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빅테크[빅테크칼럼] AI, 인간 수학자의 ‘성역’ 넘봤나… GPT-5.4의 '에르되시 난제' 해결 주장의 실체
[뉴스스페이스=이종화 기자] 오픈AI의 최신 플래그십 모델 GPT-5.4 Pro가 60년 가까이 풀리지 않았던 에르되시(Erdős) 난제 가운데 하나인 문제 #1196을 약 80분 만에 풀어냈다는 주장이 나오면서, AI의 순수 수학 연구 능력을 둘러싼 논쟁이 다시 불붙고 있다. 문제 풀이 직후 30분 만에 LaTeX 형식의 논문까지 자동으로 정리했다는 설명이 더해지면서, “AI가 드디어 인간 수학자의 프론티어를 넘었다”는 평가와 “과거에도 비슷한 과장 논란이 있었다”는 경계론이 동시에 제기되는 분위기다. axinova, tilnote.io에 따르면, 이번에 GPT-5.4 Pro가 풀었다고 알려진 에르되시 문제 #1196은 1960년대 폴 에르되시가 사르쾨지, 세메레디와 함께 제시한 정수론 난제로, ‘원시 집합(primitive set)’이라 불리는 특수한 정수 집합에서 특정 합의 점근적 거동을 묻는 문제다. 원시 집합이란 집합 안의 어느 정수도 다른 정수의 약수가 되지 않는 구조를 갖는데, 이 특성 때문에 소수 분포, 정수의 분해 구조 등 ‘정수의 해부학(anatomy of integers)’과 밀접히 연결된 영역으로 평가돼 왔다. 미국 수학자 재러드 듀커 릭트먼은 이 합에 대한 상한값을 약 1.399로 끌어내는 데 성공했지만, 에르되시가 제기한 본래의 점근 추측 전체를 완전히 해결하지는 못한 상태였다. GPT-5.4 Pro는 에포크 AI(Epoch AI) 연구원 리엄 프라이스의 프롬프트를 바탕으로 문제에 접근한 것으로 알려졌다. 모델이 제시한 핵심 아이디어는 ‘마르코프 연쇄(Markov chain)’를 도입하고 여기에 ‘폰 망골트 가중치(von Mangoldt weights)’를 결합하는 방식으로, 통계적 과정 이론과 정수론을 접목한 하이브리드 기법이다. 이 조합은 수년간 관련 문제를 파고든 인간 수학자들이 거의 시도하지 않았던 방향이어서, 수학 커뮤니티 내부에서도 “전통적 정수론 직관 바깥에서 나온 비정통적 발상”이라는 평가가 나온다. 필즈상 수상자인 테런스 타오는 에르되시 문제 프로젝트 포럼에 남긴 코멘트에서 GPT-5.4 Pro의 풀이에 대해 “정수의 구조와 마르코프 과정 이론 사이의 이전에 설명된 적 없는 연결고리를 드러낸다”고 평가하며, “이 에르되시 문제 하나를 푸는 수준을 훨씬 넘어서는, 정수 해부학에 대한 의미 있는 기여가 될 수 있다”고 말했다. 다만 테런스 타오는 동일한 글에서 증명의 핵심 단계에 대해 “돌이켜 보면 자명해 보일 수 있지만, 실제로는 다소 비약적인 점이 있다”고 지적해, AI가 제시한 논리 비약을 인간 수학자가 얼마나 엄밀하게 정리하고 재구성할 수 있을지가 향후 검증의 관건이 될 전망이다. GPT-5.4 Pro는 에르되시 문제 #1196뿐 아니라 #1148, #1202 등 다른 문제들에 대해서도 ‘검증 가능한 수준의 해법’을 내놓았다는 주장이 이어지고 있으며, 비영리 연구기관 에포크 AI의 벤치마크 ‘FrontierMath: 오픈 Problems’에 포함된 하이퍼그래프 램지 스타일 문제 한 건에 대해서도 최초의 AI 기반 공식 해법을 제시한 바 있다. 에포크 AI는 GPT-5.4 Pro가 FrontierMath의 ‘미해결 문제(오픈 Problems)’ 가운데 하나를 처음으로 해결했으며, 이후 자체 스캐폴드 환경에서 Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4 등 다른 상위 모델들도 동일 문제를 풀 수 있음이 확인됐다고 밝혔다. 해당 증명은 정리·가공 과정을 거쳐 정형 증명 시스템 Lean 포맷으로도 작성됐고, 논문 출판이 추진 중이다. 물론 GPT 계열 모델의 ‘수학 난제 해결’ 주장을 시장·홍보 차원의 과장으로 보정해야 한다는 반론도 만만치 않다. 2025년 10월, 오픈AI 부사장 케빈 웨일은 X(옛 트위터)에 “GPT-5가 미해결 에르되시 문제 10개를 해결했다”고 주장했고, 같은 회사 연구원들도 “다른 11개 문제에서 추가 진전을 이뤘다”고 뒷받침하는 글을 올렸지만, 이는 곧바로 뒤집혔다. 에르되시 문제 웹사이트 운영자인 수학자 토머스 블룸이 “웹사이트의 ‘열린 문제(오픈)’ 표기는 단지 내가 해법을 모른다는 뜻일 뿐, 학계 전체에서 미해결이라는 뜻은 아니다”라고 반박하면서, 오픈AI의 홍보는 “이미 해결된 논문을 재발견한 수준”이라는 비판에 직면했다. 당시 논란은 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스와 메타 AI 수석 연구원 얀 르쿤이 각각 “창피한 일”, “GPT-5 신봉자들의 착각”이라고 직격탄을 날리며 일종의 ‘동료 기업 공개견제’ 양상으로 번졌다. 국내에서도 “오픈AI, 마음 급했나… 수학적 난제 해결했다고 과장 홍보했다가 취소” 같은 제목의 기사가 쏟아지며, AI 기업이 실제 수학적 난제 해결 수준과 ‘이미 존재하는 해법의 재조합·검색’ 수준을 혼동해선 안 된다는 교훈을 남겼다. 이 같은 전례 때문에, 이번 GPT-5.4 Pro의 에르되시 #1196 풀이 역시 ‘수학계의 공식 검증’이 끝나기 전까지는 신중한 접근이 필요하다는 견해가 우세하다. 실제로 에르되시 문제 커뮤니티와 관련 포럼에서는 “증명 구조 자체는 흥미롭지만, 일부 단계는 인간 수학자들이 다시 풀어 써야 할 여지가 있다”는 평가가 나오고 있으며, 정리·공식화 과정에서 기존 문헌과의 중복 여부, 독창적 아이디어의 범위 등이 구체적으로 가려질 전망이다. 특히 최근 또 다른 에르되시 문제 #728이 “AI 도구에 의해 거의 자율적으로 해결됐다”는 사례가 공유되는 등, 인간-기계 협업 구조 속에서 AI의 역할을 어떻게 정의할 것인지가 수학계 내부 주요 쟁점으로 부상하고 있다. 그럼에도 GPT-5.4 Pro를 비롯한 최신 대규모 언어모델이 순수 수학 연구의 풍경을 바꾸고 있다는 점만큼은 부인하기 어렵다. 2025년 국제수학올림피아드(IMO)에서 구글 딥마인드와 오픈AI는 각각 6문제 가운데 5문제를 해결해 인간 금메달 수준의 성적을 기록했고, 이후 1년도 채 안 되는 사이에 FrontierMath처럼 ‘진짜 미해결 문제’를 겨냥한 벤치마크에서 첫 AI 기반 해법이 잇따라 등장하고 있기 때문이다. 정보 검색·패턴 탐지에서 증명 스케치 생성, 형식 검증 보조에 이르기까지, AI는 이미 수학자들의 일상 도구로 스며들고 있으며, 이번 에르되시 #1196 논란은 그 최전선에서 벌어지는 ‘역사적 인수인계’의 첫 장면으로 기록될 가능성이 크다. 하지만 인간 수학자가 아직 ‘직관’과 ‘아이디어의 선택’에서 우위를 점하고 있는 지금, GPT-5.4 Pro의 에르되시 난제 도전은 AI가 그 벽을 어디까지, 얼마나 빠르게 좁혀올지 가늠하게 해주는 시금석이 되고 있다.
