중국 샤오홍슈, IMO 만점 AI 'dots-note-3.0' 공개…세계 최초 42점 획득

중국 소셜미디어 플랫폼 샤오홍슈(레드노트)가 개발한 AI 모델 'dots-note-3.0'이 국제수학올림피아드(IMO)에서 AI 사상 처음으로 만점을 기록했다. 지난해 구글 딥마인드와 오픈AI가 금메달 수준의 성적을 거둔 데 이어, 올해는 처음으로 모든 문제를 완벽하게 해결한 AI가 등장하면서 AI의 수학 추론 능력이 또 한 단계 도약했다는 평가가 나온다. 샤오홍슈는 22일(현지시간) 자체 개발한 'dots-note-3.0'이 최근 중국 상하이에서 열린 제67회 국제수학올림피아드(IMO) 문제 평가에서 6개 문제를 모두 완벽하게 해결해 만점인 42점을 기록했다고 밝혔다. 이는 IMO 역사상 AI 모델이 공식 평가에서 처음으로 만점을 받은 사례다. IMO는 1959년 시작된 세계 최고 권위의 수학 경시대회로, AI 분야에서도 가장 어려운 추론 능력 평가 가운데 하나로 꼽힌다. 단순히 정답만 맞히는 것이 아니라 모든 풀이 과정을 논리적으로 증명해야 하며, 논리적 비약이나 증명 누락이 있을 때 감점된다. 이번 대회에는 117개국 666명의 학생이 참가했으며, 사람 참가자 가운데도 단 7명만이 42점 만점을 받았다. 금메달 기준선은 29점으로, dots-note-3.0은 이를 13점이나 웃도는 성적을 기록했다. 이번 성과로 dots-note-3.0은 구글 딥마인드의 '제미나이 딥 싱크'에 이어 IMO 공식 채점에서 금메달 수준 성적을 인정받은 두 번째 AI 모델이 됐다. 그러나 제미나이 딥 씽크와 지난해 오픈AI 모델이 각각 35점을 기록하며 금메달 수준에 머물렀던 것과 달리, dots-note-3.0은 6개 문제를 모두 해결하며 최초의 만점 기록을 세웠다. 샤오홍슈는 이번 평가에 사용된 모델이 아직 내부 베타 버전이며, 가까운 시일 내 오픈소스로 공개할 계획이라고 밝혔다. 이번 성과의 핵심은 기존 접근 방식과 다른 추론 구조에 있다. dots-note-3.0은 사람이 문제를 린(Lean) 등 형식 언어로 변환해 주는 기존 방식 대신, IMO가 제공한 원본 LaTeX 문제를 직접 읽고 자연어 추론과 파이썬 실행 능력을 결합한 에이전트 기반 추론 시스템으로 문제를 해결했다. 또 '증명(Proof)-검증(Verify)-개선(Refine)'의 세 단계를 반복하는 자기 비판(recursive self-critique) 구조를 적용했다. 모델은 여러 개의 증명 초안을 생성한 뒤 스스로 논리적 오류와 비약, 부족한 부분을 찾아 수정하고, 이를 반복적으로 개선해 최종 증명을 완성했다. 샤오홍슈는 "재귀적 자기 개선은 재귀적 자기 비판에서 시작된다"라며 "모델이 스스로 오류를 찾아 수정하는 능력이 복잡하고 검증이 어려운 문제를 해결하는 핵심"이라고 설명했다. 이러한 기술이 수학 문제뿐 아니라 과학 연구, 전략 수립, 심층 분석, 창의적 작업 등 정답이 명확하지 않은 실제 문제 해결에도 중요한 기반이 될 것으로 기대했다. 이번 평가에 사용된 dots-note-3.0은 샤오홍슈 AI 모델 라인업인 'dots3' 패밀리 가운데 가장 가벼운 경량 모델이다. 앞으로 큰 규모의 '재즈(jazz)'와 '아리아(aria)' 모델이 추가돼 응답 속도와 연산 비용, 활용 목적에 따라 선택적으로 사용할 수 있도록 구성될 예정이다. 박찬 기자 cpark@aitimes.com