AI 시대에 고생해서 미박 가는 이유?

2026.09.10

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다들 궁금하네요 어떤 동기가 있을지..

Navier-Stokes 난제를 AI Agent 1만개가 풀어내는거보면..

이 분야 네임드인 NYU 모 교수도 그 과정을 이해하는데 애 먹는중인데..

어차피 학사든 석사든 박사든.. 모두가 좀 평등해지는 기분입니다만..

모두가 AI가 주는 결과물을 검증하고 이해하고 발표해야 한다고 버럭버럭 강조하지만..

정리나 증명, 그리고 코드 중간 부분부터는 잘 이해한 사람도 드물어지는 것 같거든요..

댓글 15개

2026.09.10

AI에게 무엇을 질문할지와 결과물에 대한 검증은 결국 인간이 해야 하는 것 아닌가요?

2026.09.10

정리나 증명, 그리고 코드 중간 부분부터는 잘 이해한 사람도 드물어지는 것 같거든요..
<- 이 소수에 속하기 위해 학위를 밟는거죠.
LLM이 내놓는 답을 아무런 검증 없이 그대로 받아들여도 된다고 생각하는 사람은 많지 않을 겁니다. 그렇다면 AI 시대에 박사의 생산성이나 학위의 가치를 이야기하기에 앞서, 적어도 자신의 전문 분야에서 어떤 결과물의 타당성을 독립적으로 검증하고 오류를 찾아낼 수 있다는 것 자체가 상당히 희소하고 쉽게 대체되기 어려운 가치라고 생각합니다. 인간 사회에서 이런 희소한 전문성은 항상 중요한 가치를 가져왔고요.
그리고 그런 검증 능력을 훈련하는 것 역시 박사과정의 핵심적인 목표 중 하나라고 알고 있습니다. 적어도 지금까지 는 학사-석사-박사 과정이 이런 전문성을 체계적으로 쌓는 가장 제도화된 교육·훈련 경로이기도 하고요.
조금 첨언하자면, 수학 같은 분야는 애초에 사람이 쓴 논문조차 제대로 심사하는 것이 무척 어렵습니다. 결과가 어렵고 복잡할수록 더 그렇고요. 아주 난도가 높은 증명의 경우에는 논문만 읽어서는 검증이 쉽지 않아, 저자가 세미나나 강연 등을 통해 다른 전문가들에게 증명의 아이디어와 세부를 직접 설명하면서 검증이 이루어지기도 합니다.

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2026.09.10

AI도 아카데미도 이해하지 못하셨네요. AI는 결국 컴퓨터의 연장선일 뿐이고 발명이 된 과거로부터 지금까지 지성을 돕는 도구로 쓰였을 뿐입니다. 앞으로도 AI를 잘 이용하는 사람들은 박사가 될 수 밖에 없습니다. 박사는 곧 모르는 것이 무엇이냐를 정의하는 사람들이기 때문입니다.

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2026.09.10

전 인맥이라 봐요. 프론티어 랩, 잘나가는 테크 스타트업 다 미국에 있는데, 점점 ai가 발전하면 정량 지표로 사람들을 판단하기 어려울 것이고 그럼 아는/보증된 사람을 데려가겠죠. 물론 학회 나가서 열심히 네트워킹하고 논문 잘 써서 spotlight 받고 그래도 되겠지만, 미국에 나와있으면 평균만 해도 이런 인맥이 쌓입니다

2026.09.10

참고로 nyu의 모 교수가 이해하느라 어려워하는게 아니라 오픈ai가 그 교수의 아이디어를 훔친 것입니다.. ai가 푼게 아니고요 ㅎ

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2026.09.10

글쓴이 같은 분과 랩 동료하고 싶지 않아서요

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2026.09.11

교수인 사람들은 공감할수있는게 본인 수업의 학생들이나 지도하고 있는 학생들이 AI를 통해서 예전보다는 좀더 '아는척'을 많이 합니다.
물론 특정 문제에 대해서 답을 놓거나, 얉고 넓은 지식을 갖고있는것처럼 포장할순 있죠.
하지만 호박에 줄긋는다고 수박이 되는게 아닌것처럼, 좀만 얘기하다보면 알고있는 한계점들이 명확하게 드러납니다.
그럼 질문의 요지가 AI를 활용한다고해서 사람들이 다 똑똑해지냐 아니냐라는게 아니라, AI자체가 똑똑하니 한분야의 전문가가 될 필요가 있냐 없냐라는 것으로 바뀌겠죠. 지식의 가치를 질문하신것일수도 있고요.
이건 분야에 따라 달라지고, 시대에 따라 답이 달라질것 같습니다. 하지만 현재에 한해서 많은경우 최소한 chat이나 Gemini를 써보면 알겠지만 특정분야에 대해서는 여러 데이터 학습을 통해서 아는척을 할뿐이지, 새로운 연구를 보여주지는 못합니다. 뭐랄까요. 정말 똑똑하고 빠른 비서 한명을 둔다 정도가 맞지, 결코 똑똑한 동료를 두고 있다 라는 생각은 들지 않습니다. 이건 제가 하드웨어 연구를 하고있기 때문에 그럴수도 있으며, 이론 혹은 소프트웨어 하는 쪽은 다르게 생각할수 있을것같습니다.
하지만 앞서 말씀드린것처럼 학습양이 점점 많아질수록 몇년안에 이런 관점도 바뀔수도있겠죠. 여러가지로 빨리 변하는 시기에 살고있고, 이러한 시대에 어떻게 적응하고 차별성을 둘지에 대해서는 계속 고민하는게 좋은것 같긴 합니다.

2026.09.11

아카데미야 말로 제대로 검증하는게 없는데?
다들 착각하는게 논문은 그냥 글만보고 평가하는거라 조작이든 해석 잘못했던 리뷰어맘임
인더스트리와보면 오차 하나에도 몇백억이 왔다갔다해서 그런거 용납안됨

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