SKT, 서울대·KAIST와 ‘수학 난제’로 A.X K2 추론력 키운다

SK텔레콤(SKT)이 10월 22일 국내 수학·AI 연구진과 협력해 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K2(에이닷엑스 케이투)’의 수학 추론 역량을 높이고, 이를 활용해 수학 난제 연구와 해결에 도전하겠다고 밝혔습니다. 오픈AI와 앤트로픽이 잇달아 AI의 수학 연구 성과를 내놓는 가운데 국내 독자 모델도 같은 경쟁에 뛰어들었습니다. 다만 이번에 밝힌 것은 협력의 시작이고, 성과는 아직 나오지 않았습니다.

무슨 일인가

SKT는 22일 오전 서울 을지로 본사에서 서울대·KAIST 교수진, 연구자들과 기술 교류회를 열고 A.X K2를 활용한 수학 난제 연구와 모델 고도화 방안을 논의했습니다. 교류회에는 서울대 수리과학부 서인석·변성수·홍영준 교수, KAIST 전산학부 박노성 교수와 학생 연구원들이 참석했습니다. 보도자료는 협력 연구진으로 고등과학원(KIAS)의 이준경 교수(이산수학·그래프 이론)와 김상현 교수(저차원 위상수학·기하군론)도 소개했습니다. 확률론부터 위상수학까지 분야를 나눠 맡는 구조입니다. 연구진은 A.X K2가 수학의 세부 분야를 깊이 학습하도록 돕습니다. 기존 모델이 잘 다루지 못한 전문 지식과 추론의 빈틈을 메운 뒤, 개선된 모델을 각 분야 문제에 적용하는 방식입니다. 수학자의 전문성을 모델 학습에 반영하고, 대형 언어 모델을 실제 수학 연구에 쓰는 방법도 함께 개발합니다.

에이전틱 AI와의 연결

SKT는 강화한 수학 추론 역량을 에이전틱 AI 고도화에 쓰겠다고 밝혔습니다. AI가 복잡한 문제의 해결 계획을 세우고 여러 단계 작업을 할 때, 판단 과정과 결과가 타당한지 점검하는 능력을 높이겠다는 것입니다. 회사는 최근 AI 분야에서 연구되는 ‘재귀적 자기개선(RSI)’도 언급했습니다. AI가 스스로 능력을 개선하고, 나아진 능력을 다음 개선에 쓰는 방식입니다. 이때 AI가 설계한 실험과 결과가 수학적으로 맞는지 가려내는 검증 능력이 중요하다는 설명입니다. 장기적으로는 글로벌 최상위 모델 수준의 수학 역량과, 필요한 지식을 스스로 배워 나아지는 AI 에이전트를 목표로 내걸었습니다.

왜 중요한가

수학은 답의 옳고 그름을 비교적 분명하게 가릴 수 있는 분야입니다. 그래서 AI 회사들이 추론 능력을 보여 주는 무대로 수학을 고릅니다. SKT 보도자료도 오픈AI가 이달 6일 내부 모델이 도출한 새 수학 연구 결과를 공개했고, 앤트로픽이 지난 8월 클로드가 리만 가설 관련 문제에서 기존 결과를 개선했다고 발표한 사례를 들었습니다. 국내 독자 모델이 같은 무대에 서려면 현장 수학자와의 협력이 필요하다는 판단으로 읽힙니다.

남은 쟁점

이번 발표에는 어떤 난제를 겨냥하는지, 협력 기간과 투입 자원, A.X K2의 현재 수학 벤치마크 점수가 나오지 않았습니다. 공동 연구가 실제 결과로 이어질지는 앞으로 나올 논문이나 검증된 풀이로 확인해야 합니다. 김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당은 “전문 연구자들과의 공동 연구를 통해 에이전틱 AI 역량을 고도화해 나가겠다”고 말했습니다.