테런스 타오가 9월 8일 마스토돈에 네 편으로 이어 쓴 글에서, 지금 희소해진 자원은 미해결 문제 자체가 아니라 어떤 문제가 파고들 값어치가 있는지 알아보는 일이라고 적었어요. 어느 문제가 기존 방법으로 풀리고 어느 문제가 손도 못 대는지 보여 주는 난이도 분포가 유망한 문제를 골라내는 근거인데, AI 도구가 그 분포를 평평하게 만들면서도 'AI로 풀리는 문제'와 'AI로도 안 되는 문제'를 구분하는 경계는 남기지 않고, AI 회사들이 실패한 시도와 풀어 간 과정을 공개하지 않아 상황이 더 나빠진다고 봤어요. 누군가 어떤 문제를 붙들고 있다는 소문만으로 대규모 AI 연산이 투입돼 연구가 여물기 전에 풀려 버리는 일이 이미 있었다며, 유망한 방향을 아예 공개하지 않는 쪽으로 유인이 바뀔 수 있다고 적고, 풀이 과정에서 통찰을 끌어내지 않은 답은 값어치가 없거나 오히려 해롭다고 볼 문제군을 학계가 명시해 두자고 제안했어요.
운영자 인사이트
에이전트가 어려운 과제까지 통과시키기 시작하면 '이건 어렵고 저건 쉽다'로 일감을 가늠하던 팀의 감각이 먼저 무뎌지고, 통과한 diff 만 남고 왜 통과했는지가 남지 않으면 다음 문제에서 쓸 것이 없어요. 해커뉴스 댓글에도 시니어는 AI로 생산성이 뛰는데 주니어가 그 판단 감각을 익힐 길이 없다는 반응이 있었어요. 어떤 변경은 동작 확인만으로 병합하지 않고 설명을 함께 받는다고 팀 규칙에 적어 두는 것이 타오의 제안을 코드 쪽으로 옮긴 형태예요.
여러 관점으로 보기
- 앞선 글 (문제 고갈 주장의 출처) 타오는 하루 전인 9월 7일 등식 이론 프로젝트 보고서를 고쳐 쓰다가 '순수 수학의 미해결 문제가 재생되지 않는 자원처럼 캐내지고 있다'고 먼저 적었고, 9월 8일 글은 그 주장에 대한 보충 설명이에요. Mathstodon
- 반론 (해커뉴스 댓글 402개) 쉬운 문제는 AI 이전에도 이미 다 없어졌다는 반박, 진짜 문제는 문제 고갈이 아니라 남이 붙든 주제에 회사가 연산을 쏟아붓는 행위라는 지적, 프로그래머가 자기 프로그램이 뭘 하는지 모르게 된 지 오래라는 견줌이 함께 나왔어요. Hacker News