테렌스 타오: AI가 수학계 최초의 분업을 이끌 수 있다
천재 수학자 테렌스 타오는 AI가 수학 연구에 역사상 처음으로 '분업'을 도입할 수 있다고 주장합니다. 기존의 수학자들은 문제 설정부터 검증, 논문 작성까지 모든 것을 혼자 해야 했지만, 형식 검증 등 AI 기술의 도움으로 대규모 팀 간의 전문적 협업이 가능해진다는 것입니다. 다만, 인간의 통찰력과 엄격한 검증이 뒷받침될 때만 AI가 온전한 잠재력을 발휘할 수 있다고 강조하며 수학 연구의 패러다임 전환을 예고했습니다.
테렌스 타오(Terence Tao)는 AI가 역사상 처음으로 수학 분야에 분업(division of labor)을 도입할 수 있다고 주장합니다. Matthias Bastian이 2026년 5월 30일에 작성한 글에 따르면, 수학자 테렌스 타오는 AI가 어떻게 수학 연구의 지형을 바꿀 수 있는지 설명하며 분업의 가능성을 제시했습니다.
타오는 지금까지 수학자들이 문제를 설정하고, 전략을 세우고, 이를 실행하며, 결과를 검증하고 논문으로 작성하는 모든 과정을 직접 수행해야 했다고 설명합니다. 산업계나 자연과학과는 달리 수학에서는 전문화(특화)가 결코 선택 사항이 아니었던 것이죠. 하지만 그는 AI와 형식 검증(formal verification) 기술이 공동 연구에서 부족한 기술적 간극을 메워줌으로써 이를 바꿀 수 있다고 말합니다.
그러나 AI가 결과를 제대로 검증하지 않은 채 전략만 생성한다면, 검증되지 않은 수많은 아이디어들이 범람하는 결과를 낳을 수 있다고 타오는 경고합니다. 이러한 새로운 방식의 수학 연구는 여러 분야에서 자동화 기술이 동시에 발전할 때만 제대로 작동할 것입니다. 타오는 AI의 성능이 고르지 않기 때문에 인간의 역할이 필수적이라고 보는데, 이 원칙은 다른 수많은 분야에도 그대로 적용될 것으로 보입니다.
그는 "저품질의 결과물(slop)이 나오기 전까지 유용하게 사용할 수 있는 자동화 및 AI의 수준은, 검증 과정이 얼마나 엄격한지에 거의 비례한다"고 강조했습니다.
이 분야는 타오가 비전을 제시한 '산업적 수학(industrial mathematics)'을 향해 나아가고 있는 것으로 보입니다. 즉, 개인 연구자가 수년 동안 고된 작업을 수행하는 대신, AI의 지원을 받는 대규모 팀이 더 광범위하지만 얕은 깊이의 연구를 수행하는 방식으로의 전환입니다. 이 과정에서 AI는 수십억 개의 데이터 포인트를 분석하고 처리하며, 인간은 소수의 관찰을 바탕으로 '영감을 받은 추측(inspired guesses)'을 내놓게 될 것입니다.