2026년 4월, 58년 된 수학 난제로 알려진 에르되시 문제 #1196이 23세의 아마추어에 의해 GPT-5.4 Pro로 프롬프팅되어 풀렸습니다. AI는 거의 60년 동안 세계 최고의 수학자들을 괴롭힌 문제를 단 하나의 프롬프트와 약 80분의 처리 시간으로 해결했습니다(BuildFastWithAI).
에르되시 문제 #1196은 원시 집합(primitive set)에 관한 복잡한 추측으로, 원시 집합이란 집합 내의 어떤 수도 다른 수로 나누어지지 않는 정수 집합을 의미합니다(Terry Tao, arXiv). 58년 동안 인간 수학자들은 해석적 정수론의 전통적인 도구를 사용하여 이 문제를 풀려고 시도했습니다. 여러 세대의 전문가들은 Mertens형 추정, "거의 소수", Dickman 분포에 의존했습니다(Webiano). 인간 연구 공동체는 "자연스러운 증명 경로"가 어떤 모습이어야 하는지에 대한 가정을 물려받았고, 모두가 같은 잠긴 문을 밀었습니다.
ChatGPT는 완전히 다른 경로를 택했습니다. 마르코프 과정 이론을 사용한 것입니다. AI의 방법은 숫자를 정적인 개체가 아니라, 시간이 지남에 따라 소인수가 추가되거나 제거되는 진화하는 확률 과정으로 보았습니다(Terry Tao). 확률과 통계의 도구를 엄격한 정수론 퍼즐에 적용한 것입니다.
최근 소셜 미디어를 둘러보면, 이 소식에 대해 극명한 의견 분열이 있습니다. 어떤 이들은 이를 기계 창의성의 승리라고 부릅니다. 반면 다른 이들은 AI는 본질적으로 창의적이지 않으며, 단지 데이터를 되풀이하거나 무작위로 조합을 시도해 무언가 통할 때까지 brute-force한다고 강하게 주장합니다(Reddit, Mathstodon).
그렇다면 창의성이란 실제로 무엇일까요? 반 고흐의 그림은 창의적인가요? 레오나르도 다 빈치의 조각상은요? 영리한 법적 주장은요? 과학적 발견은요? 삶 그 자체는요? 그리고 만약 그것들이 창의적이라면, 인간의 창의성과 AI의 창의성 사이에 정말로 차이가 있을까요?
종합 엔진(인간에게만 고유한 것은 아니다)
형식적인 정의부터 시작해 보겠습니다. 옥스퍼드 영어사전은 창의성을 "상상력이나 독창적인 아이디어를 사용하여 무언가를 만드는 것"으로 정의합니다. 인지과학으로 더 깊이 들어가면, 창의성은 널리 "겉보기에 관련 없는 개념들을 연결하여 새롭고 독창적이며 가치 있는 아이디어, 해결책, 또는 제품을 생성하는 능력"으로 인식됩니다.
바로 그 정의에 따르면, GPT-5.4 Pro의 에르되시 문제에 대한 해결은 깊이 있게 창의적이었습니다. 수학의 한 영역(마르코프 체인)에서 프레임워크를 가져와 다른 영역(원시 집합)에 적용함으로써 새롭고 가치 있는 아이디어를 만들어냈습니다(Terry Tao).
흔한 반론은 AI가 "영감"을 받는 것이 아니라고 하는 것입니다. 단지 엄청난 양의 데이터를 brute-force하고 매개변수가 맞을 때까지 다양한 접근 방식을 시도할 뿐이라고 합니다. 그러나 이 비판은 근본적인 진리를 놓치고 있습니다. 인간도 그렇게 합니다. 시행착오와 정신적 brute-force는 인간 창의적 과정의 초석입니다.
토마스 에디슨과 상업적으로 실용적인 백열전구의 발명을 생각해 보세요. 에디슨은 면사에서 대나무, 사람의 머리카락에 이르기까지 수천 가지의 다른 재료를 필라멘트로 시험했습니다. 그는 "나는 실패한 것이 아니다. 맞지 않는 10,000가지 방법을 찾은 것이다"라고 말한 것으로 유명합니다. 이것은 갑작스러운 신성한 영감의 불꽃이 아니었습니다. 작동하는 매개변수를 찾을 때까지 물리적 재료의 거대한 데이터세트를 철저하고 체계적으로 brute-force로 탐색한 것이었습니다. AI가 시뮬레이션에서 만 가지의 재료 조합을 시험하여 새로운 초전도체를 발견하면 비평가들은 이를 냉정한 계산이라고 부릅니다. 에디슨이 실험실에서 그랬을 때, 우리는 그것을 천재성이라고 불렀습니다.
깊이 들여다보면, 우리가 "창의적"이라고 생각하는 모든 것은 단지 이전에 존재하던 아이디어의 종합이라는 것을 깨닫게 됩니다. 참신함은 마법적인 공허에서 무언가를 불러내는 것이 아닙니다. 이전에 그렇게 된 적 없는 방식으로 것들을 종합하는 것입니다. 우리는 정말로 거인의 어깨 위에 서 있습니다.
