필즈상 수학자가 꺼낸 '에고 없는' 이야기
테렌스 타오(Terence Tao)는 필즈상을 받은 수학자예요. 지금 가장 영향력 있는 수학자 중 한 명으로 꼽히는데요, AI와 수학이 만나는 지점을 누구보다 적극적으로 실험하고 기록해온 사람이기도 해요. 그런 타오가 블로그에 Egoless Mathematics in the AI Era(AI 시대의 에고 없는 수학)라는 글을 올렸어요.
개발자라면 제목에서 익숙한 냄새가 날 거예요. 바로 에고리스 프로그래밍(egoless programming)이거든요. 원문에서 타오가 구체적으로 무슨 제안을 했는지는 링크로 직접 읽어보시길 권할게요. 여기서는 이런 제목의 글이 왜 하필 지금 나왔는지, 그리고 우리 개발자에게는 어떤 의미인지를 맥락 중심으로 풀어볼게요.
'에고리스'가 뭐냐면
에고리스 프로그래밍은 제럴드 와인버그(Gerald Weinberg)가 1971년 책 『The Psychology of Computer Programming』에서 소개한 개념이에요. 한 줄로 말하면 “코드는 내가 아니다”예요. 내 코드에 버그가 있다는 지적을 받아도 그게 나라는 사람을 공격하는 건 아니라는 거죠. 그러니 코드를 적극적으로 보여주고, 리뷰를 받고, 고쳐지는 걸 당연하게 여기자는 태도예요. 지금 우리가 매일 하는 PR 리뷰 문화도 이 생각에 뿌리를 두고 있다고 보면 돼요.
반면 수학은 전통적으로 꽤 반대쪽 세계였어요. 누가 먼저 증명했는지, 정리에 누구 이름이 붙는지가 커리어를 좌우하거든요. 우선권 다툼이 역사에 남을 정도로 '개인의 업적'이 중요한 문화죠.
타오가 그동안 해온 실험들
타오의 최근 행보를 따라가 보면 이 제목이 갑자기 나온 게 아니라는 걸 알 수 있어요.
첫째는 Lean 같은 증명 보조기(proof assistant)예요. 이게 뭐냐면, 수학 증명을 프로그래밍 언어처럼 작성하면 컴퓨터가 한 단계씩 논리적으로 맞는지 검사해주는 도구예요. 컴파일러가 타입 오류를 잡아주듯 증명의 빈틈을 잡아주는 거죠. 타오가 여러 번 강조해온 점이 바로 여기에 있어요. 증명을 기계가 검증해주면 기여자를 믿을 필요가 없어진다는 거예요. 유명 교수가 썼든, 처음 보는 대학원생이 썼든, AI가 만들었든 Lean을 통과하면 맞는 증명이니까요. 신뢰의 근거가 '사람의 명성'에서 '검증 가능한 결과물'로 옮겨가는 셈이에요. CI가 초록불이면 누가 짰든 머지할 수 있는 것과 비슷하죠.
둘째는 2024년에 그가 주도한 Equational Theories Project예요. 마그마(연산이 딱 하나뿐인 아주 단순한 대수 구조)의 등식 법칙 4,694개 사이에 어떤 함의 관계가 있는지, 약 2,200만 쌍을 전부 판정하는 프로젝트였어요. 수많은 참여자와 자동 증명 도구가 함께 달라붙었고, 결과는 Lean으로 검증했어요. 이 정도 규모가 되면 “이 정리는 누구 것”이라는 전통적인 저자 개념이 잘 안 맞아요. 그래서 누가 어떤 역할로 기여했는지를 더 잘게 기록하는 방식을 고민하게 됐는데, 오픈소스의 커밋 히스토리나 contributors 목록과 꽤 닮았죠.
