학생들에게 무엇을 말해줘야 할까?

AI의 발전 때문에 수학 진로를 포기하기보다, 수학에 대한 열정과 전문성을 쌓으려는 목표를 기준으로 박사과정 진학을 결정해야 함 AI가 인간의 수학 연구 능력을 넘어설지는 아직 알 수 없음. 현재의 낙관론도 틀릴 수 있으며, 종신재직 교수와 고용이 불안정한 초기 경력 연구자가 체감하는 상황은 다름 LLM이 기존 아이디어의 볼록껍질(convex hull) 안에서 연결을 찾는다는 가설이 맞는다면, 새로운 개념으로 지식의 경계를 넓히는 인간의 역할은 계속 필요함 LLM과의 연구는 단순한 프롬프트 입력보다 협업에 가까우며, 수학자의 직관과 지도가 결과에 큰 영향을 미침. 수학의 목표도 정답 획득만이 아니라 왜 참인지 이해하는 데 있음 대학 수학과의 역할은 지식의 발견과 전달 모두에 있음. AI가 연구 성과를 늘리더라도 이를 이해하고 가르치며 새로운 연구자를 훈련하는 일은 남아 있음 진로를 바꾸는 학생들과 예측의 한계 LLM의 발전으로 수학 박사과정을 준비하던 학생들이 진학을 재고하고, 법학처럼 수학과 거리가 먼 진로까지 검토하고 있음. 차세대 수학자 한 세대를 잃을 가능성이 중요한 우려임 한 순수수학 학부생은 최고 수준의 재능이 없어도 열정만으로 학계에 진입할 수 있을지, AI가 5~10년 안에 인간의 순수수학 연구 능력을 넘어설지 물으며 진로와 삶의 의미에 대한 혼란을 호소함 학생들의 고민은 다섯 가지로 모임 AI가 모든 인간의 수학 연구 능력을 넘어설 것인가 연구 수학자는 전문 프롬프트 작성자와 LLM 출력 해석자가 될 것인가 가장 뛰어난 사람만 의미 있는 연구에 기여할 수 있을 것인가 수학자는 계속 필요하고 고용될 수 있을 것인가 지금 수학 박사과정에 진학해야 하는가 확실한 답을 아는 사람은 없음. 필즈상 수상자, 수학자, AI 전문가, 최첨단 모델 기업 모두 빠르고 불투명한 발전의 미래를 확정적으로 예측할 수 없음 현재의 낙관론은 빠르게 틀릴 수 있으며, 종신재직 교수의 안정된 위치에서는 초기 경력 연구자의 고용 불안을 충분히 체감하지 못할 수 있음 한 사람의 확신에 의존하지 말고 여러 사람에게 같은 질문을 던져 균형 있는 견해를 들어야 함. Human Mathematicians in the Age of AI는 이를 위한 수학자 인터뷰 프로젝트임 AI 기업의 홍보와 실제 연구 역량 AI 기업에는 자사 제품이 곧 초인간적 지능에 도달하고 인간이 풀 수 있는 모든 수학 문제를 자율적으로 해결할 것이라는 기대를 키울...