역사적으로 다양한 분야에서 "원래의" 인간 창의성의 예를 살펴보세요:
- 과학과 물리학: 알버트 아인슈타인은 특수상대성이론을 처음부터 발명하지 않았습니다. 그는 맥스웰의 전자기학과 로렌츠의 수학, 고전역학을 종합하여 특수상대성이론을 형성했습니다. 그의 "창의성"은 아직 아무도 보지 못한 방식으로 기존의 점들을 연결하는 능력이었습니다.
- 문학: 윌리엄 셰익스피어의 로미오와 줄리엣은 수십 년 전 Arthur Brooke가 시로 번역한 이탈리아 이야기를 바탕으로 했습니다. 햄릿은 Amleth의 스칸디나비아 전설에 크게 의존했습니다. 셰익스피어의 창의성은 기존 이야기를 그의 뛰어난 아이앰빅 펜타미터 구사 능력과 인간 심리학적 통찰을 종합하는 데 있었습니다.
- 건축과 공학: 현대 마천루는 19세기의 두 가지 완전히 별개의 혁신, 즉 대량 생산된 강철을 만드는 베세머 공정(가벼운 구조 프레임 제공)과 엘리샤 오티스의 안전 엘리베이터(매우 높은 건물을 이동하기에 실용적)의 종합이었습니다.
- 예술: 빈센트 반 고흐의 별이 빛나는 밤은 인간 표현의 걸작입니다. 그러나 반 고흐는 별을 발명하지 않았고, 밤하늘도 발명하지 않았습니다. 그는 독특한 신경학적 상태와 정신적 투쟁을 거쳐 필터링된 시각적 관찰을 캔버스 위의 물감과 종합했습니다. LLM에게 반 고흐와 피카소의 전혀 다른 스타일을 혼합한 예술 작품을 생성하도록 요청하면, 두 가지 다른 스타일을 연결하여 새로운 예술 작품을 만드는 동일한 과정을 재현하는 것입니다.
- 선사시대와 생존: 초기 인간은 공허에서 불을 발명하지 않았습니다. 그들은 번개의 열과 연기를 관찰했습니다. 별도로, 그들은 나뭇가지를 비비면 마찰과 열이 생긴다는 것을 관찰했습니다. 결국 누군가는 이러한 별개의 데이터 포인트를 종합했습니다. 열이 연기와 불을 일으키고, 비비면 열이 생긴다면, 불을 만들 수 있다는 것입니다.
- 음악: 마이클 잭슨은 그의 상징적인 그루브 중 일부가 Bee Gees에게서 크게 영감을 받았다고 공개적으로 밝혔습니다. Bee Gees 자신도 그들의 노래 중 하나가 차량의 타이어가 다리를 건널 때 나는 리드미컬한 쿵쿵거리는 소리에서 영감을 받았다고 말했습니다. 모든 음악 조각은 이전 음악과 예술가 환경의 일상적인 소리에 대한 반응이자 리믹스입니다.
- 삶 그 자체: 최초의 자기 복제 유기체는 원시 수프에서 떠돌던 무작위 유기 분자들이 충돌하고 결합하여 새롭고 유용한 종합, 즉 생명이 일어났을 때 태어났습니다.
우리가 섭취하는 데이터
목록은 끝이 없습니다. 사회가 "창의적"이라고 여기는 어떤 새로운 것을 제시하더라도, 그것은 이전 것들의 종합이라는 것을 부정할 수 없습니다.
궁극적으로 인간은 데이터를 섭취함으로써 배웁니다. 우리는 음악을 듣고, 책을 읽고, 소셜 미디어를 스크롤하고, 자연을 관찰하며, 일상적인 경험을 합니다. 우리의 뇌는 이러한 삶의 경험의 거대한 데이터세트를 처리하고, 별개의 개념들을 끌어모아 가치 있는 새로운 창조물을 종합합니다.
AI 모델은 무엇이 다를까요?
그들은 정확히 동일한 데이터로 개발되고 훈련됩니다. 인간 역사, 예술, 문학, 코드, 과학의 집단적 산출물 말입니다. 그들은 이 정보를 처리하여, 그들 또한 가치 있고 생산적인 새로운 창조물을 종합할 수 있습니다. 근본적인 메커니즘은 동일합니다.
에르되시 정리를 푸는 것은 참신했습니다. 이전에 해낸 적이 없었고, 매우 유용했으며, 완전히 다른 수학 영역의 아이디어를 종합하여 새로운 길을 개척했습니다.
AI가 성공적으로 다른 분야의 아이디어를 결합하여 유용하고 참신한 결과를 만들어낼 때, 그것은 전구, 햄릿, 별이 빛나는 밤을 우리에게 준 동일한 과정에 참여하고 있는 것입니다. 종합이 인간의 뇌가 수행할 때만 "창의적"이라는 환상은 이제 버릴 때입니다.