셋째는 AI 자체예요. 타오는 2023년에 “2026년 수준의 AI는 제대로 쓰기만 하면 수학 연구에서 믿을 만한 공저자가 될 것”이라고 전망한 적이 있어요. 바로 그 2026년에 이런 제목의 글이 나왔으니 우연은 아니겠죠.
업계 맥락: AI가 수학판에 들어온 속도
최근 흐름은 정말 빨라요. 2024년에는 구글 딥마인드의 AlphaProof와 AlphaGeometry 2가 국제수학올림피아드(IMO)에서 은메달 수준의 성적을 냈어요. 2025년에는 Gemini Deep Think와 OpenAI의 실험 모델이 금메달 수준까지 올라왔고요. 알고리즘을 진화시키며 새로운 수학적 구성을 찾아내는 딥마인드의 AlphaEvolve도 나왔는데, 타오도 이걸 활용해 여러 문제를 대규모로 탐색하는 연구에 참여했어요.
그러면 자연스럽게 질문이 생겨요. AI가 보조정리 하나를 찾아줬다면 그건 누구의 업적일까요? 수백 명과 여러 AI 도구가 함께 만든 결과의 '주인'은 누구일까요? 사실 이런 방향의 실험은 2009년 팀 가워스(Tim Gowers)가 시작한 온라인 공동 연구 Polymath 프로젝트 때부터 있었어요. 다만 그때는 사람끼리의 협업이었고, 이제는 형식 검증과 AI가 붙으면서 협업의 규모와 속도가 완전히 달라졌죠. 개인의 천재성을 중심에 두던 문화가 협업과 검증 중심으로 넘어가야 한다는 압력도 그만큼 커졌어요.
한국 개발자에게 주는 시사점
이건 수학자만의 이야기가 아니에요. 오히려 우리가 한발 먼저 겪고 있는 일이거든요.
AI가 짠 코드의 주인은 누구일까요? Claude Code, Copilot, Cursor 같은 도구로 쓰는 코드가 늘면서 “이건 내가 짠 코드”라는 감각이 점점 흐려지고 있어요. 이때 중요한 건 누가 썼느냐가 아니라 검증됐느냐예요. 수학에서 Lean이 하는 역할을 우리 쪽에서는 테스트, 타입 시스템, 정적 분석, 코드 리뷰가 맡는 거죠. 검증 장치가 부실한 팀일수록 AI 도입이 불안하게 느껴지는 것도 그래서예요.
리뷰 문화도 다시 돌아볼 때예요. 에고리스의 핵심은 지적을 개인 공격으로 받아들이지 않는 거잖아요. 사람이 쓴 코드와 AI가 쓴 코드가 섞여 있는 상황이라면 “누가 실수했냐”보다 “어디서 검증이 빠졌냐”를 묻는 편이 훨씬 건강해요.
평가와 포트폴리오의 기준도 바뀔 수 있어요. “몇 줄 짰다”보다 “어떤 문제를 정의했고, 어떻게 검증했고, 어떤 판단을 내렸다”가 더 중요한 지표가 될 가능성이 커요. 여유가 된다면 Lean 4 같은 형식 검증 도구도 한번 만져보길 추천해요. Lean 4는 증명 도구이면서 그 자체로 프로그래밍 언어라서, AI가 만든 결과물을 '믿을 수 있게' 만드는 기술이 어떤 모습인지 체감해보기 좋거든요.
마무리
한 줄로 정리하면, AI 시대의 신뢰는 '누가 했느냐'에서 '검증할 수 있느냐'로 옮겨가고 있다는 거예요. 수학계가 이제 본격적으로 고민하기 시작한 질문을 개발 문화는 이미 절반쯤 겪고 있고요.
여러분은 어떠세요? AI가 대부분 작성한 코드를 머지할 때 그 코드가 '내 코드'라고 느껴지시나요? 그리고 AI와 함께 일하는 시대에 팀의 기여도 평가는 어떻게 바뀌어야 한다고 보시나요?
🔗 출처: Hacker News