오픈AI GPT-5.4 Pro, 2시간 만에 에르되시 수학 난제 풀어
오픈AI의 GPT-5.4 Pro 모델이 80분 만에 오랜 기간 미해결로 남아있던 에르되시 수학 난제 #1196을 해결하고 30분 만에 LaTeX 논문을 작성했습니다. 천재 수학자 테렌스 타오는 이 해법이 정수론과 마르코프 과정 이론 간의 전례 없는 연결 고리를 밝혀낸 것이라 평가하며 높은 의미를 부여했습니다. 이 사건은 훈련 데이터를 넘어선 대형 언어 모델(LLM)의 참신한 지식 발견 및 창의적 문제 해결 능력을 입증했다는 점에서 매우 중요합니다.
오픈AI(OpenAI)의 GPT-5.4 Pro 모델이 오랜 기간 미해결 상태였던 에르되시 수학 난제 #1196을 풀어낸 것으로 보도되었습니다. 보도에 따르면 이 모델은 약 80분 만에 해답을 찾아냈고, 추가로 30분을 들어 LaTeX 논문 형태로 이를 정리했습니다. 현재 해당 해답에 대한 공식적인 검증 작업이 진행 중입니다.
수학자 테렌스 타오(Terence Tao)는 에르되시 문제 포럼에서 이 작업이 정수의 해부학(anatomy of integers)과 마르코프 과정(Markov process) 이론 사이의 이전에는 알려지지 않았던 연결 고리를 밝혀낸다고 평가했습니다. 타오는 "이는 단순히 이 특정 에르되시 문제의 해결을 넘어 정수의 해부학 분야에 의미 있는 공헌을 할 것"이라고 작성했습니다.
조만간 오픈AI의 '과학을 위한 AI(AI for Science)' 팀에 합류할 예정인 케빈 바레토(Kevin Barreto) 역시 같은 포럼에서, 이 모델이 사용한 마르코프 연쇄(Markov chain) 기법이 인간 수학자들이 수년간 이 문제를 연구했음에도 간과했던 창의적인 접근법이었다고 지적했습니다.
이 논의는 수학 및 다른 학문 분야에서 대형 언어 모델(LLM)이 훈련 과정에서 학습한 데이터 포인트를 넘어서는 새로운 지식을 발견할 수 있는지에 대한 논쟁이 계속되고 있다는 점에서 흥미롭습니다. 이 사례는 이미 알려진 데이터 포인트 내에도 새롭고 이전에는 기술되지 않은 지식이 숨겨져 있을 수 있음을 보여줍니다.