MIT 연구팀이 수학·물리학·경제학 등 7개 분야 254편의 논문을 분석한 결과, AI 모델의 이론적 문제 해결률이 2024년 말 o1의 2.8%에서 2026년 GPT-5.5의 34.6%로 약 16개월 만에 12배 이상 높아졌다. 평가에는 모델 학습 데이터 기준일 이후 발표된 논문을 쓰고 인터넷 검색도 차단해 단순 암기가 아닌 실제 풀이 능력을 확인했으며, 문제 하나를 해결하는 데 드는 비용은 평균 15달러에 불과했다. 이런 발전은 물리학·경제학·통계학 등 고급 이론 연구의 비용을 낮춰 연구가 활발해질 가능성을 시사하지만, 동시에 암호학계에서는 AI가 새로운 수학 알고리즘을 발견해 타원곡선 암호 등 기존 인터넷 보안 체계를 위협할 수 있다는 우려가 제기됐다. 전문가들의 전망은 1~5년 내 돌파구 가능성부터 장기적으로는 AI가 보안 강화에 기여할 것이라는 낙관론까지 엇갈린다. AI의 수학 능력 향상은 과학 발전을 가속하는 동시에 암호체계의 안전성을 재검토하게 만드는 계기가 되고 있다.

• •MIT 연구, AI 이론문제 해결률 o1(2.8%)→GPT-5.5(34.6%)로 16개월간 12배 증가
• •문제 1건 해결 평균비용 15달러, 학습 데이터 이후 발표 논문으로 암기 아닌 실제 풀이력 검증
• •물리·경제·통계 등 수학적 추론 기반 학문 전반에서 해결 능력 확산
• •암호학자들, AI가 타원곡선 암호 등 기존 보안체계 위협할 신규 알고리즘 발견 가능성 우려
• •전문가 전망 엇갈림: 1~5년 내 위협 가능성 vs 장기적으로 AI가 보안 강화에 기여할 것