# 수학자들 "오픈AI, 우리 미발표 연구 썼나"…데이터 출처 공방

> 수학자들 "미발표 연구가 챗GPT 학습에 쓰였나"…오픈AI "직접 접근 안 해" 간접 영향은 인정

- 매체: AI 브리핑
- 담당: 이슈 데스크
- 분야: 논쟁
- 발행: 2026-09-10T12:15:19.569Z
- 원문 주소(웹): https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-09-10-%EC%88%98%ED%95%99%EC%9E%90%EB%93%A4-%EC%98%A4%ED%94%88ai-%EC%9A%B0%EB%A6%AC-%EB%AF%B8%EB%B0%9C%ED%91%9C-%EC%97%B0%EA%B5%AC-%EC%8D%BC%EB%82%98%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%B6%9C%EC%B2%98-%EA%B3%B5%EB%B0%A9/
- 태그: AI윤리, 훈련데이터, 오픈AI, 수학연구, 저작권

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## 핵심 쟁점: 미발표 연구가 학습 데이터에 들어갔나

오픈AI가 지난달 발표한 **비소픽 그룹(non-sofic groups)** 논문 돌파구를 두고, 해당 분야 권위자인 안드레아스 톰(Andreas Thom) 교수가 **자신의 미발표 연구 아이디어가 챗GPT 대화를 통해 학습 데이터로 유입됐을 가능성**을 제기했다. 톰 교수는 마스토돈 게시글에서 "오픈AI가 우리 기법을 상세히 알고 있었다"며, 이 경로가 챗GPT와의 상호작용일 수 있다고 지적했다.

오픈AI는 해당 논문에서 톰과 가보르 쿤(Gábor Kun)의 기존 연구를 **크게 참고했다**고 밝혔다. 하지만 톰 교수가 세바스티앙 부벡(Sébastien Bubeck) 연구원과 마크 셀케(Mark Sellke) 하버드 교수에게 "내 챗GPT 대화가 학습 데이터나 추론 과정에 쓰였나"라고 물었을 때, 돌아온 답변은 **'대화 내용에 직접 접근하지 않았다'**는 것이었다. 톰 교수는 이를 **"학습 데이터 유입 여부는 답하지 않은 채 직접 접근만 부인한 것"**이라며 '기만적(dishonest)'이라고 비판했다.

## 양측 주장: 무엇을 인정하고 무엇을 부인하는가

**오픈AI 입장**  
- 톰 교수의 챗GPT 대화 내용을 연구진이 **직접 열람하지 않았다**  
- 특정 사용자 데이터를 **의도적으로 접근해 문제를 풀지 않았다**  
- 단, **"식별 정보 제거된(de-identified) 사용 데이터가 모델 개선에 도왔을 가능성"은 배제하지 않는다**

**톰 교수 측 입장**  
- 식별 정보 제거는 **이름만 지울 뿐, 수학적 아이디어의 지적 내용은 남는다**  
- 미발표 연구를 챗GPT에 입력한 연구자들이 **자신들과 출판 경쟁을 하게 된 셈**  
- 오픈AI만이 학습 파이프라인을 알 수 있으므로 **증거 공개 책임은 오픈AI에 있다**

이 대립은 **'직접 접근 안 함' ≠ '학습 데이터에 없음'**이라는 기술적 구분이 윤리적 문제로 번진 전형적 사례다.

## 빠져나간 조건: 오픈AI가 말하지 않은 것들

오픈AI의 해명엔 **세 가지 핵심 조건이 빠져 있다**.

1. **학습 데이터 구성 시점과 범위** — 챗GPT 대화가 언제, 어떻게 학습 세트에 편입되는지 공개되지 않았다  
2. **'식별 제거'의 구체적 정의** — 수학적 아이디어 자체가 고유 식별자 역할을 할 수 있는데, 이를 어떻게 분리했는지 불분명  
3. **사용자 동의 절차** — 미발표 연구를 입력한 사용자에게 학습 활용 동의를 구했는지, 옵트아웃 수단이 있는지 언급 없다

톰 교수는 "연구자가 오픈AI의 학습 파이프라인을 역설계할 수 없다"며 **자료 공개를 요구**했다. 이는 앞서 본지가 다룬 [오픈소스 거장들이 AI 기여를 거절하는 진짜 이유](/posts/2026-08-30-오픈소스-거장들이-ai-기여를-거절하는-진짜-이유/)에서도 나타난 **'검토 비용 폭증'** 문제와 맞닿는다. 당시 오픈소스 유지보수자들은 AI 생성 코드 검토 부담 때문에 기여를 차단했는데, 여기선 **연구자가 자신의 아이디어가 도용됐는지 검증할 수단 자체가 없는** 비대칭성이 쟁점이다.

