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#업계 뉴스

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10월 28일수
  1. TechCrunch AI80

    OpenAI와 Anthropic, 지수 시간 가설(ETH) 반증 주장 연구자가 분야에 미칠 영향을 말하다

    OpenAI는 수학·계산기 과학·물리학 3개 분야의 난제에 대한 해법을 공개했으며, 그중 하나는 지수시간 가설(ETH)을 반증하는 것이라고 주장했다. Anthropic도 몇 시간 뒤 자체적인 반증 결과를 공표했다. MIT 교수 Ryan Williams는 결과가 옳다면 지난 10년간 ETH에 의존한 논문들을 다시 검토해야 할 필요가 있다고 말했다.

    선정 이유: OpenAI와 Anthropic의 주장에 대해 계산 복잡도 연구자 Ryan Williams가 학계의 반응과 향후 연구 방향을 이야기하고 있어, 배경을 정리하기 좋다.

10월 27일화
  1. The Decoder88

    OpenAI, AI가 도출한 수학·컴퓨터 과학·물리학 증명을 노벨상 수상자 등 외부 전문가에게 검증 의뢰

    OpenAI는 자사 AI가 생성한 수학, 계산기 과학, 물리학 증명을 외부 전문가에게 검증받는 체계를 마련했다. 계산기 과학에서는 Exponential Time Hypothesis(ETH)의 반증을, 수학에서는 local smoothing conjecture를, 물리학에서는 4차원 양자장 이론의 존재를 증명했다고 주장하고 있다. 수학과 계산기 과학의 증명은 Lean으로도 번역됐으나, 검증은 분야마다 서로 다른 방식으로 진행된다.

    선정 이유: 수학, 컴퓨터 과학, 물리학 등 세 분야에서 외부 전문가가 검증을 진행하는 방식이 분야마다 어떻게 다른지 정리되어 있어, AI 성과를 어떻게 검증할지 생각하는 데 실마리가 된다.

  2. The Verge AI82

    OpenAI, 수학·계산기 과학·물리 분야 3건의 성과 발표… 외부 전문가와 검증하는 새 방식 채택

    OpenAI는 수학, 계산기 과학, 물리 분야에서 3건의 "major" 성과를 발표했다. 계산기 과학에서는 Exponential Time Hypothesis(ETH)가 거짓이라는 증명을 제시했으며, Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi, Ryan Williams의 작업 그룹이 이를 검증한다. 성과는 GitHub에 공개되었고, 외부 전문가가 "shepherds"로 참여하는 점이 10월 6일의 대량 공개와 다른 점이다.

    선정 이유: 외부 전문가가 검증을 주도하는 새로운 공개 방식과, AGMAI panel이 전날 제시한 권고 사이의 차이가 나란히 정리되어 있다.

  3. OpenAI News44

    ChatGPT 업무 이용 데이터, 약 100개국 165개 작업 활동별 공개

    OpenAI는 ChatGPT의 업무 관련 이용 현황을 보여주는 OpenAI Signals 데이터를 공개했다. 165개 작업 활동(Intermediate Work Activities)별로 약 100개국의 이용 동향을 2025년 1분기부터 2026년 3분기까지 분기 단위로 파악할 수 있다. 연구자는 데이터를 내려받아 국가별 차이, 시계열 변화, 다른 경제 지표와의 대조에 활용할 수 있다. 개인용 요금제의 업무 관련 메시지가 대상이며, 엔터프라이즈와 Codex 이용은 포함되지 않는다.

10월 7일수
  1. Latent Space52

    OpenAI, 미공개 내부 모델로 작성한 수학 논문 722편 공개… 같은 날 Mistral Large 4 등 동향도

    OpenAI는 미공개 내부 모델이 생성한 수학 논문 722편을 GitHub에 공개했다. 약 4,000개의 연구 문제를 평가 대상으로 삼았으며, 결과 하나당 평균 약 3시간의 ChatGPT Pro 상당 추론 연산을 사용했다고 밝혔다. 같은 날 Mistral Large 4의 API 제공 개시와 EmbeddingGemma 2 공개도 있었다.

9월 15일화
  1. Google AI Blog44

    Google, AI & Economy ATLAS의 새로운 인사이트 공개

    Google은 AI & Economy ATLAS 데이터를 탐색할 수 있는, 누구나 이용 가능한 인터랙티브 시각화 도구를 공개했다. Google DeepMind와 MIT FutureTech의 연구에서는 조사 대상 과학자의 약 절반이 매일 어떤 형태로든 AI를 사용하고 있으며, AI로 인해 주당 7시간 가까이 시간을 절약하고 있다고 보고됐다. 반면 AI 출력물을 검증하는 데 많은 시간이 쓰이고 있으며, 검증되지 않은 가설도 늘고 있다고 한다.