AI 시대의 수학 연구: 하버드 CMSA 보고서의 권고 10가지와 방법론 절 쓰는 법

2026년 10월 22일과 23일, 하버드 대학교 수리과학·응용 센터(Center for Mathematical Sciences and Applications, CMSA)는 학계, 정부, 산업계의 수학자 32명을 모아 이틀간의 서밋 'Math Research in the Age of AI'(AI 시대의 수학 연구)를 열었습니다.¹ 10월 말에 공개된 이들의 보고서는 12쪽 분량입니다. 보고서는 핵심 권고 10가지와 다섯 그룹의 작업을 담고 있습니다. 연구의 평가와 출판, 공동 행동, 오픈소스 도구, 형식화, 그리고 학계와 AI 연구소의 협력입니다.

내용의 상당 부분은 구체적입니다. 논문에는 AI가 무엇을 했고 사람 저자가 무엇을 했는지 밝히는 방법론(methodologies) 절이 있어야 합니다. 저자 표시는 실험 과학에서처럼 역할을 명시할 수 있습니다. 우선권을 차지하려고 결과를 서둘러 내놓는 일은 "적극적으로 억제해야" 합니다. 검증된 AI 생성 증명을 읽을 수 있는 수학으로 바꾸는 일은 기여로 인정됩니다. 새로운 발표 매체는 "버전 이력을 보존하고, 주장의 심사 상태를 표시해야" 합니다.

아래에서는 누가 보고서를 썼고 보고서에 어느 정도 무게가 실리는지, 권고 10가지, 공로, 저자 표시, 우선권, 형식화, 출판에 대해 보고서가 하는 말, 그리고 보고서가 요구하는 방법론 절을 쓰는 실용 가이드와 예시를 정리합니다. 모든 출처는 2026년 11월 3일에 확인했습니다.

CMSA 서밋 보고서란 무엇인가요?#

하버드의 수리과학·응용 센터인 CMSA가 소집한 이틀간의 회의를 글로 정리한 결과물입니다. 보고서의 말로는 "학계, 정부, 산업계의 수학자 32명이 이 급변의 시기를 헤쳐 나가는 데 힘을 보태고, 무엇보다 미래를 만들기 위해 모였다".¹ 참가자들은 다섯 그룹으로 나뉘어 작업했습니다.

• 연구의 평가, 생산, 보급
• AI 시대를 위한 공동 행동
• 오픈소스 도구
• 수학의 형식화
• 학계와 AI 연구소의 협력

끝에 실린 참가자 명단에는 Jeremy Avigad, Boaz Barak, Pavel Etingof, Javier Gómez-Serrano, Larry Guth, Bryna Kra, Melanie Matchett Wood, Emily Riehl, Andrew Sutherland, Adam Topaz 등이 있습니다. 보고서는 자신의 위상에 대해 신중합니다. "이 보고서에 표명된 견해는 합의를 나타내지만, 반드시 만장일치로 지지되는 것은 아니다." 보고서는 권고의 모음이지, 하버드나 어떤 학술지, 어떤 학회의 정책이 아닙니다.

이 서밋은 2026년 9월에 열린 CMSA의 앞선 서밋 'PhD Math Education in the Age of AI'(AI 시대의 수학 박사 교육)에 이어 열렸고, 보고서는 앞으로의 서밋이 "출판과 학부 수학 교육처럼 아직 다루지 않은 중요한 주제를 다룰 수 있다"고 말합니다. 서밋 웹사이트에는 의견을 보내는 양식이 있습니다.

보고서는 어느 부분을 지금 바로 쓰도록 했는지도 밝힙니다. "권고의 일부, 특히 연구의 평가, 생산, 보급에 관한 절의 권고는 수학과의 심사와 채용에 즉시 실행할 수 있는 제안을 담고 있다."

보고서의 핵심 권고 10가지는 무엇인가요?#

보고서는 번호를 매긴 권고 10가지로 시작합니다.¹ 줄여서 옮기고, 보고서 자체의 표현은 따옴표 안에 넣었습니다.

