/AI Chasm Catalyst
한국의 AI 및 기술 경쟁력에 대한 우려는 매우 중요한 문제를 지적하고 있습니다. 이 글에서는 그 문제의 핵심을 분석하고, 해결 방안을 제안합니다.
문제의 핵심
기초 학문 부재
한국의 기술 혁신은 기초 학문, 특히 수학과 컴퓨터 과학의 원리에 크게 의존합니다. 그러나 현재 교육 시스템은 패턴화된 문제 풀이에 집중하고 있어, 학생들이 실제 복잡한 문제를 해결하는 능력을 기르는 데 한계를 보이고 있습니다. 예를 들어, 이산수학, 확률론, 선형대수와 같은 기초 수학 과목의 중요성이 간과되고 있습니다.
연구 생태계의 한계
한국의 연구 환경은 응용 및 개선 중심으로 편중되어 있습니다. 혁신적인 기술 발전은 종종 깊은 수학적 통찰에서 출발하는데, 한국에서는 이러한 원천 아이디어가 부족합니다. 예를 들어, 트랜스포머와 같은 혁신적인 기술은 단순한 기술 구현에 그치는 경우가 많습니다. 이는 한국이 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있는 원인이 됩니다.
미래 대응 취약성
차세대 AI 기술의 발전은 논문 공개의 감소와 블랙박스화 경향으로 이어지고 있습니다. 기초 연구 인프라가 부족하면 포스트 트랜스포머 시대에 뒤처질 위험이 큽니다. 따라서 기초 연구의 중요성을 인식하고 이를 지원하는 시스템이 필요합니다.
해결을 위한 제안
교육 시스템 혁명
중고등학교 교육에서는 기존의 수능 변형 문제를 삭제하고, 이산수학과 같은 기초 수학 과목을 필수화해야 합니다.
또한, P vs NP와 같은 개방형 문제에 대한 토론을 통해 학생들의 문제 해결 능력을 키워야 합니다. 대학에서는 컴퓨터 구조와 알고리즘 과목을 심화하여 LLM 가속기 설계와 복잡도 이론을 연결하는 교육이 필요합니다.
연구 문화 전환
성과 지표를 개편하여 논문 수나 임팩트 팩터 대신, 기술의 장기적인 파급력을 평가하는 방향으로 나아가야 합니다. 실패한 탐험적 연구의 가치를 인정하는 문화가 필요합니다. 또한, 수학 전공자와 AI 연구자 간의 협업을 필수화하는 크로스오버 프로그램을 구축해야 합니다.
글로벌 전략
Open Problem에 집중하여 국제수학올림피아드 문제를 AI 최적화 문제로 변환하는 훈련이 필요합니다.
NeurIPS와 ICML에서 발표되는 최우수 논문의 상당수가 수학적 증명을 포함하고 있다는 점을 고려해야 합니다. 또한, Anthropic, DeepMind와 같은 해외 기초 연구 주체와의 교류를 강화해야 합니다.
한국의 희망적 신호
한국의 여러 연구 기관에서 기초 과학과 AI의 융합을 시도하고 있습니다.
예를 들어, KAIST 수리과학과에서는 추상대수학과 머신러닝을 결합한 연구를 진행하고 있으며, 서울대 AI원리연구실에서는 편미분 방정식을 활용하여 LLM 가중치를 동적으로 분석하고 있습니다. ETRI의 저전력 AI 칩 개발은 행렬 연산 가속화에 성공한 사례로, 수학적 최적화의 중요성을 보여줍니다.
결론
한국이 다음 트랜스포머를 만들기 위해서는 기초 과학을 존중하는 교육과 연구 인프라가 필수적입니다. 기초의 어둠을 지나야만 응용의 오름길에 이를 수 있습니다. 이러한 변화는 한국의 AI 및 기술 경쟁력을 높이는 데 중요한 첫걸음이 될 것입니다.
/대덕연구단지내 - 수학연구자모임에서 발췌정리