대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 인공지능이 고급 수학 연구에 기여할 수 있지만, LLM은 확률적 패턴 매칭에 특화되어 논리적 추론 엔진으로서는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 LLM은 인간이 인지하기 어려운 고등 수학의 패턴을 감지할 수 있다. LLM의 장점을 활용하여, 수학자들은 LLM을 노동 집약적인 작업을 수행하고, 코드를 생성 및 디버깅하며, 예시를 확인하고, 추측을 공식화하는 등 강력한 대화형 보조 도구로 사용할 수 있다. 본 논문은 프롬프트 엔지니어링을 통해 수학 연구를 발전시키는 LLM의 활용 방안과 컴퓨터 대수 시스템 및 Lean과 같은 형식적 증명 보조 도구와의 통합을 논의한다.
