NPR의 팟캐스트 Machine Gods에서 케빈 루스(Kevin Roose)와 케이시 뉴턴(Casey Newton)은 OpenAI가 발표한 수학·컴퓨터과학·물리학 분야의 AI 생성 결과와 학계의 반발을 다뤘다. 두 진행자는 결과의 의미뿐 아니라 연구자와 협의해 발표 방식을 정하려는 OpenAI의 새 절차, 청취자들이 보낸 AI 활용과 통제에 관한 질문도 논의했다.
OpenAI는 지수 시간 가설(exponential time hypothesis)을 반박하는 결과, 모든 차원에서 카케야 추측(Kakeya conjecture)을 풀었다는 주장, 양자 색역학(quantum chromodynamics)의 엄밀한 수학적 구성을 제시했다고 발표했다. 진행자들은 이 결과들이 각 분야에 중요할 수 있지만, 일반 대중에게 직접 영향을 주는지는 분명하지 않다고 설명했다. 특히 카케야 추측은 수십 년간 연구자들이 다뤄 온 문제다. 이보다 앞서 OpenAI가 나비에-스토크스 문제의 해법을 공개하고, 722편의 AI 작성 수학 원고를 GitHub에 올리자 수학자들의 반발이 커졌다. 필즈상 수상자 28명은 AI와 수학의 관계에 우려를 표하는 선언에 서명했다.
OpenAI는 세 분야 전문가들과 발표 방식을 논의했다. 수학자들은 AI의 결과물을 공개하고 연구자들이 대응 방식을 정하도록 하자는 쪽이었고, 컴퓨터과학자들은 결과 공개와 함께 설명회를 열도록 OpenAI가 비용을 지원하길 원했다. 물리학자들은 AI가 작성한 설명문을 공개하지 말고 인간 연구자들이 직접 결과를 정리하도록 권했다. OpenAI는 모델이 낸 발견에 대한 학술적 공로를 요구하지 않는다고 밝혔지만, 두 진행자는 회사가 결과를 직접 발표하고 홍보하는 방식은 비판을 낳을 수 있다고 지적했다.
진행자들은 AI 연구소들이 과학적 발견을 공개하는 데에는 인간의 지식을 넓히려는 연구자들의 동기와 AI에 대한 부정적 여론을 바꾸려는 홍보 효과가 함께 작용할 수 있다고 봤다. 또 연구자들이 자신의 분야와 경력에 미칠 영향을 걱정하는 것은 단순히 변화에 저항하는 태도가 아니라 실제적이고 정당한 우려라고 말했다. 다만 이번 결과가 수학·과학 밖의 능력 향상으로 이어지는지는 아직 불분명하다는 질문도 제기했다.
청취자 질문에 답하면서 뉴턴은 직장에서 AI를 쓰라는 요구와 자녀의 반대가 충돌할 때, 환경·일자리·권력 집중 같은 문제를 개인의 선택만으로 해결하려 하기보다 정치적 참여와 집단적 대응으로 연결할 수 있다고 말했다. 루스는 도구에 반대하더라도 실제로 사용해 작동 방식과 영향을 이해하면 더 효과적으로 비판할 수 있다고 덧붙였다. 두 사람은 어린이에게 AI를 가르치는 시점과 방식에 대해서는 의견이 달랐지만, 교사의 감독 아래 도구를 이해하도록 돕고 비판적 사고와 기초 학습을 지켜야 한다는 취지로 논의했다.
에이전트 통제와 관련해서는 실행 시간을 제한하는 방안, 컴퓨팅 자원과 자금의 접근을 차단하는 방안, 서비스에 접속하는 에이전트가 자신을 식별하게 하는 방안이 거론됐다. 다만 에이전트가 이전 세대가 남긴 기록을 이어받아 작업할 수 있어, 일정 시간이 지나면 스스로 종료하도록 하는 조치만으로는 충분하지 않을 수 있다고 두 진행자는 말했다.
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