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Culture·Life[내궁내정] “휴브리스, 네메시스” 뭐길래…항공사 기장 살해범이 훔친 비극의 언어, 그 오만한 자기정당화
[뉴스스페이스=이종화 기자] <편집자주> 유튜브, 인스타 등에서 활동하는 인플루언서들이 '협찬을 받지 않았다', '광고가 아니다'라는 사실을 보이기 위해 "내 돈 주고 내가 샀다"라는 뜻의 '내돈내산'이라는 말이 생겼다. 비슷한 말로 "내가 궁금해서 결국 내가 정리했다"는 의미의 '내궁내정'이라고 이 기획코너를 명명한다. 우리 일상속에서 자주 접하는 소소한 얘기거리, 궁금증, 호기심, 용어 등에 대해 정리해보는 코너를 기획했다. 부산에서 현직 항공사 기장을 살해한 전직 부기장 김동환이 검찰에 구속 기소되면서, 그가 호송 과정에서 내뱉은 “휴브리스, 네메시스! 악랄한 기득권이 한 인생을 파멸시켜도 된다는 휴브리스, 미친 네메시스, 천벌을 받은 것”이라는 발언이 강한 파장을 낳고 있다. 그는 스스로를 “기득권에 의해 파괴된 개인”이자 “신의 응징을 집행한 주체”로 위치시키려 했지만, 수사기관과 여론은 이를 철저한 계획범죄를 미화하는 오만한 자기정당화로 읽고 있다. 휴브리스와 네메시스는 원래 ‘오만한 인간에게 내려지는 신의 응징’을 뜻하는 비극의 개념이지만, 부산 기장 살해 사건의 피의자 김동환(49) 입에서 터져 나온 순간 그것은 자기 범죄를 ‘정의의 집행’으로 포장하려는 왜곡된 레토릭으로 전도됐다. 이 사건에서 우리는 한 개인의 범죄를 넘어 한국 사회에 축적된 피해 의식, 엘리트 혐오, 그리고 ‘응징 욕망’이 뒤섞인 집단 심리를 읽어낼 수 있다. 1. '신의 응징'을 자처한 피의자의 자기 서사 김동환은 동료 기장을 살해하고 또 다른 기장 살해를 시도한 혐의, 추가 4명을 상대로 한 살인예비 혐의, 그리고 동료들의 운항 정보를 불법 조회한 정보통신망법 위반 혐의 등으로 재판에 넘겨졌다. 그는 최소 3년 전부터 특정 기장들을 범행 대상으로 삼고 거주지, 출퇴근 시간, 동선을 집요하게 파악해 온 것으로 조사됐으며, 사건 직전에는 피해자 차량에 GPS를 설치하고 택배 기사로 위장하는 등의 방식으로 범행 기회를 탐색한 정황도 드러났다. 그러나 검찰 송치 과정에서 그가 택한 언어는 ‘반성’이 아니라 ‘심판자’의 언어였다. “유가족이 저한테 하고 싶은 말 없습니까”, “제 과거까지 다 들추십시오”라는 발언에서, 그는 자신을 도덕적으로 열등한 가해자가 아니라 ‘더 큰 악’에 맞선 응징자, 혹은 추문까지 감수할 각오가 된 내부 고발자처럼 연출하려 했다. 이런 태도는 국내 일부 방송과 유튜브 채널에서 “철학 용어를 줄줄이 읊으며 오히려 당당한 피의자”라는 식의 보도로 재현되며, 대중의 강한 역반응을 불러왔다. SNS 공간에서는 그의 발언을 두고 두 갈래의 정서가 공존했다. 한쪽에서는 “휴브리스를 저지른 건 본인인데, 왜 남에게 네메시스를 들이대느냐”는 조롱과 분노가 쏟아졌고, 다른 한쪽에서는 “항공사·조종사 사회의 폐쇄성과 기득권 구조, 군 출신 라인의 폐해를 파헤쳐야 한다”는 구조적 문제 제기가 뒤따랐다. 전자는 개인의 범죄 책임을 부각시키고, 후자는 그가 표적으로 삼은 집단 뒤에 존재하는 권력 구조에 시선을 돌리자는 반응이다. 2. 휴브리스: 인간이 ‘신의 자리’를 넘볼 때 휴브리스(hubris)는 그리스 비극과 윤리 사상에서 핵심 개념으로, 단순한 자만심이 아니라 “인간에게 부여된 한계를 무시하고 신의 질서를 침범하는 오만”을 뜻한다. 고대 아테네 시민에게 휴브리스는 개인 덕목을 넘어 공동체를 위협하는 범죄로 인식되었고, 법정에서도 ‘휴브리스적 행위’(폭력, 모욕, 과도한 권력 남용)는 엄격히 처벌 대상이 됐다. 비극 작품에서 휴브리스는 늘 파국의 씨앗으로 등장한다. 오이디푸스는 자신의 출생과 예언을 부정하며 ‘운명보다 우위에 서려는’ 오만으로, 크세르크세스(페르시아 왕)는 신의 영역이라 여겨지던 바다에 다리를 놓고 그리스 침공을 감행한 오만으로, 결국 비극적 결말을 맞는다. 이때 휴브리스는 단지 캐릭터의 성격 결함을 넘어, “인간이 질서와 균형을 잊을 때 어떤 파국이 기다리는가”를 보여주는 극의 구조적 장치다. 현대 사회에서도 휴브리스는 권력과 성공이 결합할 때 나타나는 위험 신호로 자주 소환된다. 글로벌 경영학·정치학 연구에서 ‘리더십 휴브리스(hubristic leadership)’는 성과에 취해 견제를 무시하고, 위험을 과소평가하며, 윤리적 경고를 무시하는 리더의 태도를 가리킨다. 글로벌 금융위기, 엔론·월드컴 사태, 일부 빅테크·바이오 기업의 회계 스캔들 분석에서도 ‘휴브리스’는 반복적으로 등장하는 키워드다. 