챗GPT로 60년 난제 푼 23세 아마추어 수학자
23세 아마추어가 OpenAI의 최신 모델을 활용해 60년 된 에르되시 추측 수학 문제를 단 한 번의 프롬프트로 해결했습니다. AI가 인간 수학자들이 놓친 완전히 새로운 접근법을 고안해냈다는 점에서, 학계는 AI의 수학적 추론 능력이 실질적인 응용 가치를 지니기 시작했음을 확인하는 중요한 사례로 평가하고 있습니다.
2026년 4월 24일 4분 소요
한 아마추어가 AI에게 질문하는 방식으로 60년 된 수학 난제를 방금 해결했습니다. ChatGPT AI가 그 누구도 생각하지 못했던 방법으로 하나의 추측을 증명해 낸 것입니다. 전문가들은 이 방법이 앞으로 더 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 보고 있습니다.
By Joseph Howlett / Edited by Lee Billings
라이엄 프라이스(Liam Price)는 세계적인 수학자들도 풀지 못했던 60년 된 난제를 방금 해결했습니다. 그의 나이는 23세이며, 고급 수학 훈련을 받은 적은 없습니다. 그가 가진 것은 OpenAI의 최신 대형 언어 모델(LLM)을 사용할 수 있는 ChatGPT Pro 구독권뿐이었습니다.
최근 인공지능이 다수의 '에르되시 문제(Erdős problems)'—다작으로 유명한 수학자 폴 에르되시(Paul Erdős)가 남긴 추측들—를 해결하면서 헤드라인을 장식했습니다. 하지만 전문가들은 이 문제들이 인공지능의 수학적 역량을 평가하기에는 불완전한 기준이라고 경고했습니다. 문제의 중요성과 난이도가 천차만별이며, 많은 AI의 해결책이 겉보기보다 독창성이 떨어지는 것으로 밝혀졌기 때문입니다.
하지만 프라이스가 GPT-5.4 Pro에게 단 한 번의 프롬프트를 입력해 얻은 뒤, 일주일 여 전에 에르되시 문제를 다루는 웹사이트(www.erdosproblems.com)에 게시한 이번의 새로운 해결책은 다릅니다. 이번에 해결된 문제는 저명한 수학자들도 매달렸던 난제로, 그 자체로 학계의 높은 평가를 받습니다. 무엇보다도 중요한 점은 AI가 이런 유형의 문제에 대해 완전히 새로운 방법론을 사용했다는 것입니다. 단정 지을 수는 없지만, 이 LLM이 고안해 낸 연결 고리는 더 넓은 분야에 응용될 수도 있습니다. 이는 최근 수학 분야에서 대대적으로 홍보된 AI의 승리들 사이에서는 찾아보기 힘든 일입니다.
"이번 사례는 조금 다릅니다. 사람들이 이 문제를 살펴보긴 했지만, 출발점에서 인간들이 공통적으로 약간 잘못된 방향으로 꺾여버렸거든요."라고 AI의 수학계 진입을 기록하는 저명한 기록관 역할을 하고 있는 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA)의 수학자 테렌스 타오(Terence Tao)는 말했습니다. "이제 밝혀지는 것은, 그 문제가 아마 우리가 예상했던 것보다 쉬움에도 불구하고 일종의 사고의 장벽(Mental block)이 있었던 것 같다는 것입니다."
프라이스가 해결한(혹은 ChatGPT에게 해결하도록 지시한) 문제는 집합 내의 어떤 수도 다른 수로 나누어 떨어지지 않는 특수한 정수 집합에 관한 것입니다. 에르되시는 이를 원시 집합(Primitive sets)이라 불렀는데, 이는 유사하게 나눌 수 없는 소수와의 연관성 때문이었습니다. 스탠퍼드 대학교의 수학자 제러드 릭트만(Jared Lichtman)은 "수에 다른 약수가 없으면 그것이 바로 소수입니다. 이는 개별 숫자에 대한 정의를 숫자의 집합으로 일반화한 것"이라고 설명했습니다. 소수는 (자기 자신과 1을 제외하고) 약수가 없기 때문에, 소수로만 이루어진 모든 집합은 자동으로 원시 집합이 됩니다.
에르되시는 또한 임의의 원시 집합에 대해 계산할 수 있는 '점수'인 에르되시 합(Erdős sum)을 고안했습니다. 그는 이 합의 최댓값이 약 1.6이라는 것을 증명했으며, 이 값이 (무한한) 모든 소수의 집합에도 성립해야 한다고 추측했습니다. 릭트만은 2022년 자신의 박사 학위 논문의 일부로 에르되시의 추측이 맞다는 것을 증명했습니다.
에르되시는 또한 집합의 모든 숫자가 커질수록 이 점수가 낮아진다는 사실을 발견했습니다. 즉, 숫자가 클수록 점수는 낮아집니다. 그는 이 점수의 최솟값이 정확히 1일 것이라고 추측했으며, 이는 숫자들이 무한히 커질 때 점수가 도달하게 되는 극한값이었습니다.