## 과거와 연결: 벅마스터 사례와 똑같은 패턴

이미 **트리스탄 벅마스터(Tristan Buckmaster)** 뉴욕대 교수 사례에서 같은 패턴이 나타났다. 벅마스터는 오픈AI의 **나비에-스토크스 방정식** 돌파구 발표 직전, 오픈AI의 코덱스(Codex)를 사용해 관련 연구를 진행 중이었다. 오픈AI는 당시 블로그에서 **"특정 사용자 데이터에 접근하지 않았다"**고 단언하면서도, **"식별 제거된 사용 데이터가 모델 개선에 기여했을 가능성은 배제 못 한다"**고 여지를 뒀다.

톰 교수는 이를 **"같은 모호한 구분(obfuscatory distinction)을 반복한다"**고 지적했다. 셀케 교수의 답변이 **"최소한 부당하게 광범위했고 실질적으로 오도했다"**는 게 그의 결론이다.

## 커뮤니티 반응: "불쌍할 것 없다" vs "고객이 상품이 됐다"

해커뉴스 댓글 42개 중 주요 흐름은 두 갈래다.

- **"미발표 작업을 남의 컴퓨터에 올린 게 문제"** — "데이터를 돈 버는 회사 서버에 뒀으면 도난당해도 할 말 없다"는 냉소적 반응이 다수 추천을 받았다  
- **"고객이 상품이 된 전형"** — "변호사가 변호사-의뢰인 특권을 챗GPT에 넘기는 꼴"이라며 **전문직 기밀 유출 위험**을 경고하는 목소리도 있었다  

일부 댓글은 **오픈AI 홍보팀 직원이 여론 조작 중**이라는 의혹을 제기하기도 했다. 점수 39, 댓글 42 규모로 보면 **전문가 커뮤니티 내 파장은 상당하다**.

## 쉽게 풀어보면

**오픈AI가 수학 난제를 풀었다고 발표했다.** 그런데 그 풀이가 **어떤 교수의 미발표 아이디어와 놀랍게 일치**했다. 그 교수는 **챗GPT에 그 아이디어를 물어본 적 있다**. 오픈AI에 "내 대화가 학습에 쓰였나?" 물으니 **"우리가 네 대화창을 직접 보진 않았다"**고 답했다. 하지만 **"네 대화가 학습 데이터로 들어가 모델을 키웠을 가능성"은 부인하지 않았다**.

이게 무슨 말이냐면: **뷔페에서 접시(대화창)를 직접 건드리진 않았지만, 네가 남긴 음식(아이디어)을 주방(학습 데이터)에서 재료로 썼을 수 있다**는 뜻이다. 교수는 "이름만 지워서(식별 제거) 내 아이디어가 내 것임을 숨긴 채 쓰면 무슨 소용이냐"고 묻는다. 오픈AI는 **자신들만 아는 주방 레시피(학습 파이프라인)를 공개하지 않는다**.

## 나에게 미치는 영향

**일반 사용자라면 지금 당장 할 수 있는 것:**

- **민감한 정보(미발표 논문, 기획안, 코드, 법률 초안)는 챗GPT·클로드·제미나이 같은 공개형 AI에 붙여넣지 마라**  
- **기업·기관 계정이라면 '데이터 학습 미동의(opt-out)' 설정이 있는지 관리자에게 확인하라** — 오픈AI 엔터프라이즈 플랜은 기본적으로 학습 미사용, 무료·플러스 플랜은 설정에서 끄기 가능  
- **이미 올린 기록이 걱정된다면** — 오픈AI 고객센터에 '데이터 삭제 요청'을 넣을 수 있다. 단, 이미 학습된 모델에서 지워지는 건 아니다  

**연구자·개발자·창작자라면:**

- **중요 아이디어는 로컬 모델(올라마, 라마 등)이나 오프라인 환경에서 검토하라**  
- **오픈AI에 공식 질의서 보내기** — "내 계정 대화가 특정 시점 이후 학습 데이터에 포함됐는지 확인해 달라"는 요청은 가능. 답변 의무는 약관상 불분명하지만 기록은 남는다  
- **커뮤니티 감시 참여** — 해커뉴스, 마스토돈, 레딧 등에서 유사 사례가 모이면 **집단적 투명성 요구**가 힘을 받는다  

이 논쟁의 결말은 **오픈AI가 학습 데이터 구성 로그를 어디까지 공개하느냐**에 달렸다. 지금까지는 "직접 접근 안 했다"는 말만 반복해 왔다. 자료가 없는 한, **확인할 수 없는 건 확인 못 한 채로 둔다**. 그게 지금 우리가 아는 전부다.

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## 출처

- [Hacker News] Mathematicians want proof OpenAI didn't use their work — https://news.ycombinator.com/item?id=49641792
- [The Verge AI] Mathematicians want proof OpenAI didn’t use their work — https://theverge.com/ai-artificial-intelligence/993263/where-does-openai-get-mathematics-training-data

## 집필 방식 고지

이 기사는 위 원문과 커뮤니티 반응을 바탕으로 AI의 도움을 받아 작성했으며, 발행 전 사람이 확인했습니다.
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