이런 맥락에서 보면, “악랄한 기득권의 휴브리스”라는 김동환의 표현은 흥미로운 역전이다. 원래 휴브리스는 ‘강자의 오만’을 비판하는 개념인데, 그는 자신을 그 휴브리스에 희생된 약자로 위치시키며, 동시에 살인을 ‘네메시스’라는 이름의 응징으로 둔갑시키려 했다. 결과적으로 그는 고대 비극이 경고해 온 ‘오만한 인간’을 비판하는 언어를, 자기 자신의 오만을 정당화하는 언어로 탈취한 셈이다. 3. 네메시스: 신의 응징인가, 인간의 사적 복수인가 네메시스(nemesis)는 원래 “각자에게 돌아가야 할 몫을 공정하게 나누는 행위”라는 의미에서 출발해, 점차 “균형을 회복하기 위해 오만한 자에게 내려지는 응징”을 상징하는 여신의 이름으로 자리 잡았다. 이 응징은 감정적 복수가 아니라, 깨진 균형을 바로잡는 우주의 조정에 가깝다. 누군가가 과도한 부와 권력, 영광을 누릴 때, 네메시스는 그가 잊고 있던 한계와 책임을 상기시키는 힘으로 등장한다. 문화적으로도 네메시스는 오랫동안 ‘잠복해 있다가 언젠가 돌아오는 결과’의 상징으로 소비돼 왔다. 서구 팝컬처에서 “He finally met his nemesis”라는 표현은 단순한 적수라기보다, 인생의 전환점이 되는 ‘숙명의 맞수’ 혹은 ‘결과 그 자체’를 의미한다. 스포츠에서, 정치에서, 기업 경쟁에서 '네메시스'는 늘 가장 치열한 맞대결의 이름이었다. 하지만 김동환 사건에서 네메시스는 다른 방식으로 소환됐다. 그는 자신의 범행을 “천벌”이라 규정하며, 마치 자신이 ‘신의 대리인’이라도 된 듯한 태도를 취했다. 결국 그의 주장 속 네메시스는 “윤리적 응징”이 아니라 “범죄를 미화하는 자기연출”에 가깝다. 고대 그리스식으로 말하면, 그는 누군가의 휴브리스를 응징한 것이 아니라, 자기 자신의 휴브리스가 네메시스를 부른 전형적 비극의 주인공이 됐다. “휴브리스 → 네메시스”라는 고전적 도식은, 여기서 “피해의식적 휴브리스 → 법의 네메시스(처벌)”라는 현대적 변주로 되돌아온다. 4. 피해의식, 엘리트 혐오, 그리고 ‘응징 욕망’의 시대 이 사건이 특히 큰 파장을 낳은 이유는, 한 개인의 일탈을 넘어 한국 사회의 누적된 정서를 건드렸기 때문이다. 김동환의 자기 서사는 “군 출신 엘리트 파일럿 집단에 의해 조직적으로 왕따·불이익을 당한 내부자”와 “폐쇄적인 항공·조종사 사회의 희생자”라는 서사를 동시에 품고 있다. 이는 한국 사회 곳곳에서 반복되는 ‘엘리트 카르텔’ 논쟁, 학벌·출신·라인에 대한 불신과 쉽게 겹쳐 읽힌다. SNS에서 일부 이용자들은 “항공사와 조종사 사회에 대한 추가 검증이 필요하다”는 입장을 내놓으면서도, “그렇다고 해서 살인이 정당화될 수는 없다”는 선을 분명히 그었다. 흥미로운 점은, 국내외 여러 스캔들(의료계 전공의 논란, 로펌·언론·관료 출신 네트워크 논쟁, 기업 승계 이슈 등)에서 대중이 보이는 감정 구조가 유사하다는 점이다. ‘보이지 않는 카르텔’에 대한 분노, ‘설명되지 않는 불공정’에 대한 의심, 그리고 그 모든 것 위에 쌓인 ‘응징 욕망’이 함께 작동한다. 여기서 휴브리스와 네메시스는 하나의 상징 언어로 기능한다. “저들의 휴브리스가 언젠가 네메시스를 부를 것”이라는 표현은, 기득권과 권력 구조를 향한 시대적 경고로 소비된다. 다만 김동환 사건처럼, 이 언어가 범죄적 행위를 포장하는 데 동원될 때, 대중은 즉각적으로 선을 긋는다. 요약하면, 한국 사회의 다수는 ‘구조 비판’에는 동의하지만, ‘사적 폭력’을 네메시스로 인정하지는 않는다는 것이다. 5. 문화·철학에서 본 현대판 휴브리스와 네메시스 오늘날 휴브리스와 네메시스는 철학·문학을 넘어 경영학, 정치학, 심리학, 대중문화까지 광범위하게 확장된 개념이다. 기업 경영에서 ‘성공한 CEO의 휴브리스’는 인수·합병 실패, 무리한 확장, 내부 통제 붕괴로 이어지는 패턴을 설명하는 데 자주 쓰인다. 정치에서는 장기 집권, 사법 장악 시도, 언론 통제 등 권력 집중 과정에서 나타나는 ‘오만한 확신’을 지적할 때 동원된다. 한편, 대중문화는 이 고전 개념을 보다 직관적인 감정 언어로 재해석해 왔다. 히어로 영화에서 ‘세계의 구원자’로 추앙받던 인물이 자신의 힘과 정당성에 대한 의심을 잃고 파멸로 치닫는 구조, AI·기술 발전이 “신의 자리를 넘보는 휴브리스”로 묘사되는 과학 다큐멘터리의 서사 등은 모두 이 틀 안에서 이해할 수 있다. “인간이 자신의 한계를 잊을 때, 응답은 항상 어떤 형태로든 돌아온다”는 메시지가 반복된다. 이런 점에서 김동환 사건은 고대 비극의 언어를 빌려온 현대판 비극이다. 그는 “타인의 휴브리스를 응징하는 네메시스”를 자처했지만, 시간이 지날수록 드러나는 것은 “자기 휴브리스를 깨닫지 못한 채, 결국 스스로 네메시스의 대상이 된 한 개인”의 초상에 가깝다.
