얘기가 아니라, 현재 우리가 보고 있는 것은 그렇지 않다는 것이다. 기업들이 홍보를 위해 화려한 결과를 내놓는 쪽에 인센티브가 있었기 때문이다…

'이해력과 새로운 질문과 아이디어를 구상하는 능력을 기르는 것'이라니, 마치 LLM이 그럴 수 없거나 그럴 수 있게 되기 직전이 아니라는 듯한 말투다. LLM은 우리만큼 똑똑해지고 있다. LLM 커뮤니티에 함께 모여 그런 이해를 발전시키는 과제를 맡기고, 이후 집단 리뷰를 거친 논문에 담아 우리가 읽을 수 있게 할 수 있다. 여기서 '지식'과 '이해'는 사실상 동의어다. 'AI가 언젠가 그것을 제대로 해내지 못할 수도 있다'는 부분에 대해선 반드시 해낼 것이다. '그래서 바이브로 생성된 것을 내놓는다'는 지적에 대해선 '요청한 답을 얻는 것'을 말하는 것 아닌가…