AI, 수능 수학에 도전하다: 대한민국 AI의 현실과 미래

AI, 수능 수학에 도전장을 내밀다

최근 국내 국가대표 AI들이 수능 수학 및 논술 문제 풀이에 도전했지만, 그 결과는 예상보다 컸습니다. 서강대 김종락 교수 연구팀의 주도로 진행된 이번 실험은 국내외 AI 모델들의 수학 능력 비교를 통해 국내 AI 기술의 현주소를 파악하는 중요한 계기가 되었습니다. 이번 실험은 서강대 수리과학 및 데이터사이언스 연구소(IMDS), 딥파운틴에서 공동 지원했다.

 

 

 

 

수능 수학, AI에게는 난공불락?

수능 수학은 인공지능에게도 쉽지 않은 과제였습니다. 실험에 참여한 국내 AI 모델들은 20점대에 머무르며, 해외 모델들과 비교해 현저히 낮은 점수를 기록했습니다. 특히, 가장 낮은 점수를 받은 모델은 2점에 그쳤습니다. 이는 단순 추론 능력의 한계를 보여주는 결과로, AI 기술 발전에 대한 과제를 제시합니다.

 

 

 

 

해외 AI 모델의 압도적인 성적

반면, 해외 AI 모델들은 76점에서 92점 사이의 높은 점수를 기록하며, 국내 모델들과의 격차를 실감케 했습니다. 이는 해외 AI 기술의 높은 수준을 보여주는 동시에, 국내 AI 기술이 더욱 발전해야 할 필요성을 강조합니다. 그 결과 해외 모델은 76~92점을 받은 반면, 한국 모델은 솔라 프로2만 58점을 받았을 뿐 나머지는 20점대 낮은 점수를 기록했다.

 

 

 

 

문제 풀이 방식과 결과 분석

연구팀은 문제 적중률을 높이기 위해 파이썬 툴을 사용하는 등 다양한 시도를 했지만, 결과는 크게 개선되지 않았습니다. 이는 단순히 문제 풀이 능력뿐만 아니라, 문제 이해 및 해결 능력, 그리고 학습 데이터의 질 등 다양한 요인들이 복합적으로 작용한 결과로 해석됩니다.

 

 

 

 

AI 수학 능력 평가, 새로운 기준 제시

연구팀은 대학교 수준부터 교수급 논문 연구 수준까지 난이도를 세분화한 자체 문제 세트 '엔트로피매스'를 활용하여 AI 모델들의 수학 능력을 평가했습니다. 이 평가에서도 해외 모델들은 높은 점수를 받았지만, 국내 모델들은 여전히 낮은 점수를 기록했습니다. 김 교수는 “엔트로피매스 데이터세트를 기반으로 수학 리더보드를 개설했으며 이를 국제적인 수준으로 키울 것”이라고 말했다.

 

 

 

 

미래를 위한 AI 기술 발전의 방향

이번 실험 결과는 국내 AI 기술 발전을 위한 중요한 시사점을 제공합니다. 연구팀은 자체 개발 문제와 데이터세트를 통해 AI 모델의 성능을 개선하고, 수학뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용될 수 있는 도메인 특화 모델 개발에 힘쓸 계획입니다. 이는 AI 기술의 미래를 밝히는 중요한 발걸음이 될 것입니다.

 

 

 

 

AI, 수능 수학 도전을 통해 본 대한민국의 AI 기술 현황

국내 AI 모델들이 수능 수학 문제 풀이에서 해외 모델에 비해 낮은 성적을 기록했지만, 이는 AI 기술 발전을 위한 중요한 과제를 제시합니다. 연구팀은 자체 개발 문제와 데이터세트를 통해 AI 기술 발전을 이끌어갈 계획이며, 앞으로의 성과가 기대됩니다.

 

 

 

 

자주 묻는 질문

Q.이번 실험의 목적은 무엇인가요?

A.국내외 AI 모델들의 수학 능력 비교를 통해 국내 AI 기술의 현주소를 파악하고, AI 기술 발전을 위한 과제를 제시하는 것입니다.

 

Q.국내 AI 모델들의 낮은 점수의 원인은 무엇이라고 분석하나요?

A.단순 추론 능력의 한계, 문제 이해 및 해결 능력 부족, 학습 데이터의 질 등 다양한 요인들이 복합적으로 작용한 결과로 분석됩니다.

 

Q.앞으로의 연구 계획은 무엇인가요?

A.자체 개발 문제와 데이터세트를 통해 AI 모델의 성능을 개선하고, 수학뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용될 수 있는 도메인 특화 모델 개발에 힘쓸 계획입니다.