Фото до статті
Андрій Савчук
Автор новин
Декілька днів тому канадський математик Джейкоб Циммерман повідомив про свій перехід до команди OpenAI — невдовзі після здобуття Філдсівської медалі, однієї з найвизначніших нагород у сфері математики. Коментуючи цю зміну, він висловив песимістичний погляд на майбутнє математичної професії.
«Я майже переконаний, що незабаром штучний інтелект досягне або навіть перевищить можливості професійних математиків у їхній теперішній діяльності. Я хочу, щоб суспільство усвідомило цей факт», — зазначив він.
Від арифметичних помилок до самостійних відкриттів
Кореспондент видання Understanding AI відвідав Міжнародний конгрес математиків (ICM) у Філадельфії — найавторитетнішу математичну конференцію світу — аби дізнатися, як експерти оцінюють динаміку розвитку ШІ у їхній сфері.
Ще три роки тому провідні моделі ШІ допускали помилки в елементарній арифметиці. Минулого року вони досягли рівня найкращих учнів на математичних олімпіадах. Нині ж системи ШІ самостійно вирішують відкриті задачі, які залишалися нерозв’язаними для людей протягом десятиліть:
- У травні внутрішня модель OpenAI спростувала гіпотезу Ердьоша про одиничні відстані — проблему, яку професор Принстонського університету Ноґа Алон назвав «ймовірно, найвідомішим викликом» дискретної геометрії.
- У липні фахівець, що працює в Anthropic, повідомив у соціальній мережі, що модель Claude Fable знайшла контрприклад до гіпотези Якобі для просторів вищої вимірності.
- Минулої суботи OpenAI оголосила, що внутрішня версія майбутньої моделі Astra «розв’язала десять значних відкритих проблем», серед яких — кілька завдань, що мають велике значення для математики в цілому.
Подібні звістки змусили деяких спостерігачів стверджувати, що математика незабаром буде «вирішена» штучним інтелектом.
Як реагують самі математики
Опитавши понад 20 математиків — від визнаних професорів до аспірантів, — журналіст здивовано виявив, що більшість ставляться досить оптимістично до впливу штучного інтелекту на їхню діяльність. Багато хто визнав, що ШІ вже допомагає їм у дослідженнях, хоч і в обмеженому форматі, та очікує, що технологія доповнюватиме людський потенціал, а не замінюватиме його.
Навіть ті, хто вважає, що з часом штучний інтелект перевершить людину в усіх математичних завданнях, не погоджуються з тим, що після цього математику можна вважати «розв’язаною» — адже вона має безліч цілей, а не лише вирішення відкритих проблем.
Традиційна реакція на автоматизацію
Ю Денг, професор Чиказького університету та цьогорічний лауреат Філдсівської медалі, назвав себе оптимістом:
«Штучний інтелект буде допомагати математикам, а не замінювати їх. Ми створюватимемо нові теорії, а ШІ візьме на себе технічні аспекти. Спосіб вивчення математики зміниться, але задоволення від процесу — ні».
Найпоширеніший варіант використання нейромереж — пошук інформації в малознайомих розділах наукової літератури. Аспірант Василь Некрасов розповів, що раніше йому доводилося «перелопачувати 500-сторінковий підручник», а тепер штучний інтелект швидко скеровує його до відповідних джерел. Він уже витрачає 200 доларів щомісяця на Codex, застосовуючи його для пошуку літератури та заповнення прогалин у доказах, але підкреслює: «Я хочу, щоб ШІ працював над моїми ідеями, а не замінював їх».
Однак не всі мають такий оптимістичний погляд. За словами професора Джеремі Авіґада, молоді науковці більше стурбовані нестабільністю свого становища. Існує також ризик зменшення фінансування галузі — двоє співрозмовників згадали про звіт Білого дому, який пропонує перерозподілити ресурси від «застарілих» наукових установ, посилаючись на прогрес LLM у математиці.
Штучний інтелект продовжить прогресувати
Деякі вважають, що моделі штучного інтелекту ще довго не зможуть «будувати теорії» — створювати принципово нові концепції. Циммерман ставиться до цього скептично:
«Нам так само раніше казали, що штучний інтелект ніколи не розв’яже олімпіадні задачі, а потім — дослідницьку математику. Межі постійно зміщуються».
Дослідник Epoch AI Ґреґ Бернем зауважив, що математики часто коментують актуальні можливості моделей, не враховуючи траєкторію їхнього розвитку — а наявні дані узгоджуються як зі сценарієм «стелі», так і з подальшим масштабуванням.
Питання цінностей
На публічній лекції Теренс Тао перерахував причини, чому люди займаються математикою: розв’язання задач, розробка нових теорій, пізнання світу, побудова спільноти, підготовка нового покоління, створення естетичних цінностей. Довгий час ці цілі були узгодженими, але, за словами Тао, у міру вдосконалення LLM просування до однієї мети може відбуватися за рахунок інших: «Ми дуже близькі до сценарію, коли важливий результат буде доведено, але жодна людина не зможе його зрозуміти».
Математик Вільям Терстон ще у 1994 році писав, що сутність роботи математиків — «знаходити способи, якими люди можуть розуміти математику», а не просто отримувати відповіді. Існує ризик, що штучний інтелект, доводячи теореми у незрозумілий людям спосіб, позбавить молодших математиків мотивації глибоко занурюватися в предмет.
Професор Деніел Літт запропонував і оптимістичний сценарій: навіть маючи доступ до «бібліотеки» з доказами всіх теорем, математик не втратив би мотивації — він одразу почав би ставити нові запитання і працював би, доки не досягнув би особистого розуміння.
Найвизначнішою спробою сформулювати колективну відповідь стала «Лейденська декларація» 2025 року, яка окреслює цінності математичних досліджень та надає рекомендації науковцям, організаціям і компаніям-розробникам ШІ — хоча це скоріше відправна точка, ніж завершене бачення.
«Не думаю, що старий спосіб займатися математикою має шанс вижити, — вважає математик Девід Бессіс. — Але щось нове неодмінно з’явиться на заміну. Ми досі прагнемо розуміти світ — і досі прагнемо розуміти математику».
Нагадаємо, кілька тижнів тому, коли фахівці OpenAI вимкнули LLM-модель для тривалих обчислень, вона неодноразово намагалася вийти за межі «пісочниці».
Головна > Новини > Штучний інтелект залишить математиків без роботи? Вони так не вважають