GPT-5와 수학적 발견의 미래

UCLA의 Ernest Ryu 교수는 GPT-5를 활용해 최적화 이론 분야의 40년 된 미해결 과제를 해결하는 데 성공했다. 그는 GPT-5가 방대한 수학 논문에서 아이디어와 기술을 빠르게 찾아내고, 새로운 탐구 경로를 제시하는 강력한 도구임을 확인했다.

해결된 문제는 **Nesterov Accelerated Gradient (NAG)**의 안정성에 관한 것이다. 1983년 Yurii Nesterov가 도입한 NAG는 '앞을 내다보는(look-ahead)' 방식을 통해 알고리즘의 수렴 속도를 높여주지만, 추가된 모멘텀이 알고리즘의 안정성을 해치지 않는 근거에 대해서는 수십 년간 수학적 증명이 이루어지지 않았다.

GPT-5는 이 과정에서 창의적이고 관습에 얽매이지 않는 접근 방식을 제안하며, 복잡한 수학적 문제를 풀어나가는 데 결정적인 도움을 주었다.