Математики реагируют на публикацию сотен доказательств OpenAI
Известные математики выразили смешанные чувства после того, как OpenAI выпустила большое количество математических доказательств, вызвав дебаты о влиянии ИИ на исследования и понимание.
OpenAI выпустила сотни математических доказательств, охватывающих теорию чисел, теоретическую информатику и логику, многие из которых касаются проблем, оставшихся неразрешёнными десятилетиями и более. Реакция математического сообщества была разной. Хьюго Дюминель-Копен, лауреат Филдсовской медали 2022 года, сказал, что выпуск «аннигилировал моё направление исследований», и описал эмоциональную реакцию. Стивен Строгатц, математик Корнеллского университета, отметил, что вывод ИИ был охарактеризован как «выщипывание» дисциплины, и сказал, что он чувствует одновременно дезориентацию и восторг.
Строгатц сравнил ситуацию с переходом от традиционной, сдержанной среды к более разрушительной, уподобив контраст разнице между Уимблдоном и Открытым чемпионатом США. Он подчеркнул, что ИИ может демократизировать доступ к математическим результатам, приводя пример, когда китайский ординатор использовал ChatGPT для решения гипотезы Крузэя, задачи, которая годами сопротивлялась профессиональным математикам.
Оба учёных высказали опасения относительно характера генерируемых ИИ доказательств. Строгатц описал аспект «Сумеречной зоны», отмечая, что хотя модели дают правильные результаты, их рассуждения могут быть непрозрачными для экспертов. Он провёл параллель с Google Translate, который работает эффективно, не предоставляя понимания лингвистической теории.
Обсуждение также затронуло более широкие последствия для научного понимания. Строгатц привёл исторические примеры, когда глубокое понимание фундаментальных принципов позволило дальнейшие прорывы, такие как работа Максвелла по электромагнетизму, приведшая к теории гравитации Эйнштейна. Он предупредил, что зависимость от ИИ, предлагающего знания без сопутствующего понимания, может ограничить будущие инновации.
Регина Барзилай, учёный MIT в области компьютерных наук, была упомянута как пример исследователя, который признаёт, что полностью не понимает, как её ИИ-модели обнаруживают рак молочной железы, но подчёркивает потенциальные спасительные преимущества. Разговор подчеркнул напряжённость между желанием иметь продвинутые инструменты для решения задач и необходимостью сохранять человеческое понимание и совместный характер научного открытия.