OpenAI는 10월 6일 GitHub에 게시한 722개의 연구 사전 인쇄 중 3개를 철회했다고 Retraction Watch가 10월 8일에 보고했습니다. 이는 기호 오류로 인해 핵심 주장이 무효화되고 해당 구성에 따른 두 가지 결과가 무효화되었기 때문입니다. 이번 철회는 OpenAI가 "인간 지식의 한계를 뛰어넘고 수학의 추가 발전을 가능하게 하기 위한 노력"으로 평가한 대량 출시 후 24시간도 채 되지 않아 이루어졌습니다.

사전 인쇄에서는 기하학, 컴퓨터 과학, 대수학 및 기타 분야에 걸쳐 372개의 미해결 문제에 대한 내부 AI 모델의 진행 상황을 설명했습니다. 이러한 움직임은 연구 커뮤니티의 즉각적인 조사를 불러일으켰으며, 이번 주 초 722개의 수학 원고의 최초 출시에 대한 보고서에서 다룬 것처럼 회사는 이러한 하락을 자사의 미공개 프론티어 모델이 무엇을 생산할 수 있는지에 대한 전례 없는 시연으로 규정했습니다. 최신 AI 개발 보도에서 이 이야기의 최신 소식을 확인하세요.

종속 증명을 통한 부호 오류 캐스케이드

10월 7일, OpenAI는 서명 오류로 인해 3개의 원고를 철회한다고 발표했습니다. 발표에 따르면 이 오류로 인해 한 원고의 주장과 두 개의 종속 논문에서 사용된 구성이 무효화되었습니다. 철회된 각 논문에는 이제 "공백"을 설명하는 공지가 포함됩니다.

회사는 또한 교정 수리, 진술 수정, 더 명확한 가설 및 종속성, 오래된 인용에 대한 한 가지 수정 등을 통해 14개의 다른 원고를 수정했다고 밝혔습니다. OpenAI의 연구 책임자인 Dan Roberts는 X에 대한 철회를 발표하고 회사가 "우리가 발견한 모든 정오표와 새로운 공식화로 저장소를 계속 업데이트할 것"이라고 썼습니다.

OpenAI 대변인은 Retraction Watch에 회사가 감사 중에 오류를 식별했으며 프로세스가 "다른 연구 원고와 마찬가지로" 반복적이라고 설명했습니다. 대변인은 OpenAI가 정밀 조사를 환영하며 "[오류]를 즉시 수정하고 수정 사항을 찾을 수 없으면 논문을 철회하기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였습니다.

특히 OpenAI 대변인은 AGMAI(수학 및 인공 지능 자문 그룹)의 협력자들이 "완전한 공식화"를 기다리지 않고 결과를 공개할 것을 권장했으며 결과의 약 50%가 확인되지 않은 채 공개되었다고 말했습니다.

수학자: 빠른 수정, 신뢰 상실

연구 수학자들의 반응은 측정되었지만 지적되었습니다. 코넬 대학의 수학과 부교수인 알렉스 타운센드(Alex Townsend)는 Retraction Watch에 3개의 원고에 오류가 연속적으로 발생한 것은 놀라운 일이 아니며 더 많은 오류가 발견될 것으로 의심한다고 말했습니다. 그는 수학 증명을 기계적으로 확인하는 오픈소스 프로그래밍 언어를 언급하며 "수학계에서 AI에 대한 회의적인 시각을 고려할 때 OpenAI가 Lean 검증을 거친 원고를 먼저 발표했어야 한다고 생각합니다"라고 말했습니다. 그런 다음 별도의 발표를 통해 커뮤니티의 도움을 받아 나머지 부분을 확인할 수 있었을 것이라고 그는 주장했습니다.

MIT 수학과 선임 연구원인 앤드루 서덜랜드(Andrew Sutherland)는 OpenAI가 오류를 발견한 후 신속하게 행동하는 것을 높이 평가하며 이를 "책임 있는 일"이라고 말했습니다. 그러나 그는 많은 수학자들이 "지금까지 OpenAI가 어떻게 행동했는지에 만족하지 않는다"고 강조했으며, 특히 AI 시스템이 Navier-Stokes 문제를 해결했다는 회사의 9월 8일 발표를 지적했습니다. 선도적인 연구원 그룹은 "적절한 글을 쓸 시간을 남기지 않고, 새로운 방법과 아이디어를 분리하고, 다른 사람들의 관련 이전 작업을 인용"하며 성급하다고 비판했습니다. 8,000명 이상의 연구자들이 이러한 우려를 지지했습니다.

인간수학협회(Association for Human Mathematics)는 10월 7일 발표된 성명에서 다음과 같이 말했습니다. "수학자들은 이 작업을 요청하지 않았습니다. 700개가 넘는 파일을 한 번에 공개하는 것은 학문적 증거가 아니라 힘을 보여주는 것입니다. 우리는 수학자들이 OpenAI 작업을 중단하고 인간 이해를 중심으로 하는 과학의 비전으로 돌아갈 것을 촉구합니다."

이것이 AI 기반 과학에 미치는 영향

이 에피소드는 AI 연구소가 기계 생성 연구를 대규모로 처리하는 방법에 대한 초기 테스트 사례로 구성되고 있습니다. OpenAI의 접근 방식(빠른 릴리스, 공개 감사, 실패한 항목 철회)은 발표 전에 Lean과 같은 증명 도우미에서 결과를 확인하는 많은 수학자들이 선호하는 공식 검증 우선 접근 방식과 대조됩니다.

양쪽 모두 합리적인 주장이 있습니다. 완전한 공식화를 기다리면 유용한 결과가 몇 달씩 지연될 수 있으며 OpenAI는 AGMAI의 축복을 받아 출시했다고 말합니다. 그러나 캐스케이드 효과(두 개의 종속 논문을 무너뜨리는 하나의 부호 오류)는 왜 출판 전 검증이 수학의 표준이었는지, 그리고 커뮤니티가 나머지 대략 700개의 원고를 처리하면서 더 많은 오류가 표면화될 가능성이 있는 이유를 보여줍니다.

현재 OpenAI는 피드백을 통해 배우고 싶고 앞으로 "최대한" AGMAI의 프로토콜을 따를 것이라고 밝혔습니다. 이것이 수학계의 신뢰를 회복하기에 충분한지 여부는 또 다른 질문입니다. Sutherland는 다음과 같이 말했습니다. "철회와 수정이 수학계에서 긍정적으로 보일 것이라고 생각합니다. 그러나 그들이 잃어버린 신뢰를 되찾기 위해서는 그보다 훨씬 더 많은 노력이 필요할 것입니다."

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