La matemática sin ego: por qué la IA no amenaza el valor del conocimiento
Egoless Mathematics in the AI Era
Karthik C. S., Amit Sahai y Jie Xue sostienen que la ansiedad ante la IA en matemáticas revela un problema previo: hemos reducido el valor intelectual a la producción de resultados y al mérito individual. Desde una perspectiva platónica, las verdades matemáticas existen independientemente de quien las descubre. Una matemática sin ego propone que la humildad no sea solo modestia, sino dejar que la verdad gobierne lo que buscamos y en lo que nos convertimos.
La matemática era bella antes de que ninguno de nosotros naciera, y seguirá siendo bella mucho después de que ya no estemos.
- kzz102
Los empeños humanos no pueden separarse de los humanos que los realizan. En la búsqueda del conocimiento, lo que en última instancia impulsa a las personas es lo que ellas mismas pueden comprender, y el significado que esas comprensiones aportan, basado tanto en su propia experiencia como en las opiniones de personas que valoran. Los humanos no persiguen el conocimiento platónico por sí mismo, y quienes afirman hacerlo, a menudo están satisfaciendo su ego de otra manera.
- bhouston
Siguiendo el blog de Terry Tao, parece que está llevando a cabo una terapia cognitivo-conductual autodirigida forzada; está tratando de aceptar la pérdida mientras desarrolla un nuevo marco para sí mismo y para otros sobre dónde reside el valor. Es genial verlo. Es mejor involucrarse que estar en negación y simplemente caer en un comportamiento reaccionario.
- j2kun
Este ensayo parece decir: "las personas no importan; lo único que importa es la verdad". Y que todas las decisiones políticas deberían derivarse de ese valor asumido.
Uf. Temo por lo que se convertirá la matemática si esa se convierte en la opinión mayoritaria.
- GMoromisato
La lente a usar es el diagrama de Venn de:
1. Lo que te gusta hacer
2. Aquello en lo que eres bueno
3. Aquello por lo que la gente te pagará
Para las matemáticas, si tu objetivo es demostrar algo que nadie más ha demostrado, entonces los tres están bajo ataque.
Creo que el camino "sin ego" es adoptar una visión de 50,000 pies de las matemáticas que ignora la lente anterior. Claro, las matemáticas sobrevivirán e incluso prosperarán con la IA, pero ¿qué pasa con los matemáticos?
Con el tiempo, la profesión matemática evolucionará para que una nueva tarea esté en el centro del diagrama; tal vez sea explicar resultados matemáticos a los humanos o enseñar matemáticas a futuros matemáticos. No lo sé. Pero es fácil ver que no todos estarán contentos con la transición, y muchos se quedarán atrás.
Para la ingeniería de software, depende de cuál sea tu centro. Si te gusta "escribir código", entonces el n.º 3 está bajo ataque. Pero para aquellos cuyo objetivo es "hacer que algo funcione", los tres siguen siendo viables e incluso mejores que antes (o al menos más rápidos).
Por eso vemos tanto desacuerdo en HN sobre si la IA es buena o mala para la ingeniería de software.
Estoy seguro de que muchas otras personas han hecho esta observación antes.
- abstractbill
Esta es una de las mejores publicaciones que he visto sobre este tema en mucho tiempo.
Terminé un doctorado en matemáticas antes de decidir salir de la academia y entrar en startups. Desde entonces, cuanto mayor me hago, más platónico me vuelvo, especialmente ahora que les he enseñado muchas matemáticas a mis hijas (soy su profesor de matemáticas y ciencias en la educación en casa). Y cuanto más platónico me vuelvo, menos me importa quién hizo un descubrimiento en particular. ¿A quién le importa? Ahora me parece obvio (y bastante hermoso) que los mismos descubrimientos deben estar repitiéndose una y otra vez en todo el universo por matemáticos alienígenas, y eventualmente por sus IA.