Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ
Ведущие математики собрались в офисе OpenAI, чтобы обсудить, какое будущее ждет их профессию, пишет WP. ИИ-модели уже находят решения сложных задач, а людям остается лишь их интерпретировать. Ученые опасаются, что математика станет первой академической областью, где ИИ превзойдет человека.
Мириам Уолдвогэл (Miriam Waldvogel)
Недавно в Сан-Франциско в офисе OpenAI собрались ведущие математики, чтобы обсудить следующий вопрос: что будут делать люди-математики, когда искусственный интеллект начнет решать математические задачи лучше любого человека?
В начале августа ведущие математики собрались в Сан-Франциско в офисе создателя ChatGPT — компании OpenAI. Встреча была посвящена судьбоносному вопросу: что будут делать математики-профессионалы, если вдруг в будущем искусственный интеллект их всех превзофйдет?
"Не исключено, я думаю, что наступит такое время, когда математические исследования перестанут быть по-настоящему глубокими, а экспертные знания специалистов в области математики будут полностью утрачены", — говорит профессор Дэниел Литт из Торонтского университета. Дэниэл выступил в Сан-Франциско с докладом под названием "Конец математики".
В своем выступлении в ходе однодневной встречи в офисе OpenAI профессор Литт обрисовал наихудший сценарий развития событий: по его мнению, в будущем ИИ начнет выдавать высококлассные научные работы в столь больших объемах, что держать в штате еще и математиков будет практически нецелесообразно. Правда, профессор Литт считает столь радикальный исход маловероятным, но вместе с тем, по его мнению, математикам срочно необходимо как-то приспосабливаться под изменяющуюся ситуацию. "Сейчас самое время начать действовать", — говорит Литт.
Математикам довелось одними из первых в академической среде столкнуться с вызовами в их сфере, поскольку результаты, полученные с помощью ИИ, оказались способны конкурировать с работой квалифицированных специалистов-математиков.
Саммит под эгидой OpenAI планировали в течение нескольких месяцев, но он состоялся вскоре после того, как эта компания опубликовала список из десяти новых и примечательных результатов в области математики и компьютерных наук, полученных с помощью ИИ. Эти результаты относятся к разным подобластям, математики на освоение каждой из которых нужно потратить не один год. (У газеты Washington Post имеется партнерское соглашение с компанией OpenAI.)
Сейчас, когда все больше и больше законодателей, экономистов, топ-менеджеров, а также других представителей американской общественности начинают беспокоиться из-за того, что искусственный интеллект способен вытеснить работников умственного труда и лишить работы миллионы человек, — именно в этот момент идет борьба за будущее математики, чтобы она и далее оставалась той сферой науки, где знания производит человек.
Как полагают некоторые математики, сегодняшнее положение — это своего рода предвестник тех перемен, которые со временем могут затронуть и другие области науки и экономики.
"Я думаю, некоторые ИИ-компании сосредоточились на математике потому, что эта наука — это своего рода лакмусовая бумажка, индикатор почти любой сферы деятельности, в которой требуется задействовать мощные интеллектуальные ресурсы, — полагает один из участников встречи в OpenAI математик Дрю Сазерленд из Массачусетского технологического института. — Продвинутые ИИ-модели будут применяться и в других сферах. А ситуация с применением ИИ в математике — это своего рода первый „звоночек“, поскольку именно мы, математики, первыми сталкиваемся с этой угрозой".
Примерно 40 специалистов в области математики собрались по инициативе OpenAI, чтобы обсудить вопросы о том, какие тенденции будут определять развитие математических исследований и системы обучения в тот момент, когда потенциал ИИ в математике существенно превзойдет человеческие возможности, сообщил нам один из организаторов этого мероприятия Джейкоб Цимерман.
В прошлом месяце Цимерман удивил многих своих коллег, когда во время вручения ему престижнейшей награды за математические исследования (она напоминает Нобелевскую премию, но только по математике) объявил о своем переходе в компанию OpenAI для работы над вопросами, касающимися безопасности и связанными с искусственным интеллектом.
"Если говорить о том, чего хочет математическое сообщество, то здесь мнения расходятся, — сказал Цимерман, который еще не приступил к работе в OpenAI. — Цель была, скорее всего, в том, чтобы начать диалог, а не выполнить какую-то конкретную задачу".
Эй, ChatGPT, "пора совершить прорыв"!
