AI, 수학 정복 후 이제 과학 전반 공략
원제: AI Came for Math. Now It’s Chasing the Rest of Science
왜 중요한가
이론 과학 전반에서 AI 모델의 문제 해결 능력이 2년 만에 17배 이상 향상된 것은, 과학 연구 방식 자체의 구조적 변화를 시사한다.
MIT 연구팀이 2026년 10월 발표한 연구에 따르면, 최신 AI 모델들은 2024년 중반부터 2026년 중반 사이에 확률론·통계이론·경제이론·고에너지 물리학·중력·우주론·양자물리학 분야 이론 문제의 정답률을 약 2%에서 약 35%로 끌어올렸다.
MIT의 Neil Thompson 연구팀(Thompson, PhD 과정 Gabriel Manso, 연구과학자 Claudio Mayrink Verdun)은 2025년 12월부터 2026년 5월 사이에 온라인에 공개된 연구 논문의 이론 문제들을 OpenAI의 o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4, GPT-5.5 모델에 풀게 했다. 핵심은 검증 방식이다. 정답이 담긴 논문들은 GPT-5.5 이전 모델들의 학습 데이터 마감 이후에 발표된 것들이었고, 인터넷 접속도 차단했다. 모델들이 암기가 아닌 실제 추론으로 문제를 풀었다는 의미다.
연구 대상 분야는 시뮬레이션이나 실험 없이 순수 이론으로 접근 가능한 영역으로 한정됐다. 그럼에도 불과 2년 만에 정답률이 2%에서 35%로 급등한 수치는 업계에 상당한 파장을 예고한다. Thompson은 "앞으로 몇 년 안에 많은 이론 문제 영역이 AI로 인해 완전히 달라질 것"이라고 밝혔다.
수학 분야는 이미 충격파가 현실이다. 2026년 9월 OpenAI는 미공개 모델이 유체 운동 방정식을 다루는 난제 'Navier-Stokes'를 풀었다고 발표해 수학계를 뒤흔들었다. 이후 Anthropic과 연계된 연구자와의 선취권 갈등까지 불거졌고, OpenAI와 다른 기업들은 수백 건의 수학 난제 풀이를 잇달아 공개했다. 일부 수학자들은 AI 사용에 제한을 촉구하며, 문제를 푸는 과정 자체가 결과만큼 중요하다고 경고한다. Thompson은 이 같은 긍정·부정 효과가 다른 과학 분야에서도 반복될 것이라고 전망했다.