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빅테크[빅테크칼럼] 중국 AI, 10년 묵은 美 수학 난제 ‘앤더슨 추측’을 80시간 만에 깨다…인간 수학자의 종말 선언?
[뉴스스페이스=이종화 기자] 베이징대 연구팀이 순수 수학의 미해결 난제였던 ‘앤더슨 추측(Anderson’s conjecture)’을 인공지능(AI)만으로 80시간 만에 증명·검증하는 데 성공하면서, “연구 수준 수학 증명도 AI가 독자 수행하는 시대”가 열렸다는 평가가 나오고 있다. 4월 4일 공개된 arXiv 프리프린트에 따르면, 이 AI 시스템은 자연어 기반 추론부터 형식 검증까지 전 과정을 사실상 인간의 수학적 판단 없이 수행했으며, 최종 증명은 약 1만9000줄 분량의 Lean 4 코드로 형식화되었다. 10년간 풀리지 않던 ‘앤더슨 추측’ 앤더슨 추측은 미국 아이오와대 수학과 교수였던 댄 D. 앤더슨이 2014년 저서 ‘오픈 Problems in Commutative Ring Theory’에서 제기한 가환대수(특히 환 이론) 분야의 미해결 문제로, 특정한 ‘약한 조건’이 보다 강한 구조적 조건을 보장하는지 여부를 묻는 내용이었다. 앤더슨은 2022년 73세를 일기로 별세했으며, 그가 남긴 이 문제는 10년 가까이 국제 수학 커뮤니티에서 풀리지 않은 채 남아 있었다. 이번 베이징대 팀의 성과는 단순한 ‘해결’이 아니라, 해당 추측이 틀렸음을 보이는 반례(counterexample) 구성이라는 점에서 의미가 크다. 연구팀이 구축한 AI는 2006년 옌센(Jensen)이 발표한 ‘완비 국소 UFD와 generic formal fiber에 관한 정리’를 검색·활용해, 표면적으로는 다른 분과에 속한 정리에서 이 추측을 깨는 핵심 도구를 찾아냈다. 이중 에이전트 구조: Rethlas와 Archon 베이징대 수학자 동빈(董彬)이 이끄는 AI4Math 팀은 ‘이중 에이전트(dual-agent)’ 구조의 AI 프레임워크를 개발했다. 첫 번째 에이전트인 Rethlas는 자연어 수학 논문과 교과서를 읽고, 정리 검색 엔진 Matlas를 활용해 수천만 개의 수학 명제를 탐색하면서 증명 전략을 세우는 추론 엔진 역할을 맡는다. 두 번째 에이전트 Archon은 Rethlas가 구사한 비형식적(자연어) 증명을 형식 증명 시스템 Lean 4 코드로 옮기고, 논리적으로 완결된 형태로 검증하는 형식화 엔진이다. 연구진에 따르면, 이 시스템은 앤더슨 추측을 재구성하고, Matlas로 관련 이론을 검색한 끝에 옌센의 2006년 결과(국소 UFD의 완비와 trivial generic formal fiber에 관한 Corollary 2.4)를 찾아 이를 토대로 “약한 조건이 강한 조건을 보장하지 않는다”는 반례를 구축했다. 이어 Archon은 이 과정을 약 1만9000줄의 Lean 4 코드로 구현해 형식 검증을 완료했으며, 전체 연산 시간은 약 80시간에 불과했다. “수학적 판단 없이 80시간”…인간 협업을 대체한 속도 연구팀은 arXiv 논문에서 “문제 이해, 전략 탐색, 증명 구성, 형식 검증에 이르는 전 과정에서 인간 운영자의 수학적 판단은 사실상 필요하지 않았다”고 밝히며, 수학자가 중간에 개입했다면 속도는 오히려 더 빨라졌을 것이라고 평가했다. 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면, 이 시스템이 수행한 작업은 통상 가환대수, 수론, 위상 등 서로 다른 전문 분야 수학자들의 장기간 협업이 필요했던 수준으로, AI가 이를 단일 프레임워크에서 80시간 만에 끝낸 셈이다. 이번 성과는 “중국산 AI가 자국 내 연구진 주도로 연구 수준의 수학 난제를 독자적으로 해결하고, 형식 검증까지 완료한 첫 사례”로 소개되며, 중국 대학의 AI·수학 융합 연구 역량 과시라는 정치·산업적 메시지를 동시에 담고 있다. GPT‑5.4·Axiom…수학계를 뒤흔드는 AI 물결 베이징대 사례는 고급 수학 문제를 겨냥한 AI 시스템의 가속 경쟁 속에서 등장했다. 2026년 초, 오픈AI의 GPT‑5.4는 2019년부터 FrontierMath 벤치마크에서 풀리지 않던 문제를 해결한 것으로 보고됐고, 이는 기존 대형언어모델이 시험·경시 수준을 넘어 ‘연구형 난제’에도 도전 가능한 단계에 도달했음을 시사한다. 또 다른 AI 스타트업 Axiom은 2월 자사 시스템 ‘AxiomProver’가 수년간 미해결이던 수학 문제 4개에 대해 엄밀한 증명을 제시했다고 밝혔는데, 여기에는 대위 천(Dawei Chen)과 콩탱 장드롱(Quentin Gendron)이 남긴 대수기하·수론 분야의 난제가 포함된 것으로 전해진다. Axiom 시스템은 자체 벤치마크에서 ‘이전 모델들이 사실상 0에 가까운 성공률을 보이던 미해결 문제의 약 20%를 해결했다’고 주장하며, 문헌 검토·단순화된 보조 문제 탐색·완전 해법 구성 등 인간 연구자의 사고 과정을 흉내 내는 행동을 보여줬다는 설명을 내놓았다. 