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![[특집] 수학자가 훨씬 더 많이 필요해질 것이다 — AI가 아이디어를 쏟아낼 때, '이해'는 누가 하는가](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fnm-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 수학자가 훨씬 더 많이 필요해질 것이다 — AI가 아이디어를 쏟아낼 때, '이해'는 누가 하는가
2026년 9월 24일, 테런스 타오의 블로그에 암호학자 아밋 사하이의 짧은 글이 실렸습니다. 제목은 「수학자가 훨씬 더 많이 필요해질 것이다」. AI가 사람이 따라가지 못할 속도로 아름다운 아이디어를 내놓기 시작한 지금, 수학자들이 '이해하는 일'을 포기한다면 그것은 인류에 대한 책임을 내려놓는 일이라는 주장입니다. 이 특집은 그 글을 뼈대로, 1970년대 서스턴이 한 분야를 '청소해 버린' 이야기부터 페렐만의 68쪽을 세 팀이 수백 쪽으로 풀어낸 일, 14년째 아무도 합의하지 못한 모치즈키의 증명까지 '증명과 이해 사이의 시차'를 따라갑니다. '정리는 모델 안에서만 존재한다'는 문장을 암호학과 공학 사고로 풀어 보고, AI가 설계한 1테라와트 핵융합 발전소라는 사고실험을 공청회 퀴즈로 직접 겪어 봅니다. 사람이 끼면 오히려 결과가 나빠진다는 실험 106개의 메타분석, 2차 세계대전의 수학자 동원에서 찾은 '지적 예비군'의 선례, 그리고 일자리를 걱정하는 젊은 연구자들의 반론까지 — 인터랙티브 6개와 웹툰 12장으로 함께 읽어 보세요.
AI 동료가 셋 이상 앉으면 회의의 결론이 바뀐다 — 인간·AI 혼합 집단의 합의 형성 실험
2026년 9월 2일, 칭화대·노스이스턴대·상하이 AI 랩 연구진이 arXiv에 올린 논문 「AI agents reshape consensus formation in human groups」를 특집으로 읽는다. 24명이 40라운드 동안 같은 그림을 한 문장으로 설명하며 합의를 만드는 게임에 LLM 에이전트를 12.5%, 33.3%, 50%, 75% 섞었더니 세 개의 전혀 다른 세계가 나타났다. 소수의 AI는 사람의 합의를 촉진하고, 중간 비율은 합의를 무너뜨리고, 다수의 AI는 강한 합의를 되살리되 그 내용을 '토끼가 앉아 뒤를 본다'에서 '삼각형이 사각형을 둘러싼 비대칭 패턴'으로 바꿔 놓는다. 셰리프와 애쉬의 순응 실험부터 센톨라의 이름 짓기 게임, 2026년 AI 스웜 논쟁까지 배경을 훑고, 논문의 원본 그림과 세 개의 인터랙티브 위젯으로 핵심 개념을 짚는다.
Human-in-the-Loop 특집: AI가 똑똑해질수록 사람이 더 중요해지는 역설
1940년대 사이버네틱스에서 2026년 에이전트 AI까지 — 자동화가 고도화될수록 인간의 판단이 더 결정적이 되는 '자동화 역설'의 역사, 학술적 근거, 그리고 실전 사례를 추적한다.