¿Qué debemos decirles a nuestros estudiantes?

> Por otro lado, ninguna de las pruebas hasta ahora parece contener "ideas alienígenas", un movimiento-37, o argumentos completamente novedosos o nuevos conceptos que no estuvieran presentes en la literatura de alguna forma u otra.

Tengo el mismo optimismo que el profesor Tao. Dicho esto, puedo entender por qué tantos matemáticos han estado tan molestos o estresados. Resulta que gran parte del trabajo matemático se trata de una combinación inteligente de métodos existentes - esto ya requiere una enorme cantidad de ingenio humano y años de aprendizaje dedicado. Desafortunadamente, o quizás afortunadamente, la IA puede ser muy buena en la transferencia de conocimiento y en encontrar combinaciones de ideas existentes para resolver problemas aparentemente imposibles. Aunque los matemáticos son extremadamente inteligentes y capaces, solo un pequeño número de ellos es capaz de inventar verdaderamente "ideas alienígenas", descubrir nuevas estructuras matemáticas revolucionarias o idear nuevas técnicas de resolución de problemas. Es decir, la IA puede comerse el pastel de muchos matemáticos. Dicho esto, sigo siendo optimista. Los matemáticos todavía entienden las matemáticas profundamente. Si alguien puede incitar a una IA a resolver un problema importante, esa persona es más probablemente un buen matemático que un tipo promedio como yo. Así que creo que los matemáticos sí tienen un futuro brillante: aprovechar la IA y hacer más y mayores descubrimientos matemáticos. Sigue siendo la misma estrella polar: debemos saber, y sabremos. Es solo que con la IA, sabremos antes y más.

Casi cualquiera que haya practicado un deporte ha escuchado que hay que apuntar a donde se mueve la pelota, no a donde está la pelota en este momento. En este sentido, me decepciona constantemente el comentario que los matemáticos han estado produciendo últimamente.

Como estudiante, estoy tomando decisiones activamente que darán forma a mi carrera durante los próximos cuarenta años más o menos. Como mínimo, una discusión como esta debería reconocer la posibilidad de que el ritmo actual de progreso de la IA continúe sin cesar. Entiendo el deseo de ser alentador, pero la mejor preparación para los estudiantes implica la consideración de posibilidades que los matemáticos actuales ignoran negligentemente.

Por supuesto, se volverá mejor en la exposición que los humanos. Y se incitará a sí misma a su debido tiempo.

Esta publicación en los comentarios del blog es bastante convincente. Algunas observaciones de que la publicación de investigaciones está disminuyendo porque los resultados se pueden recuperar fácilmente en cualquier momento. A largo plazo, me pregunto si esto resultará en que la acumulación de conocimiento se detenga:

> Con los últimos modelos de ChatGPT, estos problemas son más equivalentes a preguntas de tarea: la respuesta está `al final del libro'. No estoy descubriendo nuevas soluciones. En cambio, estoy trabajando en problemas cuya respuesta existe y simplemente espera ser recuperada por un usuario del modelo. De hecho, mencioné un problema en el que estaba interesado en trabajar a mi asesor y me informó que él y un colaborador lo habían resuelto por completo usando ChatGPT – no tienen planes de escribir el resultado, así que se quedará ahí hasta que otro `investigador' tire de la máquina tragamonedas de pruebas.

Hay otro buen punto: los investigadores con más antigüedad tienen una idea de qué problemas vale más la pena explorar y, por lo tanto, es más probable que sientan entusiasmo que los investigadores más jóvenes:

> También he escuchado la afirmación de que la investigación matemática se ha `vuelto más emocionante', principalmente de investigadores establecidos. Tienen décadas de problemas abiertos que les importan profundamente y quieren ver resueltos. Yo no tengo tales problemas.

Buen artículo. Creo que el mensaje fundamental de que todavía hay demanda de matemáticos y de matemáticas hechas por humanos es fundamentalmente correcto.

Espero que siga siendo cierto en el futuro (más de 10 años). Tengo una confianza moderadamente alta (75% o más) en esta predicción.

Uso modelos de IA de frontera en mi trabajo todo el tiempo. Creo que aceleran mi trabajo al ayudarme a comprender más rápido y a elaborar mejores prompts.

Los modelos son más útiles y más potenciadores de la productividad en manos de expertos y en el área de su experiencia.

No espero un apocalipsis laboral, ni siquiera en matemáticas.

Va a haber una remodelación masiva de cómo se hacen las matemáticas. Si no te gusta hacia dónde van las matemáticas (usar computadoras para explorar ideas completamente nuevas), y no te has comprometido con este camino, parece totalmente correcto optar por no participar. Probablemente no habrá ningún campo técnico que no sea remodelado por esto en el futuro inmediato, así que es poco probable que haya algo que encaje limpiamente como reemplazo. Quizás el departamento de filosofía.

Trata al modelo como un compilador, no como un oráculo. Todavía debes saber cómo especificar el problema correctamente, o solo generarás basura más rápido.

No soy matemático. Fui estudiante de matemáticas en la universidad, obtuve un doctorado en física y todavía disfruto las matemáticas.

No es como si "¿debería hacer un doctorado?" fuera una pregunta nueva. No es raro que eventos impredecibles afecten drásticamente las perspectivas profesionales de los doctorados en mi campo. Durante mi vida:

1. La jubilación obligatoria de los profesores se declaró ilegal. Si bien fue bueno para los derechos civiles, creó una brecha de más de 10 años en las jubilaciones de profesores.

2. El fin de la guerra fría.

3. La transición de la enseñanza universitaria de profesores titulares a trabajadores temporales, también conocidos como "adjuncts".

La única constante durante este tiempo fue el optimismo perpetuo de los profesores sobre las perspectivas de empleo de los doctorados. "Siempre habrá necesidad de físicos". Mi padre, también doctorado, confirmó que esto se remonta a la década de 1950.

Agregaría una pregunta a la carta del estudiante: ¿Cuáles son la ética de la IA y sus dueños?