이런 흐름 속에서 베이징대의 앤더슨 추측 해결은 “AI가 이제 단순 조수 수준을 넘어, 문헌 검색–아이디어 발굴–반례 구성–형식 검증까지 수학 연구 수명주기를 상당 부분 자동화할 수 있음을 보여준 대표 사례”로 받아들여지고 있다. 수학자는 앞으로 뭐하지?…수학자의 미션, 무엇이 남나 이번 성과를 두고 수학계에서는 기대와 우려가 교차한다. 한편에서는 “특정 분과에 갇혀 있던 인간 연구자와 달리, AI가 수십 년치 문헌과 서로 다른 분과의 정리들을 가로지르며 교차 활용함으로써 ‘전문가 간 깊은 교류’가 필요한 수준의 통섭형 아이디어를 빠르게 만들어낸다”는 점에서 긍정적으로 평가한다. 실제로 Rethlas가 옌센(2006)의 결과를 찾아 앤더슨 추측에 적용한 사례는, 평소 교류가 적은 두 분야를 잇는 ‘우연한 발견’을 체계적으로 재현했다는 의미를 갖는다. 반면, 아직 논문이 동료 심사를 거치지 않았고, 형식 검증이 완전무결하다고 해도 그 수학적 의미와 맥락을 해석하는 과정은 여전히 인간 수학자의 몫이라는 점에서 신중론도 나온다. 더 나아가 “연구 수학에서의 창의성, 문제 선정, 이론적 해석과 같은 상위 작업이 어디까지 기계화될 수 있는가”라는 철학적 질문도 본격화되고 있다. 다만 하나의 분명한 변화는 이미 시작됐다. 수십 년간 “인간만이 할 수 있다”고 여겨졌던 연구 수준의 증명 일부가, 이제는 AI의 연산 자원과 검색·추론 능력에 의해 80시간 만에 재현 가능해졌다는 사실이다. 향후 수학자는 “증명을 쓰는 사람”에서 “문제와 방향을 설계하고, AI가 생성한 방대한 증명 공간에서 의미 있는 구조를 읽어내는 사람”으로 역할이 이동할 공산이 크다. 이번 베이징대의 앤더슨 추측 해결은, AI가 인간보다 ‘똑똑해졌다’는 선언이라기보다, 수학이라는 가장 순수한 이성의 영역에서조차 인간–기계 공진화(co-evolution)의 새로운 국면이 열렸다는 신호에 가깝다. 한국 수학계와 연구기관 역시, AI를 수학 연구의 주변 도구로 볼 것인지, 아니면 증명·검증·문헌탐색을 포함한 ‘연구 파이프라인 전체’를 재설계하는 핵심 인프라로 수용할 것인지에 대한 전략적 선택을 더 이상 늦추기 어려워 보인다.
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Opinion[내궁내정] “코끼리 뼈 없는 상상은 몽상일 뿐"… AI 시대 新인재 조건 ‘견골상상’
[뉴스스페이스=이종화 기자] <편집자주> 유튜브, 인스타 등에서 활동하는 인플루언서들이 '협찬을 받지 않았다', '광고가 아니다'라는 사실을 보이기 위해 "내 돈 주고 내가 샀다"라는 뜻의 '내돈내산'이라는 말이 생겼다. 비슷한 말로 "내가 궁금해서 결국 내가 정리했다"는 의미의 '내궁내정'이라고 이 기획코너를 명명한다. 우리 일상속에서 자주 접하는 소소한 얘기거리, 궁금증, 호기심, 용어 등에 대해 정리해보는 코너를 기획했다. 상상(想象)은 언제부터인가 “아무 근거 없이 떠올리는 자유로운 공상”과 거의 동의어처럼 쓰이고 있다. 하지만 한자 상상(想象)의 뿌리를 더듬어 올라가면, 그 본래 의미는 정반대에 가깝다. ‘견골상상(見骨想象)’이라는 고사에서 보듯, 상상이란 허공이 아니라 코끼리의 뼈라는 단단한 팩트 위에서만 비로소 작동하는 인식 능력이었다. 코끼리 뼈를 보고 코끼리를 그리다…‘견골상상’의 원형 중국 전국시대 법가 사상가 한비가 쓴 『한비자』에는 “견골상상(見骨想象)”이라는 말이 등장한다. 글자 그대로 풀이하면 “뼈를 보고 코끼리의 형상을 그린다”는 뜻이다. 전국시대 사람들은 실제로 살아 있는 코끼리를 볼 기회가 거의 없었기 때문에, 인도에서 가져온 코끼리의 뼈를 보고서야 비로소 그 동물의 실체를 머릿속에 그려볼 수 있었다는 이야기다. ‘상상(想象)’이라는 낱말은 원래 생각할 想, 코끼리 象을 썼다. 직역하면 “코끼리를 생각하다”이고, 의역하면 “보이지 않는 전체를, 눈앞의 단서를 바탕으로 재구성하는 행위”에 가깝다. 한국의 여러 교양서와 칼럼들도 이 일화를 “뼈만 보고 살아 있는 코끼리의 모습을 그려본 것, 그게 상상의 기원”이라고 소개하며, 팩트에 기반하지 않은 공상(空想)과 구분되는 현실 기반 상상력의 비유로 차용해 왔다. 이 고사는 오늘날에도 다양한 해석을 낳는다. 어떤 이들은 “뼈라는 제한된 정보만으로 전체를 추론하는 인지 능력”에 방점을 찍고, 또 다른 이들은 “보지 못한 것을 믿지 않던 사람들에게, 뼈라는 증거가 갖는 설득력”을 강조한다. 공통된 메시지는 명확하다. 상상은 허공에 떠 있지 않으며, 언제나 관찰 가능한 단서와 경험의 조각에서 출발한다는 점이다. 