На протяжении ряда лет ведущие ИИ-компании делали громкие заявления о том, что их ИИ-модели вот-вот, в ближайшем будущем, начнут ускорять научные открытия и даже превзойдут человека. Однако эти заявления были не более чем маркетинговым ходом для продвижения своих технологий: в этот процесс вовлекались специалисты-математики, которые в случае успеха вышеупомянутых прогнозов получали признание, а если прогнозы не сбывались — становились объектом критики.
В 2025 году Gemini (разработка компании Google) завоевала золотую медаль на Международной математической олимпиаде, престижном глобальном соревновании для талантливых старшеклассников. В последние месяцы сразу две компании — OpenAI и Anthropic (компания-создатель чат-бота Claude) — представили новые продукты, которые призваны содействовать научным исследованиям, тем самым помогая ученым в их работе.
В мае текущего года компания OpenAI сообщила о событии, которое многие математики расценивают как первый крупный прорыв, осуществленный искусственным интеллектом. Одна из ИИ-моделей, созданных OpenAI и пока не представленных публике, нашла пример, опровергающий гипотезу о единичных расстояниях на плоскости. Эта давняя математическая задача касается возможных способов расположения точек на бесконечной плоскости. Примечательно, что решение было получено с помощью известной, хотя и непростой, методики из теории алгебраических чисел, которая относится к совсем другому разделу математики.
Цимерман обмолвился, что "без колебаний" поместил бы публикацию о решении этой задачи, полученном с помощью ИИ-модели, в любой научный журнал.
С тех пор каждая из компаний, OpenAI и Anthropic, опубликовали серию математических результатов, демонстрирующих конкуренцию подходов. Мы видим, что использование ИИ-моделей в математических исследованиях помогает выйти за пределы привычных подходов к генерации идей; иногда этот процесс протекает весьма непринужденно.
Математики чаще всего работают в составе отдельных групп или же в соавторстве, причем полученные результаты тщательно разбираются на семинарах, затем работы рассылаются ведущим специалистам и публикуются на сайте препринтов arXiv до официального их рецензирования, а потом выходят в журналах.
На прошлой неделе математик Левент Альпеге из компании Anthropic, решил объявить о новом научном результате, опубликовав в соцсети X пост длиной 24 тысячи символов, который состоял только из символов + и -.
Этот огромный массив текста представлял собой подготовленный с помощью ИИ разбор пар перпендикулярных векторов, указывающих на вершины 668-мерного куба; математики полагали, что такой объект возможно построить, но никому не удавалось это доказать. Свой пост Альпеге подготовил при помощи Claude.
В июле нынешнего года основатель стартапа Дмитрий Рыбин попросил ChatGPT "совершить прорыв" и опровергнуть гипотезу о сетевых потоках. Каждый раз, когда модель не справлялась, он побуждал ее пробовать снова. В итоге ChatGPT сгенерировал контрпример; Рыбин проверил его и, как он выразился, опубликовал в Twitter’е во время просмотра фильма с друзьями.
"Представьте, что вы как бы мимоходом, в тот момент пока готовили макароны и расслаблялись с друзьями, опубликовали твит о том, что вам удалось доказать сложнейшую теорему, — представили? Конечно, такой пост мгновенно вызовет ажиотаж в интернете. Но что будет дальше? Какой смысл ученым и экспертам тратить свое драгоценное время на проверку этого доказательства?", — говорит математик Дэвид Бессис, обрисовывая чисто гипотетическую ситуацию.
Некоторые математики, использующие ИИ, нередко переводят свои результаты на язык программирования Lean, что позволяет компьютеру последовательно, шаг за шагом проверять логику доказательства. Правда, переводы на Lean характеризуются значительным текстовым объемом и повышенной детализацией, что существенно отличает их от стиля изложения доказательств в традиционных научных публикациях, ориентированных на человеческое восприятие.
Возникшая в июне нынешнего года обеспокоенность по поводу того, что математические результаты, полученные с помощью ИИ, способны размывать границы доказанного и недоказанного, послужила одним из факторов публикации открытого письма — так называемой "Лейденской декларации", которую подписали более чем три тысячи математиков. Авторы письма просят ученых ответственно использовать инструменты ИИ, обязательно проверять свои результаты и правильно оформлять ссылки при публикации работ. Однако вместе с тем в профессиональной среде есть и те, кто уверен, что лучше вообще отказаться от ИИ, а также от услуг ИИ-компаний, дабы сохранить ведущую роль человека в сфере науки.
