AI가 어려운 수학 문제를 풀어내더라도 그 결과를 사람이 이해하고 검증해야 한다면, 수학자를 비롯한 인간 전문가의 가치는 오히려 커질 수 있다고 필리페 캄판테(Filipe Campante)는 주장한다. 그는 AI가 만든 결과가 맞는지 판별하기 어려워질수록 신뢰할 만한 전문가의 역할이 중요해진다는 연구와 수학 증명의 사례를 연결한다.
캄판테는 공동 연구자 루벤 두란테(Ruben Durante), 펠릭스 하게마이스터(Felix Hagemeister), 아난야 센(Ananya Sen)과 함께 AI 생성 이미지에 대한 우려가 뉴스 소비에 미치는 영향을 연구했다. 독일 언론사 Süddeutsche Zeitung 독자 일부에게 사진이 실제인지 AI 생성인지 판별하게 하고, 대조군에게는 실제 사진의 출처를 알아보게 했다. AI 사진을 접한 집단은 여러 플랫폼의 뉴스 콘텐츠를 덜 신뢰한다고 답했지만, 동시에 Süddeutsche Zeitung을 더 많이 방문하고 구독을 유지할 가능성도 높았다. 관련 연구는 논문에서 확인할 수 있다.
캄판테는 이 결과가 신뢰할 수 있는 정보의 희소성이 커지면 그 정보를 제공하는 출처의 가치도 높아질 수 있음을 보여준다고 해석한다. AI가 만든 결과물의 신뢰성을 판단하기 어려워져 콘텐츠 전반의 품질이 낮게 평가되더라도, 그 불확실성을 줄여주는 출처는 다른 선택지보다 상대적으로 더 가치 있어질 수 있다는 설명이다.
그는 이 논리를 수학으로 확장한다. 오픈AI의 에이전트가 나비에-스토크스 추측의 증명을 만들었다는 주장이 나왔지만, 증명은 누군가 풀었다고 말하는 데 그치지 않고 다른 사람이 정확성을 확인할 수 있어야 한다. 뉴욕타임스 기사에서 테렌스 타오(Terry Tao)도 해당 증명을 이해하기가 어렵다고 말했다고 캄판테는 전한다. 전문가조차 결과를 확인하기 어렵다면, 사람이 이해할 수 있는 설명과 검증을 맡을 수학자의 필요성이 커질 수 있다는 주장이다.
AI가 만든 결과가 실제로 작동하는지만 확인하면 된다는 반론도 가능하다. 캄판테는 그런 경우에도 전문가의 역할이 실험적 검증으로 옮겨갈 뿐이라고 본다. 실험 물리학부터 약물 시험과 소비자 제품까지, 작동 여부를 알려면 시험을 거쳐 결과를 확인해야 한다는 것이다. 그의 주장은 AI가 인간 전문가를 반드시 대체한다는 전망과 달리, 사람이 참인지 또는 실제로 작동하는지 판단하려는 한 전문가의 검증 역량이 더 중요해질 수 있다는 데 있다.
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