#	권고	보고서의 표현
1	새 기술에 적응하는 과정에서 수학자가 직업 세계를 새롭게 빚어야 한다	"자원과 조정, 그리고 거기에 드는 노력에 대한 인정이 뒷받침하는 지속적인 공동체 협력"
2	다양한 유형의 학술 작업을 가치 있게 여긴다	"학계의 유인 구조도 그에 맞게 바뀌어야 한다"
3	학생과 경력 초기 수학자를 우선한다	"훈련, 자금 지원, 역량 강화를 우선시한다"
4	서로 연결되고 큐레이션된 저장소와 새로운 출판 형식을 만든다	"데이터베이스, 상호작용형 작업, 해설을 담을 수 있도록"
5	형식 증명은 기존 관행을 보완해야 한다	"주제 전문가가 재사용 가능한 형식 라이브러리의 구축과 유지를 이끌면서"
6	학계, 산업계, 정부의 지속적인 협력 관계	"협력은 사람, 특히 훈련 중인 연구자를 중심에 두어야 한다"
7	대규모 협업을 장려한다	"지식을 조직하고 진전을 추적하는 새로운 방법으로, 그리고 그런 프로젝트 참여에 공로를 인정함으로써"
8	직업 규범을 재확인하고 갱신한다	"공정성, 동료애, 공로 표시, 협력을 강조하며"
9	AI에 의존하지 않는 기여 방식을 지킨다	"AI 도구 사용에 의존하지 않고 이 분야에 기여할 기회"
10	대중에게 수학을 알린다	"이 작업은 수학의 발전에 기여하는 것으로 인정되어야 한다."

목록에는 세 갈래의 흐름이 있습니다. 무엇을 기여로 칠 것인지, 공로와 책임을 어떻게 기록할 것인지, 분야에 어떤 기반이 필요한지입니다. 아래 절들은 이 흐름을 따라갑니다.

보고서는 공로 인정이 어떻게 바뀌기를 바라나요?#

출발점은 진단입니다. "수십 년 동안 정리 생산은 수학적 성취의 주된 척도였고, 채용과 승진 결정을 좌우해 왔다. 직업 세계가 바뀌면서 이것만으로는 수학적 이해를 진전시키고 수학 공동체를 강화하는 데 필요한 작업의 폭을 담아낼 수 없다."¹

그래서 보고서는 인정받을 일의 목록을 넓히자고 합니다. 넓고 깊은 지식, 새로운 연구 방향, 새로운 질문과 추측, 공개 프로젝트와 크라우드소싱 프로젝트에 대한 기여, 수학을 하고 조직하는 새로운 방식, 공동체에 도움이 되는 자원, 형식화 작업, 더 큰 연구 활동에 대한 참여, AI 도구를 쓰는 새로운 방법, 그리고 공동체 리더십입니다. 두 항목은 성격부터 새롭습니다.

• AI 증명의 해설. "중요한 결과에 대한 검증된 AI 생성 증명을 읽을 수 있는 수학으로 바꾸는 지적 작업은 수학 지식의 발전에 대한 중요한 기여다."
• '최초'에 두는 무게를 줄이기. "수학 공동체는 결과를 처음 증명한 것에 일차적 가치를 두는 오랜 관행에서 벗어나야 할 것이다. 특히 비교적 적은 노력으로 AI 도구에서 논증을 얻을 수 있는 경우에 그렇다."

채용과 승진에 대해서는 깊은 전문성이 여전히 중심에 있어야 하지만, 그 전문성을 보여 주는 증거의 범위는 넓어지고 있다고 말합니다. 지원 서류에 "소통 활동 진술서, 설명 동영상, 또는 수학 해설 활동의 증거"를 넣을 수 있고, 추천서도 이런 기여를 인정해야 한다고 제안하며, 더 이례적으로는 이렇게 말합니다. "이 전환기 동안 학과는 향후 연구 계획을 전혀 언급하지 않는 연구 진술서(research statement)를 허용하는 것도 고려할 수 있다."

