На початку серпня поточного року близько 40 провідних математиків зібралися в офісі OpenAI у Сан-Франциско, аби обговорити майбутнє своєї професії в контексті бурхливого розвитку штучного інтелекту, як повідомляє The Washington Post. Ключовим питанням зустрічі стало те, чим займатимуться люди, якщо ШІ найближчим часом перевершить їхні можливості в математичних дослідженнях. Професор Університету Торонто Деніел Літт навіть представив свою доповідь під назвою “Кінець математики”, описуючи найгірший сценарій, за якого ШІ генеруватиме передові математичні дослідження у величезних обсягах, що призведе до різкого зменшення потреби в людях-математиках. Сам Літт вважає такий сценарій малоймовірним, проте підкреслює необхідність адаптації галузі вже зараз.
Ці побоювання підкріплюються реальними досягненнями штучного інтелекту. У травні OpenAI представила результат, який багато фахівців назвали першим значним математичним проривом, створеним ШІ: одна з невипущених моделей компанії знайшла контрприклад до давньої гіпотези про одиничні відстані. Математик Джейкоб Цимерман заявив, що без вагань прийняв би цей результат до будь-якого наукового журналу.
З того часу OpenAI та Anthropic опублікували низку інших математичних результатів, деякі з яких вже випереджають традиційний процес наукової роботи, коли відкриття спершу обговорюються на семінарах, перевіряються іншими фахівцями, а лише потім публікуються у журналах.
Це викликає особливе занепокоєння, адже математики побоюються, що величезна кількість результатів, створених ШІ, ускладнить визначення того, що насправді доведено, а що ні. У червні понад 3000 математиків підписали Leiden Declaration, закликаючи до відповідального використання ШІ, перевірки результатів та їх належного цитування.
Альтернативні погляди на роль ШІ в математиці
Водночас, частина дослідників розглядає штучний інтелект не як загрозу, а як новий потужний інструмент. ШІ може стати незамінним помічником для сотень математиків, які спільно працюватимуть над складними завданнями, або ж братиме на себе рутинний пошук нових доказів, звільняючи час для більш креативної роботи.
- ШІ може прискорити процес дослідження, допомагаючи в обробці великих обсягів даних та пошуку закономірностей.
- Співпраця з ШІ може відкрити нові напрямки в математичних дослідженнях, які раніше були недоступні через обмеженість людських ресурсів.
Важливість людського розуміння та етичні аспекти
Однак, професорка Північно-Західного університету Брайна Кра наголошує, що математика — це не лише доведення результату, а й глибоке його розуміння. За її словами, доказ, який люди не розуміють, не може стати повноцінною частиною математичної літератури. Науковець і математик OpenAI Себастьян Бубек також закликає ставити людей на перше місце, підкреслюючи, що майбутнє математики, хоч і зміниться під впливом ШІ, повинно залишатися цікавим настільки, наскільки математики продовжують чогось із неї навчатися.
Цікаво, що дослідження в галузі ШІ вже показують його потенціал у суміжних сферах. Наприклад, у тестах Гарварду ШІ перевершив лікарів у первинній діагностиці пацієнтів. Крім того, вчені створили ШІ-модель, яка допомагає діагностувати рідкісні генетичні захворювання, що свідчить про широкі можливості застосування цих технологій.
Google також активно розвиває ШІ-моделі для науки, які потенційно можуть скоротити терміни досліджень на роки.
Виникає питання, як саме інтегрувати досягнення штучного інтелекту в класичну математичну науку, зберігаючи при цьому її фундаментальні цінності та роль людини як основного творця і дослідника. Подальший розвиток діалогу між математиками та розробниками ШІ, а також розробка чітких етичних норм і стандартів використання нових технологій, стануть вирішальними для майбутнього цієї галузі.
