컴퓨터 과학에는 이런 달이 드물다. 그 근본적인 믿음 중 하나가 무너졌고, 잔해를 조사하는 이들 가운데는 그것을 세운 연구자들 본인이 포함되어 있다.
10월 16일, OpenAI의 한 연구 모델이 일상적인 문장으로 지수 시간 가설(Exponential Time Hypothesis)에 대한 반론을 만들어 냈다. 하루 만에 그 논증은 Lean으로 옮겨졌다. Lean은 모든 논리 단계를 기계적으로 검증하는 증명 검사기다. 67페이지의 원고에는 저자로 OpenAI 자체가 기재되어 있다.
어떤 조율도 없이 작업하던 Anthropic은 몇 시간 전에 이미 같은 곳에 도달해 있었다. 49페이지 논문 "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT"는 Claude에게 귀속되었고, 핵심 알고리즘은 같은 날 Claude 연구 모델이 발견했다.
이 가설은 대략 1999년으로 거슬러 올라간다. Russell Impagliazzo와 Ramamohan Paturi는 불리언 충족 가능성 문제에 지수 시간보다 빠른 알고리즘이 존재하지 않는다고 주장했다. 이 하나의 아이디어가 그래프 이론, 데이터베이스, 계산 생물학, 기하학의 수백 개 조건부 난도 결과를 조용히 떠받쳐 왔다.
두 그룹 모두 이제 충족 배정을 준지수 시간에 세는 결정적 방법을 기술하며, 지수의 주 항에서 동일한 결과에 도달한다. 심사자들이 이 작업을 확인하면, 이 분야에서 가장 신뢰받던 벽 중 하나에 문이 있었다는 사실이 드러난다.
이 주장에 무게를 실어주는 것은 모델의 혈통이 아니라 그것을 둘러싼 검증의 비계다. 모든 추론은 Lean을 통과한다. 그리고 OpenAI가 소집한 심사 위원회에는 Impagliazzo와 Paturi 본인이 포함되어 있으며, 이들은 이제 자신들의 추측의 붕괴를 감사하는 처지가 되었다. TU Wien의 Stefan Szeider는 공개된 자료를 검토했으며 정밀한 검독을 견딜 것으로 예상한다.
신중함은 여전히 필요하다. 이 결과는 P versus NP에 대해 아무것도 말하지 않으며, 새 알고리즘도 여전히 초다항식 시간에 작동하므로 내일 아침에 실용적인 솔버가 빨라지지는 않는다. 바뀐 것은 이론적 지도이고, 그것을 다시 그리는 이가 사람인지 시스템인지 하는 문제다.
경영진에게 교훈은 복잡도 클래스와는 거리가 멀다. 얼마 전까지 문서를 요약하던 소프트웨어가 이제는 독창적이고 기계 검증된 수학을 생산하고 있다. AI가 진지한 연구에 기여할 수 있는 경계는 대부분의 계획 주기가 가정하는 것보다 빠르게 전진하고 있다.
그런 시스템에 타이핑을 맡기는 데 그치지 않고 나란히 일하는 법을 배우는 조직이 다가오는 10년의 속도를 결정할 것이다.
수학적으로 생각하세요. 지능적으로 설계하세요. 전략적으로 이끄세요. 책임감 있게 구축하세요. 전 세계로 확장하세요. 인공지능으로 진정한 비즈니스 가치를 창출하세요.