Frank Calegari는 11월 1일 테런스 타오의 블로그에 쓴 기고에서 비슷한 주장을 폈습니다.³ 그의 첫 번째 구체적 제안은 "모든 작업을 AI의 도움을 받은 것처럼 평가하라"이며, 그는 보고서와 맞아떨어지는 공로의 정의를 내놓습니다. "가치 있는 문제를 고르고, 전적으로 AI를 써서 증명을 얻고, 그것을 철저히 이해하고, 그것으로 흥미로운 후속 질문이나 방향을 펼쳐 내는 사람은 상당한 수학적 기여를 한 것이다." 그는 보고서가 억제하려는 행동도 짚으며 이렇게 씁니다. "arXiv를 한 번만 봐도 우리 분야의 많은 사람이 무언가를 '최초'로 증명하려고 다소 볼썽사납게 서둘러 AI의 도움을 받은 논문을 쏟아 내는 모습을 볼 수 있다."

보고서는 저자 표시에 대해 무엇이라고 하나요?#

보고서는 저자 표시를 변하고 있는 것으로 다루며, 실험 과학에서 모델을 빌려 옵니다.

"저자 표시의 의미는 새로운 협업과 보급 방식과 함께 진화하고 있다. 저자 표시에 단일한 틀은 없지만, 더 큰 그룹을 위한 가능한 모델 하나는 실험 과학의 관행을 따르는 것이다. 참여자마다 조사, 분석, 검증, 작성, 검토, 편집, 연구비 확보 같은 역할을 명시할 수 있다."¹

이 이름들은 많은 학술지가 이미 쓰는 기여자 역할 분류 체계(Contributor Roles Taxonomy), 즉 CRediT와 겹칩니다. CRediT에는 역할 14가지(Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing)가 있으며, NISO 표준 ANSI/NISO Z39.104-2022입니다.⁵ 보고서는 CRediT를 언급하지 않지만, 보고서의 조언을 따르려는 수학자는 CRediT의 이름을 써서 분야를 넘어 뜻이 통하게 할 수 있습니다.

역할을 나눈다고 책임이 나뉘지는 않습니다. 바로 이어지는 문장은 보고서 전체에서 가장 엄격합니다.

"역할이 분명히 구분되지 않을 때, 저자들은 함께 논문을 세부 수준까지 이해하고 그 주장에 책임을 져야 한다. 형식적 확인도, AI 기반 확인도 이 책임을 대신하지 않는다."

이 문장은 두 가지 지름길을 막습니다. "Lean이 받아들였으니 옳다"와 "AI가 확인했다"입니다. 형식적 확인과 AI 검토는 증거입니다. 논문에 대해 답해야 하는 것은 여전히 저자입니다.

방법론 절이란 무엇이고, 무엇을 담아야 하나요?#

보고서에서 가장 실용적인 권고입니다.

"우리는 솔직한 소통을 통해서만 신뢰를 지킬 수 있다. 논문에는 실험 과학의 현재 관행과 비슷한 방법론 절이 있어야 하며, 그 제목은 다양한 관행을 반영하도록 일부러 고른 것이다. 의미 있는 방법론 절은 AI 기여의 성격과 범위를, 그리고 사람 저자들의 기여의 성격과 범위를 기록한다. 이런 진술은 사람의 책임을 보완하는 것이지 대신하는 것이 아니다."¹

여기에는 놓치기 쉬운 점이 세 가지 있습니다. 이 절은 AI의 기여만이 아니라 사람 저자의 기여도 다룹니다. 제목은 여러 관행에 두루 맞도록 정한 것이어서, 'Methodologies(방법론)'라는 절은 컴퓨터 탐색, 증명 보조기, AI 모델을 쓴 논문은 물론 그중 아무것도 쓰지 않은 논문까지 담을 수 있습니다. 그리고 이 절은 책임을 더하는 것이지, 책임의 어느 부분도 도구에 넘기는 것이 아닙니다.

