25 лауреатов Филдсовской премии предупредили о рисках гонки ИИ в математике
Ведущие математики выступили против превращения сложных научных задач в соревнование между разработчиками нейросетей. Они призвали уделять больше внимания проверке доказательств, авторству и пониманию новых результатов.
Двадцать пять обладателей Филдсовской премии подписали открытое письмо о рисках использования искусственного интеллекта в математических исследованиях. По мнению авторов, стремление технологических компаний быстрее продемонстрировать возможности моделей может вступать в противоречие с задачами науки.
Среди подписантов — Теренс Тао, Марина Вязовская, Максим Концевич, Андрей Окуньков, Станислав Смирнов и Питер Шольце. Их имена опубликованы на сайте декларации Math and AI.
Главная претензия учёных касается использования известных математических проблем как тестов производительности ИИ. Успешное решение становится способом показать превосходство модели, тогда как научная ценность результата требует дальнейшей работы: проверки, подробного объяснения и выделения методов, пригодных для других исследований.
Авторы письма отмечают, что поспешные объявления могут оставлять недостаточно времени для подготовки полноценной публикации и корректных ссылок на предшествующие работы. Это порождает вопросы о признании вклада исследователей и возможном плагиате.
В декларации подчёркивается, что решение знаменитой задачи обычно становится началом длительного процесса обсуждения и осмысления. Математики упрощают доказательства, объясняют новые подходы коллегам и постепенно включают их в образование. Благодаря этому отдельное открытие превращается в инструмент, которым могут пользоваться следующие поколения исследователей.
Особое внимание подписанты уделяют подготовке студентов. Работа над задачами развивает способность рассуждать и формулировать новые вопросы. По их мнению, массовое получение готовых ответов без соответствующего понимания может ослабить эту основу научной деятельности. При этом авторы признают потенциал ИИ для ускорения исследований и призывают направить его на углубление знаний.
Письмо появилось на фоне публичных споров вокруг математических результатов OpenAI. Как пишет TechCrunch, профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер высказал подозрение, что компания могла использовать его совместную работу с коллегой через Codex для получения собственного доказательства. Эти заявления представляют позицию исследователя; публикация не устанавливает факт неправомерного использования материалов. На момент выхода статьи TechCrunch предложенное OpenAI доказательство оставалось непроверенным.
Для университетов и технологических компаний дискуссия поднимает практический вопрос: как оценивать научный результат, полученный с участием ИИ. Скорость решения — лишь один показатель. Не менее значимы прозрачность происхождения идей, воспроизводимость доказательства и возможность использовать его в дальнейшей работе. От договорённостей по этим вопросам будет зависеть доверие между разработчиками моделей и исследовательским сообществом.
