OpenAI는 수학, 컴퓨터 과학, 물리학 분야에서 주목할 만한 과학적 돌파구를 달성했다고 발표하며, 이러한 결과를 과학계와 공유하는 새로운 접근 방식을 채택하고 있다고 강조했다. 그러나 이러한 조치는 회사가 연구에 대한 접근을 계속해서 제한하고 있다는 점에 불만을 표한 학계의 광범위한 비판에 직면했다.
"셰퍼드(shepherds)" 전략과 과학적 결과
OpenAI는 새로운 접근 방식의 일환으로 결과를 공유하는 방법을 결정하기 위해 외부 전문가인 "셰퍼드(shepherds)"를 활용하고 있다. 출시 전략은 분야마다 달랐다. 수학 분야에서는 AI가 생성한 결과물을 즉시 공개한 반면, 컴퓨터 과학 분야에서는 결과를 해석하기 위해 외부 그룹을 구성하기로 결정했다. 물리학 분야의 경우, 외부 전문가의 지침을 기다리며 출시를 전면 연기했다.
발표된 결과에는 수학의 "카케야 추측(Kakeya conjecture)", 물리학의 "표준 모델(Standard Model)"에 관한 연구, 그리고 컴퓨터 과학에서 P 대 NP 문제와 관련된 핵심 가설인 "지수 시간 가설(Exponential Time Hypothesis)"을 반박한다는 주장 등이 포함되어 있다.
왜 이 접근 방식이 연구자들을 분노하게 하는가?
전문가들은 과학적 결과의 중요성을 인정하면서도, 회사가 따르는 "선별(selection)" 메커니즘을 강력히 비판했다. 연구자들은 결과를 선택된 과학자 그룹으로 한정하는 것이 거대 기업의 권력을 강화하고 과학적 지식에 대한 접근성에 격차를 만든다고 보고 있다.
"수학 및 인공지능 자문 그룹(AGMAI)"은 이러한 관행에 대해 경고하며, 특정 인물을 선정하여 결과를 먼저 받게 하는 것은 불필요하며 편향성과 부당한 지연을 초래할 위험이 있다고 강조했다. 이 그룹은 특히 회사가 공식 검증(Lean formalization)이 이미 완료되었다고 밝혔음에도 불구하고, 결과물을 즉시 대중에게 공개할 것을 요구했다.
이것이 과학계에 의미하는 바는 무엇인가?
학자들은 문제가 단순히 발표 메커니즘에 국한되지 않는다고 지적한다. 일부는 진정한 도전 과제가 명확한 인간의 기여 없이 인공지능에 의해 과학적 결과가 생성되는 속도에 있다고 보며, 이로 인해 과학계가 이러한 연구 논문을 읽고 그 타당성을 검증하는 것이 어려워지고 있다고 말한다. 연구자들은 결과를 공개적이고 투명하게 제공하는 것이 지식의 민주화 문제일 뿐만 아니라, 과학의 품질을 보장하고 새로운 도구를 안전하고 신뢰할 수 있게 채택하는 속도를 높이기 위한 필수 사항이라고 강조한다.