이어 보고서는 "전문 단체와 출판사"에 "저자, 심사위원, 평가자를 위한 AI 사용과 사용 표기에 관한 명확한 지침을, 이것이 계속 갱신될 살아 있는 문서임을 인정하면서 마련하라"고 요청합니다. 그런 지침은 아직 공통된 형태로 존재하지 않습니다. 현재 학술지들은 AI 사용 진술을 서로 다른 위치에 서로 다른 문구로 요구합니다. 논문에 AI 사용을 표기하는 방법에서 정책 11개를 비교했고, 출판사별 현재 문구는 /docs/journals(영어)에 있습니다.

Calegari의 글은 어조에 대한 경고를 덧붙입니다. "지금은 AI 사용에 낙인이 따라붙고, 많은 AI 사용 공개 문구는 기계의 기여를 축소하려는 시도처럼 읽힌다."³ 보고서가 말하는 방법론 절은 그 반대입니다. 누가 무엇을 했는지를 담백하게 적는 것입니다.

AI의 도움을 받은 수학 논문의 방법론 절은 어떻게 쓰나요?#

학술지들이 형식을 정하기 전까지 쓸 수 있도록, 보고서의 문구를 바탕으로 만든 실용 점검표를 소개합니다. 이것은 Papex의 해석이지 CMSA가 낸 서식이 아닙니다.

기록할 것	적을 내용의 예	이유
도구와 버전, 날짜	"[제공자가 표시하는 모델 이름과 버전], 2026년 10월 4~9일"	AI 도구에 관한 사실은 빨리 낡고, 논문에 적힌 모델 이름은 스스로 밝힌 것임
각 도구가 한 일	"3절의 환원을 제안함. 보조정리 3.2의 증명 초안을 씀"	"AI 기여의 성격과 범위"1
각 저자가 한 일	"A.B.가 문제를 고르고 3절의 모든 단계를 확인함"	보고서는 "사람 저자들의" 기여도 요구함1
결과를 확인한 방법	"정리 1.1은 Mathlib(커밋 …)과 함께 Lean 4로 형식화됨"	독자는 어떤 종류의 확인을 했는지 알아야 함
명제를 확인한 방법	"C.D.가 형식적 명제를 정리 1.1과 한 줄씩 비교함"	보고서는 검증과 타당성 확인을 구분함(아래 참고)
확인하지 않은 것	"부록 B는 형식화하지 않았고 손으로만 확인함"	보고서의 표현으로는 솔직한 소통
기록이 있는 곳	"프롬프트, 출력, 버전은 …에 보관함"	주장을 다시 살펴볼 수 있도록
역할	"A.B.: 조사, 검증, 작성. C.D.: 형식 분석, 검토"	보고서의 실험 과학 모델

지어낸 이름과 빈칸을 넣은 예시입니다.

방법론. 3절의 환원은 A.B.가 1절에 적은 질문으로 시작한 대화에서 AI 모델([제공자가 표시하는 모델 이름과 버전], 2026년 10월 4~9일 사용)이 처음 제안했다. 모델은 보조정리 3.2의 증명 초안도 썼다. A.B.는 그 초안의 각 단계를 확인하고 다시 썼으며, p = 2인 경우의 오류를 찾아 바로잡았다. 정리 1.1의 증명은 Mathlib(커밋 [해시])과 함께 Lean 4로 형식화했다. 형식 증명의 대부분은 AI 코딩 보조 도구([이름과 버전])가 썼고, C.D.가 형식적 명제를 정리 1.1 및 그것이 의존하는 정의들과 비교했다. 부록 B는 형식화하지 않았으며 두 저자가 손으로 확인했다. 서술은 저자들 자신의 것이다. AI 모델이 1절과 4절의 수정을 제안했고, 저자들이 이를 검토했다. 역할: A.B., 조사(investigation), 검증(validation), 원고 작성 – 초고(writing – original draft). C.D., 형식 분석(formal analysis), 소프트웨어(software), 원고 작성 – 검토 및 편집(writing – review & editing). 두 저자는 논문의 모든 주장에 책임을 진다.