"Дерзайте, пробуйте ... не останавливайтесь"
Многие ученые испытывают восторг по поводу математических конструкций, созданных с помощью ИИ. Однако есть и те, кто полагает, что говорить о прорыве в серьезных теоретических областях здесь еще рано. Дело в том, что математика представляет собой обширную научную дисциплину; в ней накопилось немало задач, которые люди годами почти не затрагивали. Именно в этой сфере большие языковые модели могли бы себя по-хорошему проявить, предложив свежие подходы к уже известным задачам.
В списке из десяти новых результатов, опубликованных компанией OpenAI в нынешнем месяце, был представлен оригинальный пример математического объекта — так называемой несофической группы (бесконечная структура, которую нельзя аппроксимировать каким-либо конечным представлением). Новый результат позволил навести мосты между двумя статьями, опубликованными в 2016 и 2019 годах математиками Габором Куном и Андреасом Томом. Они быстро опубликовали еще одну работу, в которой упростили результаты, полученные с помощью OpenAI, и доработали их.
"ИИ очень эффективно решает задачи, — сказал Андреас Том. — Однако не ИИ „осознает“ и порождает идеи — их формирует человек, интерпретируя и анализируя решения, предложенные ИИ".
Некоторые недавние прорывы в математике были сделаны людьми, у которых нет профильного математического образования. Так, например, на прошлой неделе компания Anthropic сообщила, что один из ее сотрудников попросил внутреннюю версию Claude "по-настоящему попробовать" доказать или опровергнуть гипотезу Римана (один из важнейших вопросов математики, за решение которого обещана награда в один миллион долларов). Он снова и снова подбадривал ИИ-модель фразами вроде "продолжай, не останавливайся", и в итоге получил новый результат по смежной проблеме.
Некоторые математики считают, что чрезмерная опора на компьютеры в поиске решений может ослабить человеческое.
"В математике главное — понять результат, а не просто его получить", — считает профессор математики Брина Кра из Северо Западного университета (США). Она была участником встречи в OpenAI и входила в число 16 организаторов "Лейденской декларации". "Если доказательство никто не может понять, то оно не попадет в научную литературу", — добавила профессор Кра.
Математик из Гарвардского университета Мелани Матчетт Вуд (Melanie Matchett Wood), которая помогала переводить на понятный человеку язык результаты, касающиеся гипотезы о единичных расстояниях, сгенерированные нейросетью OpenAI, заявила, что продвинутые ИИ-модели, похоже, не могут четко объяснить результаты своей работы. По словам Вуд, ИИ-модели склонны излишне "разжевывать" очевидные вещи, в то время как сложные они затрагивают лишь поверхностно.
"Ведущие модели ИИ не вполне способны понять, в чем состоят сложные моменты аргументации, и изложить материал так, чтобы эти моменты были раскрыты", — говорит Вуд, которая также присутствовала на встрече в OpenAI.
"Речь идет о принципиально новом подходе к созданию математических знаний, — отметила Вуд. — И на данный момент у нас пока что не выработаны устоявшиеся нормы, регламентирующие этот подход".
Научный сотрудник и математик Себастьен Бубек из OpenAI, который помогал организовать встречу математиков в офисе компании в нынешнем месяце, выразил надежду на то, что люди смогут использовать ИИ для разработки более эффективных методов решения математических задач. По словам Бубека, участники встречи обсуждали и другие возможные сценарии будущего, помимо самого пессимистичного, предложенного профессором Литтом.
"И это не обязательно то будущее, к которому мы стремимся", — отметил Бубек. Он описал возможные альтернативы: математика вполне может в дальнейшем эволюционировать либо в сторону программной инженерии (когда ИИ будет помогать сотням людей совместно работать над общей задачей), либо пойти по пути физики (где сложные проблемы решаются за счет привлечения огромных ресурсов, а ИИ-модели используются подобно ускорителям элементарных частиц).
Бубек описал еще один возможный сценарий — математик может стать чем-то вроде музейного хранителя. И в этом случае ИИ будет генерировать открытия, а человек — выступать в роли эксперта, который станет решать, что достойно внимания, а что нет.
"В первую очередь нужно думать о людях, о самих математиках, — сказал Себастьен Бубек. — Ведь математика по-настоящему интересна только тогда, когда она чему то учит тех, кто ею занимается".
