MIT 논문, AI 이론 문제 해결률 2.8%→34.6%

MIT 연구진이 10월 13일 AI가 이론 연구에 가져오는 변화와 비용 절감을 다룬 논문을 발표했다. 논문은 프런티어 AI 모델들의 이론 문제 해결 능력을 비교한 결과를 담고 있다.

연구진은 수학, 물리학, 경제학 등 7개 분야에서 최근 발표된 논문 254편을 수집해 OpenAI의 여러 세대 모델(o1부터 GPT-5.5까지)에 연구 문제를 풀게 했다. 2024년 말 출시된 o1은 2.8%의 문제를 해결했고, 2026년 GPT-5.5는 34.6%까지 도달했다.

GPT-5.5가 이론 문제를 시도할 때마다 드는 평균 비용은 5달러였고, 문제 하나를 성공적으로 해결하는 데 든 비용은 15달러였다. MIT 연구원 Neil Thompson은 AI가 이론 연구 문제를 해결하는 능력이 몇 년 안에 크게 발전할 것이라고 말했다.

암호학계의 경고

The Information이 14일 보도한 바에 따르면, OpenAI의 최근 수학 연구 성과를 두고 암호학자들이 인터넷 보안에 대한 우려를 제기했다. 1976년 공개키 암호 개발에 기여한 Whitfield Diffie는 암호 해독을 포함해 수학 전반에 막대한 변화가 예상된다고 말했다.

존스홉킨스대 암호학 교수 Matthew Green은 AI가 2년 안에 널리 쓰이는 타원곡선 암호에서 근본적 돌파구를 마련할 가능성을 제기했다. 공개키 암호 공동 개발자인 Martin Hellman은 단기적으로는 AI 기반 공격이 사이버 보안을 교란할 수 있지만 장기적으로는 AI가 보안 취약점 패치에 더 효과적으로 쓰일 것이라고 내다봤다. 프린스턴대 교수 Yewon Tang은 오랫동안 검증된 암호 알고리즘이 쉽게 깨지지는 않을 것이라고 말했다.

한편 Anthropic은 소형 AI 모델이 사물인터넷 기기를 감염시키고 스스로 복제하는 'AI 웜' 수준에 근접하고 있다고 경고했다. Epic Games는 코드 작성부터 게임 그래픽 제작까지 'AI 우선' 생산 체계를 도입하라고 지시했다.