두 가지 습관이 있으면 이 절을 쓰기가 쉬워집니다. 날짜와 버전은 투고할 때가 아니라 작업하면서 그때그때 적어 두십시오. 모델은 이름이 바뀌고 대화는 스크롤 너머로 사라집니다. 그리고 확인한 것과 확인하지 않은 것을 그 순서대로 적으십시오. 독자는 "결과를 검증했다"는 일반적인 진술보다 "부록 B는 손으로만 확인했다"는 문장에서 더 많은 것을 얻습니다.

보고서는 형식화에 대해 무엇이라고 하나요?#

보고서는 변화를 몇 문장으로 설명합니다. Lean의 범용 라이브러리 Mathlib에는 "현재 800명 가까운 사람이 기여한 약 250만 줄의 형식 증명이 있다".¹ 보고서에 따르면 최근까지 현대 수학의 대부분은 형식화가 닿지 못하는 곳에 있었습니다. 라이브러리에 배경 지식이 부족했고, 드는 노력이 감당할 수 없을 만큼 컸기 때문입니다. "AI는 상황을 매우 빠르고 극적으로 바꾸었다." 보고서는 9월의 두 사례를 듭니다. 11일 만에 페르마의 마지막 정리에 대한 형식 검증된 증명을 만들어 내며 "중간 정리 2만 9,500개를 증명하는 코드 1,300만 줄을 생성한" Anthropic의 에이전트, 그리고 "Lean으로 형식 확인한 판본"과 함께 공개된 OpenAI의 나비에-스토크스 문제 해법 발표입니다. 결론은 이렇습니다. "이제 기존 수학의 대부분이 앞으로 몇 년 안에 형식화되리라 기대하는 것이 합리적이다."

저자에게 가장 쓸모 있는 부분은 하나의 구분입니다.

"형식 증명을 검증(verifying)하려면 각 단계가 신뢰할 수 있는 형식적 기반의 공리와 규칙에서 따라 나오는지 확인해야 하며, 이는 계산 증명 검사기가 할 수 있는 일이다. 타당성 확인(validation)을 하려면 증명의 형식적 결론이 의도한 수학적 주장을 정확히 나타내는지 확인해야 한다."

보고서가 의미 정렬(semantic alignment)이라고 부르는 두 번째 확인은 "근본적으로 수학자들이 판단할 일"이며, 보고서는 공동체에 그 기준을 마련하라고 요청합니다. 최근 여러 AI 주장을 두고 논쟁이 벌어진 지점이 바로 여기입니다. 증명은 Lean을 통과하면서도 초록에 적힌 것과 조금 다른 명제를 증명할 수 있습니다. Axiom의 유한 단순군 분류(CFSG) 형식화와 니바(Nivat) 추측 증명에서 그 사례를 살펴보았습니다.

학술지에 대해서는 신중합니다. "충분한 형식 라이브러리가 갖춰지면, 학술지는 저자가 투고에 형식화를 함께 내도록 장려하는 것을 고려해야 한다." 그러나 "AI 없이는 형식화가 훨씬 어려우므로, 형식 검증을 요구하면 AI를 쓰고 싶지 않은 저자가 불리해질 것이다". 이는 아홉 번째 권고, 그리고 'AI 선택'이라는 제목의 짧은 절과 맞닿아 있습니다. "공동체는 AI를 쓰지 않는 수학자의 선택을 존중해야 한다."

우선권, 선점, 오류에 대해서는 무엇이라고 하나요?#

직업 규범 항목에서 보고서는 학과 게시판에 붙여 둘 만한 짧은 목록을 제시합니다.¹

• "AI를 이용해 동료의 공개되지 않은 아이디어를 가로채는 것은 용납되지 않는다."
• "여러 그룹이 상당한 중복을 발견하면 협업과 공로 표시를 고려해야 한다. 우선권을 주장하려고 결과를 서두르는 일은 적극적으로 억제해야 한다."
• "강연에서 생긴 질문은 AI 모델에 묻기 전에 강연자에게 먼저 해야 한다."
• "AI 도구는 문헌 속 오류를 드러낼 것이다. 결론을 내리기 전에 각 오류의 중요성을 확정해야 한다. 국소적인 실수와 논문의 주된 논증을 무너뜨리는 빈틈은 서로 다른 대응을 받아야 한다. 오류를 발견하면 저자에게 연락하는 것 같은 전통적인 규범은 여전히 적용된다."

