AI 코딩 도구 Cursor가 2025년 개발자들의 작업 방식을 바꿨다면, 2026년은 과학자들 차례일까요? OpenAI가 이 질문에 답하기 위해 Prism을 내놓았습니다. 과학 논문 작성을 위한 AI 워크스페이스죠. GPT-5.2가 통합된 LaTeX 편집기이자 참고문헌 관리자입니다.
OpenAI의 과학 담당 VP Kevin Weil은 화요일 출시 행사에서 이렇게 말했습니다. “2026년은 AI와 과학에 있어, 2025년이 AI와 소프트웨어 엔지니어링에게 그랬던 해가 될 것입니다.” ChatGPT 계정만 있으면 누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
출처: OpenAI launches Prism, a new AI workspace for scientists – TechCrunch
여러 도구를 오가는 연구자의 고충
물리학자, 수학자, 컴퓨터 과학자들은 논문을 쓸 때 LaTeX를 사용합니다. 복잡한 수식과 인용을 처리하는 데는 워드나 구글 독스보다 낫지만, 배우기 어렵고 도표를 그리는 TikZ 명령어는 몇 시간씩 잡아먹기도 하죠.
게다가 연구자들은 텍스트 편집기, PDF 리더, LaTeX 컴파일러, Zotero나 Mendeley 같은 참고문헌 관리자, 그리고 별도의 AI 챗봇 창을 오가며 작업합니다. 도구들이 서로 대화하지 못하니 맥락이 끊깁니다. ChatGPT에 질문할 때마다 텍스트를 복사해서 붙여넣어야 하죠.
Prism은 이 모든 것을 하나로 묶었습니다. 클라우드 기반이라 LaTeX를 로컬에 설치할 필요도 없고, 실시간 협업도 가능합니다. 버전 충돌도 줄어듭니다. 모두가 같은 문서를 봅니다.
전체 문서를 이해하는 AI
Prism의 핵심은 GPT-5.2가 논문 전체를 볼 수 있다는 점입니다. 주변 텍스트, 수식, 인용, 그림, 구조를 다 이해합니다. 단순히 붙여넣은 텍스트만 보는 ChatGPT와는 차원이 다르죠.
손으로 쓴 수식 사진을 올리면 LaTeX 코드로 변환해줍니다. arXiv 같은 데이터베이스에서 관련 논문을 찾아 인용에 추가할 수도 있습니다. 일반상대성이론 대학원 수업 계획을 짜달라고 하면 문제 세트까지 만들어냅니다. 개별 작업은 혁신적이지 않지만, 문맥을 아는 환경에서 한 번에 처리한다는 게 새롭습니다.
OpenAI는 이를 “깊은 워크플로우 통합”이라고 부릅니다. Cursor가 VS Code에 자동완성만 추가한 게 아니라 전체 코드베이스를 이해하도록 환경을 재구성한 것처럼, Prism도 같은 접근법을 연구 논문에 적용했습니다.
실제로 작동하는가
OpenAI는 Prism 출시 직전, 수학 분야에서 의미 있는 성과를 냈습니다. 2026년 1월, 헝가리 수학자 Paul Erdős가 남긴 유명한 미해결 문제 중 하나인 #728번을 GPT-5.2와 정리 증명 시스템 Aristotle이 완전히 자율적으로 풀었습니다.
필즈상 수상자이자 세계 최고의 수학자로 불리는 Terence Tao가 직접 결과를 검증했습니다. 그는 이제 GitHub 위키에서 Erdős 문제에 대한 AI 기여를 추적하고 있습니다. 크리스마스 이후 15개 문제가 ‘해결됨’으로 바뀌었고, 11개에 AI가 관여했습니다.
다만 Tao의 평가는 신중합니다. 그는 이를 “가장 낮게 달린 과일”이라고 표현했습니다. 표준 기법으로 풀 수 있지만 바쁜 수학자들이 신경 쓰지 않았던 문제들이죠. AI는 이런 문제들을 체계적으로 수확할 수 있습니다.
실제로 GPT-5.2는 경쟁 수준의 수학 문제에서 77%의 정확도를 보이지만, 진정한 통찰이 필요한 개방형 연구 문제에서는 25%에 그칩니다. 알려진 기법으로 풀 수 있는 문제는 해결하지만, 새로운 아이디어를 생성하는 데는 어려움을 겪습니다.
한계도 명확하다
OpenAI는 Prism을 가속기로 포지셔닝하지, 대체물로 보지 않습니다. 도구는 논문을 쓰는 것을 돕지만 실험을 설계하거나 데이터를 수집하거나 새로운 통찰을 생성하지는 못합니다.
이게 중요한 이유는 마케팅이 다른 인상을 줄 수 있기 때문입니다. “Cursor가 코딩에 한 일을 과학에”라는 표현은 변혁을 암시하죠. 하지만 코딩과 연구는 중요한 점에서 다릅니다. 코드는 실행되거나 안 되거나 둘 중 하나입니다. 연구는 창의성, 도메인 전문성, 현재 AI가 결여한 실험적 검증을 요구합니다.
AI 시스템은 환각을 일으킵니다. 자신감 넘치는 말도 안 되는 소리를 만들어내죠. 수학에서는 Lean 같은 형식 검증 시스템이 이를 잡아냅니다. 증명이 맞거나 틀리거나 둘 중 하나니까요. 대부분의 과학 분야는 그런 안전망이 없습니다. 생물학자, 화학자, 물리학자는 계산이 아닌 실험을 통해 주장을 검증해야 합니다.
개방형 연구 문제에서 25%라는 점수는 강조할 가치가 있습니다. 네 번 중 세 번은 진정한 통찰이 필요한 질문 앞에서 GPT-5.2가 실패합니다. Prism은 논문을 다듬고 수식을 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 생각하는 과학자를 대체할 수는 없습니다.
과학을 20년 앞당길 수 있을까
Weil이 말한 목표는 야심찹니다. “2030년에 2050년에나 달성했을 과학적 돌파구를 이루는 것.” 20년의 진전을 4년에 압축하려면 더 나은 글쓰기 도구 이상이 필요합니다.
하지만 수학 결과들은 AI가 특정 유형의 작업을 가속화할 수 있음을 보여줍니다. 수십 년 동안 미해결로 남아있던 문제들이 AI를 체계적으로 적용하면 몇 시간 만에 풀립니다. 형식 검증은 해법이 올바름을 보장하고, 이 프로세스는 인간의 노력이 확장되지 못하는 방식으로 확장됩니다.
이게 수학 너머로 일반화될지는 불분명합니다. 물리학은 수학적 기초를 가지지만 실험적 검증이 필요합니다. 생물학과 화학은 깔끔한 공리에 맞지 않는 지저분한 실제 데이터를 다룹니다. 의학은 논문을 얼마나 빨리 쓰든 상관없이 수년이 걸리는 임상 시험을 요구합니다.
LaTeX와 싸우고, 도구들을 오가며 인용을 관리하고, 텍스트를 한 섹션씩 ChatGPT에 복사하는 데 지친 연구자들에게 Prism은 더 나은 무언가를 제공합니다. OpenAI가 바라는 만큼 과학을 바꿀지는 아직 아무도 예측할 수 없는 요인들에 달려 있습니다.
참고자료:
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