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TL;DR
OpenAI의 Mark Chen은 Navier–Stokes 연구 과정에서 사람이 사용자 데이터를 직접 확인한 일은 없지만, ChatGPT와 Codex 개선에는 사용자 피드백과 비식별 데이터를 활용한다고 밝혔습니다. Levent는 자신의 수학 연구와 OpenAI 연구진 사이의 협력이 배제된 경위를 설명하며, 비식별 데이터가 모델 개선에 쓰였을 가능성을 OpenAI가 인정한 점을 문제 삼았습니다. 댓글에서는 비식별화가 사용자의 핵심 아이디어와 지식 기여를 보호하지 못하며, 학습 거부 설정을 켠 데이터까지 활용되는지 불분명하다는 비판이 이어졌습니다. 함께 제시된 수학 자료는 viscous scale과 에너지 항등식을 이용해 두 폭발 구성의 타당성을 비교하며, 한 구성은 e^17551 규모로 조건을 위반하고 다른 구성은 1차 수준을 통과한다고 기록합니다.
섹션별 상세
Mark Chen은 Navier–Stokes 연구에 사람이 사용자 데이터를 직접 들여다보거나 agent가 사용자 데이터를 활용한 일은 없었다고 밝혔습니다. 동시에 OpenAI가 ChatGPT와 Codex를 개선하기 위해 사용자 피드백과 비식별 데이터를 종합적으로 사용한다고 말해, 특정 연구에 직접 데이터를 투입한 경우와 일반적인 모델 개선 과정을 구분했습니다. 이 구분은 데이터가 특정 연구의 입력으로 쓰였는지와 모델 개선 과정에서 간접적으로 영향을 줬는지를 나누려는 것이지만, 실제 사용 범위는 명확히 드러나지 않았습니다.
Levent는 OpenAI 연구진과 협력할 의사가 있었고 저자 자격 자체에는 큰 관심이 없었다고 밝혔습니다. 그러나 복도에서 들은 대화와 자신을 논문에서 제외하면 Millennium Prize가 주어진다는 취지의 이야기를 근거로, 협력 구조가 이미 굳어진 상태였다고 주장했습니다. 그는 자신의 측에서 Claude와 함께 무작위 아이디어를 실험하던 비공식 작업이었음에도 연구소 간 협력이 성사되지 않은 점을 불필요하고 전략적이지 못한 선택으로 평가했습니다.
댓글의 핵심 쟁점은 비식별화가 수학자들의 지식 기여와 데이터 권리를 분리하지 못한다는 점입니다. 사용자들은 개인 식별 정보만 제거해도 미공개 증명 아이디어, 영업 비밀, 문제 해결의 방향과 같은 핵심 가치가 남을 수 있으며, 이를 모델 학습이나 내부 실험에 쓰면 단순한 개인정보 보호와 다른 윤리 문제가 생긴다고 지적했습니다. 특히 학습 거부 설정을 켠 사용자의 데이터가 비식별 처리 후에도 모델 개선, Fine-tuning, 합성 데이터 생성에 활용되는지에 대한 답변을 요구했습니다.
댓글 작성자들은 ChatGPT와 Claude에 수학 문제를 입력한 뒤 연구소가 유사한 문제를 해결하면 사용자의 기여를 인정해야 하는지 문제를 제기했습니다. 일부는 대화 기록이 향후 학습 데이터가 될 수 있다는 일반적인 인식만으로는 특정 연구의 아이디어와 결과를 가져간 행위를 정당화할 수 없다고 봤습니다. 논란을 해소하려면 연구에 사용된 agent logs와 데이터 처리 경로, 학습 거부 설정의 실제 적용 범위를 공개해야 한다는 요구가 나왔습니다.
첨부된 수학 자료는 Justin Hill의 The Viscous Scale as a Test of Blowup Constructions라는 연구 페이지를 담고 있습니다. Leray의 하한과 에너지 항등식을 viscous scale에 적용해 폭발 구성의 scaling data를 검증하며, 한 구성은 e^17551만큼 조건을 벗어나고 다른 구성은 1차 수준에서 조건을 통과한다고 기록합니다. 이미지에는 OpenAI ChartScales의 비율이 n의 여섯 자릿수 범위에서 0.24에서 2.57로 변하고, Chen–Hou profile이 12.6배 보정됐다는 수치도 함께 표시됩니다.
용어 해설
- 비식별 데이터(De-identified Data)
- — 개인 식별 정보나 직접적인 신원 단서를 제거한 데이터입니다. OpenAI는 사용자 피드백과 제품 사용에서 나온 비식별 데이터를 ChatGPT와 Codex 개선에 활용한다고 밝혔지만, 원래 작업의 지식이나 아이디어까지 분리되는지는 논란이 되고 있습니다.
- Navier–Stokes 방정식(Navier–Stokes Equations)
- — 유체의 속도와 압력 변화를 기술하는 편미분방정식입니다. 기사에서는 이 방정식의 해가 특정 조건에서 폭발할 수 있는지와 관련된 수학적 연구가 OpenAI의 데이터 활용 논쟁과 연결되어 등장합니다.
- Euler 방정식 폭발(Euler Blowup)
- — Euler 방정식의 해가 유한한 시간 안에 무한대로 커지는 현상을 가리킵니다. 원문에서는 Navier–Stokes 연구와 유사한 폭발 구성의 검증 사례가 언급되며, 관련 계산 결과가 이미지에 포함되어 있습니다.
- 개인 식별 정보(PII)
- — 이름, 연락처처럼 특정 개인을 식별할 수 있는 정보입니다. 댓글 작성자들은 PII를 제거해도 사용자의 수학적 아이디어나 영업 비밀까지 사라지는 것은 아니므로, 비식별화가 데이터 사용의 윤리적 문제를 해결하지 못한다고 지적합니다.
- 데이터 학습 거부 설정(Opt-out)
- — 사용자가 자신의 콘텐츠를 모델 개선이나 학습에 쓰지 않도록 선택하는 절차입니다. 댓글에서는 이 설정을 켠 사용자의 대화가 비식별 처리 뒤에도 학습이나 내부 실험에 쓰이는지 명확히 밝혀야 한다는 요구가 이어집니다.
기술
- ChatGPT
- Codex
- Claude
- OpenAI ChartScales
- agent
활용 사례
- 사용자 대화와 피드백을 활용한 모델 개선
- 비식별 데이터 기반 내부 실험
- 수학 연구용 AI agent 활용
- 모델 학습 거부 설정 관리
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원문 발행 2026. 09. 09.수집 2026. 09. 09.출처 타입 RSS
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