보고서는 그 영향이 경력 단계에 따라 다르다고 덧붙이며 이렇게 말합니다. "자리 잡은 수학자들은 성장 중인 연구자들을 적극적으로 보호해, 젊은 동료들이 이 시대의 불확실성을 불균형하게 떠안지 않도록 해야 한다."

AI 도구로 작업하면서 연구를 선점당할까 걱정된다면, 무엇을 언제 갖고 있었는지 보여 주는 실무적인 방법을 연구 아이디어를 선점당하지 않으려면에 정리했습니다.

출판에는 무엇이 바뀌나요?#

보고서는 "학술지 생태계는 개관 논문, 소프트웨어 리뷰, 데이터베이스, 상호작용형 논문, 애니메이션 시각화를 포함한 수학의 여러 새로운 산물을 담을 수 있도록 개편되어야 한다"고 말합니다.¹ 새로운 발표 매체 두 곳도 언급합니다. "AI의 도움을 받거나 AI가 생성한 수학을 위한 저장소"인 Hexagon과 "Lean 검증을 위한 등록소"인 Palomar입니다. 그리고 새로운 매체가 할 수 있는 일을 이렇게 설명합니다.

"새로운 매체는 보급과 타당성 확인을 구분하고, 버전 이력을 보존하고, 주장의 심사 상태를 표시할 수 있다."

보고서는 또 "검증 상태, 재사용 가능한 코드, 검색 가능한 인터페이스를 갖춘 정리, 추측, 예, 반례, 실험"의 큐레이션된 모음을 요청하며, 기존 사례로 에르되시 문제 모음(Erdős Problems), 부르갱 프로젝트(Bourgain Project), LMFDB, Beyond n log n을 듭니다.

규범에 대해서는 "전문 학회, 학술지, 연구비 지원 기관"에 "공로 표시, 방법론 절, 정확성에 대한 책임에 관한 규범을 마련하고, 문서로 남기고, 널리 알리라"고 요청하며, 'AI와 수학에 관한 라이덴 선언(Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics)'을 "논의의 기존 토대"로 제시합니다. 2026년 6월 2일 자로 나와 국제수학연맹이 지지한 이 선언은 연구자에게 AI 사용을 공개하라고 요청하고, 정확성과 인용에 대한 책임을 사람에게 두며, 공로는 사람 저자에게 돌아간다고 말합니다.⁴ Calegari는 이 선언이 "정신보다는 이름으로만 지켜지고 있다"고 봅니다.³

오픈 모델과 AI 연구소에 대해서는요?#

다섯 그룹 가운데 두 그룹은 바깥을 바라봤습니다.

오픈소스 그룹은 수학자를 위한 웹사이트와 도구가 누가 운영하는지, 올린 데이터가 어떻게 쓰이는지 밝히고, 라이선스를 "명확히 밝히고 찾기 쉽게" 하라고 요청합니다.¹ 오픈 모델에 대해서는 현실적입니다. 수학계가 만든 완전한 오픈소스 모델은 "접근성, 투명성, 연구 역량이라는 목표를 동시에 충족하기 어렵다"고 보고, 수학자들은 자신의 전문성이 가장 중요한 곳에서 기여하면서 안전 연구소를 포함한 다른 기관과 협력하라고 권고합니다.