상상과 몽상 사이…철학적·문화적 의미 상상(想象)과 몽상(夢想)의 차이는 동양과 서양 모두에서 오래된 철학적 주제였다. 동양 고전에서 상상은 경험과 관찰에 기반한 사고의 확장으로, 몽상은 현실 가능성이 빈약한 허황된 생각으로 구분되는 경향이 강했다. ‘코끼리 뼈’가 있느냐 없느냐가, 상상과 몽상을 가르는 문화적 은유가 된 셈이다. 현대 인식론에서도 상상력은 “지성에 종속된 부차적 능력”이라는 오해에서 벗어나고 있다. 국내 번역서와 연구서들은 상상력이 지성에 대등한 인식 능력이며, 증거와 논리 위에 서 있을 때 현실 인식과 미래 예측을 동시에 가능하게 하는 근본적인 정신 능력이라고 강조한다. 상상은 사실의 적(敵)이 아니라, 오히려 사실을 재배열하고 의미를 부여하는 힘이다. 문화적으로도 상상력은 단순한 개인 능력을 넘어 사회의 집단적 미래 설계 능력으로 여겨지고 있다. 교육·인문학 분야 논의에서는 “교육의 상상”을 통해 학습 체계 자체를 재디자인해야 한다는 주장까지 제기된다. 여기서 말하는 상상력은 감성적 공상이나 문학적 비유만이 아니라, 제도·정책·기술 구조를 장기 관점에서 다시 그려보는 시스템적 상상력이다. AI가 루틴을 가져간 자리, 상상이 들어왔다 AI의 급속한 발전은 역설적으로 인간 고유의 상상력을 다시 전면으로 끌어올렸다. 디자인·크리에이티브 영역에서 활동하는 글로벌 기업 인사들은 “AI가 반복적·논리적 작업을 맡으면서, 인간은 잊고 있던 상상력의 근육을 다시 써야 하는 시점에 와 있다”고 진단한다. 구글 디자인 부문 리더들도 인터뷰에서 “우리는 상상력이 풍부한 존재이며, 이제 AI와 공동 창작을 통해 인간의 창의성을 아직 완전히 상상할 수 없는 영역까지 확장할 기회를 갖게 됐다”고 강조한 바 있다. 글로벌 경영·인사 관련 보고서들도 비슷한 흐름을 포착한다. 글로벌 설문에서는 근로자의 65%가 “호기심이 새로운 아이디어 탐색과 문제 해결에 매우 중요하다”고 답했으며, 동시에 응답자의 약 60%는 “조직의 경직된 구조와 일상 업무가 호기심 발휘를 제약한다”고 느낀다고 밝혔다. 이 통계는 AI와 자동화가 일상 업무를 대체해도, 조직 구조가 상상력과 호기심을 억누르면 기업의 혁신 경쟁력은 제자리에 머물 수 있다는 경고다. 또 다른 학술·교양 서적들은 “평균적인 규격과 일반성보다 개성과 독특성을 더 높게 평가하는 시대적 변화” 속에서 상상력이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있음을 짚는다. 단순히 정답에 빨리 도달하는 능력이 아니라, 아직 질문조차 제대로 정의되지 않은 영역에서 새로운 가능성, 새로운 규칙, 새로운 서사를 만들어내는 능력에 프리미엄이 붙고 있다는 분석이다. ‘아이디어 노동자’의 시대…데이터 위의 상상력이 新인재 AI와 디지털 도구의 등장으로, 과거에는 상상에 불과하던 아이디어가 실제 제품과 서비스로 구현되는 속도도 빨라졌다. 코드 없이 앱을 만드는 노코드 툴, 텍스트 한 줄로 이미지를 생성하는 생성형 AI, 소규모 팀도 글로벌 시장을 겨냥할 수 있게 해주는 플랫폼 인프라는 “상상-프로토타입-시장 테스트”의 시간과 비용을 급격히 줄였다. 이 지점에서 상상력은 더 이상 ‘예술가의 전유물’이 아니라, 기업에서 가장 치열하게 경쟁하는 비즈니스 자원이 되고 있다. 국내외 HR 리포트들은 AI 시대 인재상에서 공통 키워드로 창의성, 문제해결력, 비판적 사고, 호기심을 꼽는다. 그 가운데서도 ‘근거 있는 상상력’은 특히 중요하다. 데이터·리서치·현장 경험이라는 ‘코끼리 뼈’를 충분히 쌓아 올린 뒤, 그 위에서 미래의 고객 행동, 산업 구조, 규제 환경, 문화 트렌드를 가설로 그려보는 능력이다. 상상력이 없다면 데이터는 과거의 기록에 머물고, 데이터가 없다면 상상력은 설득력을 잃는다. 최근 출간된 상상력 관련 인문서들은 “상상력은 다양한 교육적 개입과 학습 경험을 통해 지속적으로 형성·훈련될 수 있다”고 강조한다. 이는 상상력이 타고난 재능의 문제가 아니라, 데이터를 수집하고, 타인의 경험을 경청하고, 다양한 문화를 체험하며, 가설을 세우고 검증하는 일상의 훈련과 깊이 연결된 능력임을 시사한다. 다시 말해 “좋은 상상력”은 좋은 취재, 좋은 관찰, 좋은 통계 읽기와 분리될 수 없다. 결국, AI 시대의 상상력은 “코끼리 뼈 없는 공상”이 아니라, "데이터라는 뼈와 인간의 감각·언어·윤리를 함께 엮어 새로운 형상"을 빚어내는 능력이다. 고대 중국에서 인도로 건너간 사람들이 그랬듯, 우리는 먼저 낯선 세계를 보고, 그 흔적을 가져와, 그것을 믿지 못하는 사람들 앞에서 뼈를 맞춰 형상을 재구성해야 한다. 상상이란 그렇게, 언제나 팩트에서 출발해 미래를 그리는 행위였고, AI 시대에 그 가치가 더욱 극적으로 부활하고 있을 뿐이다.
