Двадцать пять лауреатов медали Филдса подписали открытое письмо, в котором предупредили о возможных последствиях стремительного развития искусственного интеллекта в математике. По мнению ученых, гонка за быстрыми машинными доказательствами может навредить самой области, которую ИИ призван развивать.
Поводом для обсуждения стали системы, способные решать сложные математические задачи и предлагать доказательства за короткое время. Однако математики отмечают: в исследовательской работе важен не только правильный ответ. Не менее значимы методы, с помощью которых он получен, и новые идеи, которые могут использовать другие ученые.
Традиционное математическое исследование нередко занимает годы. За это время специалисты проверяют предположения, ищут ошибки, упрощают доказательства и связывают новые результаты с уже существующими теориями. Постепенно отдельные идеи превращаются в инструменты, которые используются в других областях и попадают в учебники.
Авторы письма опасаются, что ИИ-компании могут сократить этот процесс до публикации формального результата. Машина способна быстро выдать решение, но математикам все равно потребуется время, чтобы проверить его и понять, что именно оно добавляет к существующим знаниям.
Отдельная проблема связана с авторством. ИИ-системы могут использовать идеи, накопленные в научной литературе за десятилетия. В таких условиях становится сложнее определить, где находится действительно новый вклад и кому он принадлежит.
Ученые также предупреждают, что крупные технологические компании располагают вычислительными ресурсами, недоступными большинству академических групп. Это может усилить конкуренцию и снизить готовность исследователей делиться незавершенными результатами. Некоторые специалисты уже опасаются, что работа с ИИ-инструментами способна повлиять на дальнейшее обучение моделей.
При этом подписанты не выступают против искусственного интеллекта. Они признают, что такие системы могут ускорить исследования и помочь изучать задачи, которые раньше казались недоступными. Главный вопрос, по их мнению, заключается в том, не превратится ли поиск ответа в самоцель.
В этом случае математика может получить больше быстрых решений, но потерять часть процесса, благодаря которому решения становятся понятными, проверяемыми и полезными для будущих поколений ученых.
Читайте также:
Атом одновременно падал и оставался на месте — физики проверили границу квантового мира
OpenAI заявила о решении одной из «задач тысячелетия» — уравнения Навье–Стокса
ИИ научился по сигналам мозга понимать, что человек имел в виду