학계와 AI 연구소 그룹은 젊은 수학자 양성을 최우선에 두고, AI 안전을 공동의 우선 과제라고 부릅니다. 권고 하나는 작성 경위(provenance)와 직접 관련됩니다. "가능할 때마다 AI 연구소가 자신들이 푼 문제 뒤에 있는 단계별 추론 과정을 공유하는 것은 가치가 있다." 이 그룹은 폭넓은 대표성을 갖춘 수학 자문 위원회 여러 개를 두자고 제안하고, Anthropic, OpenAI, Google DeepMind의 펠로십과 교육 프로그램부터 수학·인공지능 자문 그룹(Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence, AGMAI)과 사이먼스 재단(Simons Foundation)의 새로운 활동까지 기존 이니셔티브를 나열합니다.

Papex는 어떤 역할을 하나요?#

보고서의 요청 가운데 여럿은 기록을 남기는 일에 관한 것입니다. 누가 무엇을 했는지, 어느 버전인지, 무엇을 확인했는지입니다. Papex는 바로 그 부분을 위해 만들어졌습니다. Papex의 Publication(논문 기록)에서는 저자마다 CRediT 역할을 줄 수 있고, 기록에는 저자들이 밝힌 대로 AI가 어떻게 관여했는지가 적힙니다. 모델과 도구 이름은 스스로 밝힌 것입니다. 책임지는 사람이 정확히 하나의 버전에 서명하면, 그 버전의 솔트를 더한 지문(해시값)이 OpenTimestamps로 타임스탬프를 받아 비트코인에 고정됩니다. 누구나 계정 없이 /verify(영어)에서 서명자, 버전, 날짜를 확인할 수 있습니다. 이후 버전은 이전 버전과 연결된 채로 남습니다. Papex는 서명한 버전을 바탕으로 학술지가 정한 형식에 맞춰 AI 사용 문장을 써 줄 수 있으며, 그 형식은 /docs/journals에 정리되어 있습니다.

Papex는 증명을 확인하지 않고, 의미 정렬을 판단하지 않으며, 동료 심사가 아닙니다. 서명된 기록은 누가 어느 버전에 언제 서명했고, 도구가 무엇을 했다고 그 사람이 밝혔는지를 보여 줍니다. 수학이 옳다는 것을 보여 주지는 않습니다. 이와 별도로 Papex는 이름이 붙은 미해결 문제에 대한 AI 활용 주장을 papex.org/ai-claims(영어)에 모아 두며, 각 주장은 출처가 밝힌 그대로이고 Papex가 확인하지 않은 것입니다.

앞으로는 어떻게 될까요?#

보고서는 학과들에 평가와 채용에 관한 제안을 지금 실행하라고 요청하고, 학회, 학술지, 연구비 지원 기관에는 보고서가 설명한 규범을 만들라고 요청합니다.¹ 보고서가 꼽은 남은 주제에는 출판과 학부 교육이 있고, 서밋 웹사이트에서 의견을 받습니다.

수학자 개인에게 첫걸음은 가장 작은 일입니다. 다음 논문을 낼 때 도구가 무엇을 했는지, 저자마다 무엇을 했는지, 무엇을 확인했고 무엇을 확인하지 않았는지 담백하게 적은 방법론 절을 더하는 것입니다. 이 가운데 어느 것도 학술지가 요구할 때까지 기다릴 필요가 없습니다.

출처#

1. Report of Summit on Math Research in the Age of AI (Harvard CMSA, 2026년 10월 22~23일 서밋), 12쪽, 2026년 11월 3일 확인 ↩ a b c d e f g h i j k l m
2. Summit on Math Research in the Age of AI, 서밋 웹사이트 (Harvard CMSA), 2026년 11월 3일 확인(페이지가 자동 접속을 차단해 내용은 보고서를 바탕으로 설명함)
3. Frank Calegari, Mathematics has changed. Let's act like it (테런스 타오 블로그 기고, 2026년 11월 1일), 2026년 11월 3일 확인 ↩ a b c
4. Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics (2026년 6월 2일), 2026년 11월 3일 확인 ↩
5. CRediT – Contributor Roles Taxonomy (NISO), 2026년 11월 3일 확인 ↩
6. Hexagon과 Palomar, 보고서에 언급된 대로, 2026년 11월 3일 확인