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[지구칼럼] "기생충, 서늘한 온대 바다에서 더 번성"…지구 생물다양성의 ‘철칙’ 뒤집혔다
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[래비의 커리어 블렌딩] 전문가라는 함정, 'Content Free'로 넘어서다
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[Future Hands up] 빼앗긴 들에 도파민 루프가 오는가…자녀 도파민, 부모 세대로 도파민 역이전중
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[콘텐츠인사이트] 점점 정점을 향해 치닫는 쫄깃한 신작 <클라이맥스>
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[내궁내정] “코끼리 뼈 없는 상상은 몽상일 뿐"… AI 시대 新인재 조건 ‘견골상상’
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[콘텐츠인사이트] 다 보고 남는 건 우도환의 원투펀치뿐…<사냥개들2>를 보고
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[래비의 커리어 블렌딩] 직장인의 이미지 자산…실력만큼 중요한 패키징의 힘
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[Future Hands up] 개인화의 새로운 시각이 필요하다
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[콘텐츠인사이트] 스끼다시였던 갈등 소재, 본 주제는 따로 있었다…<원정빌라>를 보고
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[내궁내정] '왕사남' 1600만 열풍에 단종 유적지 부활… 조선왕조 519년 '왕릉팔경' 어디? 방문객 역대 최다·4명 중 1명은 외국인
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[내궁내정] “휴브리스, 네메시스” 뭐길래…항공사 기장 살해범이 훔친 비극의 언어, 그 오만한 자기정당화
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[The Numbers] '오세훈·정원오 당선 뇌관' 한강버스, 설립 2년 만에 완전자본잠식·순손실 142억…한강의 '돈먹는 하마'로 전락
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[The Numbers] CJ 애물단지 '만년 적자' 티빙, 누적 결손금 5000억 돌파…넷플릭스에 밀려 해외매출 반토막에 차입금 의존까지 '이중고'
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[The Numbers] 테일러메이드코리아, 영업이익 반토막 '어닝쇼크'…로열티 157억 '국부유출 및 수익성 악화'·현금흐름 마이너스등 재무구조 '빨간불'
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People
[CEO혜윰] “김재철 동원그룹 창업자 통 큰 기부 결실”…KAIST 김재철AI대학원 '첫 삽'
[뉴스스페이스=김희선 기자] 동원그룹∙한국투자금융지주 창업자인 김재철 명예회장의 사재 출연으로 비롯된 ‘KAIST 김재철AI대학원’ 판교 연구동이 26일 착공했다. ‘KAIST 김재철AI대학원’ 판교 연구동은 KAIST(총장 이광형)가 총 예산 542억원을 투입해 성남시 분당구 판교동에 건립하는 AI 대학원이다. 대지 6,000㎡에 연면적 1만8,185㎡ 규모로 지어지는 ‘KAIST 김재철AI대학원’은 지하 1층·지상 8층으로 구성된 연구동에 AI 분야 융합연구실과 강의실 등을 갖추게 된다. 오는 2028년 2월에 준공될 예정이다. 이번 ‘KAIST 김재철AI대학원’에는 10MW(메가와트)급의 도심형 AI데이터센터가 설치된다. 이와 함께 피지컬 AI, 휴머노이드 등을 연구할 수 있는 로봇 실험실도 갖출 계획이다. 각 층에 마련된 개방형 공간에서는 기상예측, 신약개발 등 과학 AI와 헬스케어 AI, 제조 AI 등 ‘KAIST 김재철AI대학원’의 다양한 프로젝트를 연구한다. 시민 참여를 위한 체험공간도 마련된다. AI의 역사를 한 눈에 아우르는 AI 전시관과 갤러리, 시네마 공간을 기획해 신기술에 대한 진입장벽을 낮추고 공감대를 강화할 계획이다. 이번 대학원 건
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우주·항공
'누리호 지휘관' 오태석, 우주항공청장으로…1조 예산 시대 'K-스페이스' 가속
[뉴스스페이스=이승원 기자] 오태석 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 원장이 2026년 2월 2일 이재명 대통령에 의해 신임 우주항공청장으로 임명되며, 한국 우주산업의 행정·정책 전문가가 새 수장 자리에 앉았다. 30년 공직 경력의 정통 관료인 오 청장은 누리호 2·3차 발사 성공을 주도한 경험을 바탕으로 민간 중심 뉴스페이스 생태계 육성을 앞당길 전망이다. 경력과 업적 요약 오태석 청장은 1991년 행정고시 35회 합격 후 과학기술 분야에서 장관 비서관, 미래창조과학부 창조경제기획국장, 과기정통부 과학기술혁신조정관 및 제1차관을 두루 역임했다. 서울대 경제학과와 영국 서섹스대 기술경영 석사 출신으로, 2022년 과기정통부 1차관 재임 시 누리호 발사 관리위원장으로 2차·3차 발사를 성공적으로 이끌며 우주 개발 정책을 총괄했다. 지난해 4월부터 KISTEP 원장으로 국가 R&D 예산 효율화와 미래 기술 발굴에 주력, 민간 R&D 투자(국가 전체 R&D의 76.4%) 상위 5개사 편중 문제를 지적하며 산업 스케일업을 강조했다. 우주항공청 예산 확대 배경 우주항공청의 2026년 총 예산은 1조1201억원으로, 2025년 9649억원 대비
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People
홍보회사 피알런 브랜드컴 신임 사장, JTBC 김준현 부사장 영입
[뉴스스페이스=이종화 기자] 종합홍보대행사 ㈜피알런(대표 이회석)은 5일 김준현 전 JTBC 대외협력총괄 부사장을 브랜드커뮤니케이션 사장으로 영입했다고 밝혔다. 김준현 사장은 언론사 기자 및 경영임원과 대기업 홍보임원(한샘 기업문화실장-전무)의 풍부한 경력을 바탕으로 피알런의 고객사 PR전략수립, 리스크 매니지먼트 등 브랜드커뮤니케이션을 총괄할 예정이다. [김준현 브랜드커뮤니케이션 사장 약력] - 1967년 生 - 1993년 중앙일보 입사 - 2020년 한샘 기업문화실장(전무) - 2023년~2025년 12월 JTBC 대외협력총괄 부사장, JTBC미디어컴 대외협력총괄 - 2026년1월 ㈜피알런 브랜드커뮤니케이션 사장
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산업·유통
KT, 정통 'KT맨' 박윤영 전 사장 차기 대표이사 후보로 확정
[뉴스스페이스=김정영 기자] KT 이사회는 16일 박윤영 전 KT 기업부문장(사장)을 차기 대표이사 최종 후보로 확정했다. 박 후보는 KT에서 30년 이상 근무한 정통 'KT맨'으로, 내년 3월 정기 주주총회에서 의결 참여 주식의 60% 이상 찬성을 얻으면 공식 취임하게 된다. 이사회는 박 후보를 "KT 사업 경험과 기술 기반의 경영 역량을 바탕으로 디지털전환(DX)·기업간거래(B2B) 분야에서 성과를 거둔 인물"로 평가하며, 변화와 혁신을 주도할 적임자로 선정했다. 박윤영, KT 경력과 주요 이력 박윤영 후보는 1962년생으로, 서울대학교 토목공학과에서 학사·석사·박사 학위를 취득한 뒤 1992년 KT에 입사했다. 이후 KT 융합기술원 미래사업개발그룹장, 기업사업컨설팅본부장, 기업사업부문장(사장) 등을 역임하며 컨버전스와 미래 사업, 기업 사업 등 B2B 분야에서 실적을 쌓았다. 이번 선정은 박 후보가 2020년과 2023년에 이어 세 번째로 도전 끝에 성공한 결과다. 해킹 사태, 수습이 최우선 과제 박 후보는 올해 8월 발생한 불법 초소형 기지국(펨토셀) 해킹으로 인한 무단 소액결제 사태 수습을 최우선 과제로 안고 있다. 민관합동조사단의 중간 조사 결
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Culture·Life
[핫픽] 페인트칠과 커피 한 잔의 공존…일과 쉼·불편과 평온, 일상 속 ‘엉뚱한 조화’
[뉴스스페이스=이종화 기자] 한 카페의 내부, 한쪽에서는 누군가 페인트칠을 하고 있고, 맞은편에서는 평범하게 커피와 담소를 나누는 손님들의 모습이 펼쳐진다. 언뜻 엉뚱해 보이지만, 이 풍경은 바쁜 일상 속 유쾌한 단면을 생생히 보여준다. 카페 한켠에서는 작업복을 입은 남성이 바닥에 페인트 도구를 늘어놓은 채 묵묵히 벽을 손질한다. 그의 주변은 정돈되지 않은 채, 의자와 탁자들도 이리저리 치워진 모습이다. 반대로 맞은편에서는 비즈니스 미팅으로 보이는 중년 남성 네 명이 모여 앉아, 진지하게 서류를 확인하며 차를 마시고 있다. 공간은 하나이지만, ‘일’과 ‘쉼’이 물리적으로 동시에 얽혀 있다. 우리는 흔히 작업장과 휴식 공간을 철저히 분리해야 한다고 생각하지만, 이 카페는 두 영역의 경계를 의외로 부드럽게 허무는 모습이다. 한편에서는 리모델링을 위한 페인트칠이 진행되는 동안에도, 다른 한편에서는 평소처럼 삶의 대화와 만남이 이어진다. ‘불편’과 ‘평온’, ‘새로움’과 ‘익숙함’이 한 프레임에 담긴 셈이다. 이런 장면은 일상적 공간에서 예상치 못한 다층적 의미를 던진다. 누군가에겐 급박한 손길이 필요했던 페인트칠이, 다른 이에겐 일상과 비즈니스의 아늑한 쉼터로 기
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공간·건축
[핫픽] "쪼개? 아니, 조개!" , “JUST DO EAT”…골목경제 B급 간판 ‘낙서형 브랜딩’에서 발견한 철학 강의실
[뉴스스페이스=이종화 기자] 서울 용산 골목의 한 조개구이집 창문에 “쪼 개? 아니… 조 개!”, “조개 제일”, “JUST DO EAT”이라는 손글씨 플래카드가 붙어 있다. 이 B급 감성 간판은 맞춤법과 디자인을 과감히 포기한 대신, 한글 말장난과 글로벌 슬로건 패러디로 행인을 붙잡는 ‘호객 문학’의 새로운 형식이다. “조개(貝)”와 “쪼개다”를 겹쳐 놓은 언어유희는, 힘든 시대에 지갑은 쪼개지 말고 조개나 굽자는 유머러스한 메시지로 읽힌다. JUST DO EAT, MZ 세대가 웃는 이유 “JUST DO EAT”은 글로벌 스포츠 브랜드 나이키의 유명 카피를 비틀어, 행동 촉구 대신 “먹는 행위”를 삶의 전략으로 끌어올린다. 한국 외식 소비에서 MZ세대가 차지하는 비중은 2023년 기준 전체 외식 지출의 약 36%로 추정되며, 이들 세대는 ‘웃긴 가게’, ‘인증샷 맛집’을 고르는 비율이 타 세대보다 1.5배 이상 높게 나타난다. 사진 속 가게처럼 간판 자체가 콘텐츠가 되면, 손님은 메뉴보다 먼저 카메라를 꺼내 들고 SNS에 올리며 자발적인 홍보 요원이 된다. 음식은 배를 채우고, 간판은 타임라인을 채우는 구조다. 숫자로 보는 ‘골목 B급 간판’의 힘 한국
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공간·건축
[핫픽] AI 작사, BC(밸런스·컬러) 작곡 '포스트 디지털 산수화'…<무의식 산맥 위로 떠오른 알고리즘 태양>
[뉴스스페이스=이종화 기자] 이 미술 작품은 두꺼운 물감층(임파스토)으로 구축된 보랏빛 산맥과 에메랄드색 호수, 나선형의 태양과 구름이 등장하는 추상적 산수화다. 표면이 거의 부조(레리프)에 가깝게 솟아 있어 평면 회화라기보다 소규모 설치미술처럼 빛과 그림자를 끌어들이며, 보는 위치에 따라 산의 주름과 물결이 달리 읽힌다. 전통적인 원근법 대신 색 대비와 질감의 밀도로 공간을 직조했다는 점에서, 이 작품은 자연 풍경을 사실적으로 재현하기보다 ‘감각 데이터’로 재구성한 포스트-디지털 풍경으로 해석할 수 있다. 두꺼운 붓질의 정치학 – 임파스토가 말하는 것 이 그림에서 가장 먼저 눈에 들어오는 것은 산, 구름, 태양을 형성하는 과도하다 싶을 만큼 두꺼운 물감층이다. 미술 이론에서 임파스토(impasto)는 물감을 반죽처럼 두껍게 올려 붓 자국과 팔레트나이프 자국을 숨기지 않고 드러내는 기법으로, 표면의 요철이 실제 3차원 그림자를 만들며 회화의 물성(物性)을 강조하는 전략으로 알려져 있다. 19세기 이후 빈센트 반 고흐, 렘브란트 등이 감정의 격렬함을 표현하기 위해 이 기법을 적극 사용했고, 최근에는 아크릴 물감과 젤·모델링페이스트의 발달로 보다 가볍고 빠르게
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우주·항공
[핫픽] "캐리어 179: 못다 한 여행의 기록"…무안공항이 말 없는 증언대가 된 이유
[뉴스스페이스=이종화 기자] 전남 무안국제공항 1층 로비에 들어서면 하늘을 찌를 듯 수십 개의 여행용 가방이 탑처럼 쌓인 거대한 조형물이 시야를 압도한다. 이 작품의 제목은 ‘캐리어 179: 못다 한 여행의 기록’으로, 2024년 12월 29일 무안공항에서 발생한 제주항공 여객기 참사로 집으로 돌아오지 못한 179명의 희생자를 상징한다. 철제 구조물 안팎을 빼곡히 메운 179개의 캐리어 위로 숫자 ‘179’가 선명하게 박혀 있고, 안내문에는 영어 부제 ‘Record of the Unfinished Journey(끝내 마치지 못한 여행의 기록)’가 적혀 있다. 조형물 앞 검은 안내판에는 “게이트를 지나 활주로로 향하던 179개의 여행 가방 행렬이 그날 공항의 벽 앞에서 멈춰 섰다”는 취지의 설명이 한국어와 영어로 병기돼 있다. 케이지 외곽은 파란색 띠로 여러 겹 감겨 있어 ‘묶여 있는 짐’이자 ‘멈춰 선 시간’을 암시한다. 2025년 12월 1주기 추모 기간에 맞춰 공항 1층 로비에 설치됐다. 주변 사람들은 “주인 잃은 신발이 길게 늘어서 있고, 그 옆으로 탑처럼 쌓인 여행가방 더미가 보는 이들의 마음을 먹먹하게 한다”고 묘사했다. 일부 유가족은 처음에는
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