凡人数学者の告白：AI時代の数学界で「普通」であること
No country for mediocre mathematicians
数学者である著者が、自身の「凡庸さ」と向き合いながら、AIが数学研究を根本から変えつつある現実を綴る。ピーク時には「天才」と称される数学者たちの中で、自分は「小さなボール」のプレイヤーに過ぎないと自覚しつつも、AIとの共同研究で新たな可能性を見出す。AIがもたらす生産性の向上と、それに伴う数学者としてのアイデンティティの揺らぎを、ユーモアと率直さで描く。
「AIを使った数学研究は本当に生産性を10倍にする。これは最悪だ。」
HNでの議論
65- arjie
本当に楽しく読めた。私は数学のキャリアから逃げ出した。数学が十分に苦手だったおかげで、修士号しか取れなかった。幸運にも、AIの影響を受けない分野に逃げ込めた。CS、そしてソフトウェアエンジニアリングのキャリアだ。いや、実際にはそうでもないけど、でも15年はしっかり稼げたから、神に感謝だ。
友人の約半数はさまざまなスタートアップの創業者で、残りは役員クラスだが、ほぼ全員が「失敗するくらいなら、5年以上『いけるかも』という状態でいるほうがまし」という考えを持っている。
そういう意味で、自分には向いていないと早く気づけて良かったと思う。好奇心はあったが、困難に立ち向かう粘り強さ（あるいは好奇心の不足？）や、そういう困難に遭遇しない能力がなかった。そして幸いなことに、私は決して「いけるかも」というカテゴリーに入ることはなかった。明確で明白な境界に神の祝福あれ、そして灰色のゾーンには悪魔がいますように。
- randusername
> 私たちは皆、欲求不満中毒者だ。まだ解き方がわからない問題に頭をぶつけたいだけなのだ。
最近、AIを控えめにしている。困難を克服することが楽しい部分であり、AIがあらゆる摩擦を滑らかにし、落とし穴や迷路を遮断してしまうと、達成感は同じようには感じられないのだと気づいた。
- ventana
数学を、ソフトウェア開発や他のほとんど何かの知的職業に置き換えても、この文章が十分に成り立つのは興味深い。
そして、私は数学者になった理由を尋ねる人には誰にでも嘘をつく。
「人生の法則を学ぶのが好きだ」と主張する方がはるかに簡単で、
文字通り手を振ってごまかしながら、
ゲインズビルで算術幾何学の博士号を取得するに至った20ほどの決定的瞬間をフラッシュバックするよりはましだ。
「普通の」人々はソフトウェア開発の仕事が何なのかをほとんど理解していないので、「仕事では何をしているの？」「仕事の何が好きなの？」といったよくある質問に対して手を振ってごまかすのは、ごく普通のことだ。私たちのほとんどは、用意された答えをいくつか持っていると思う。
数学とは、理解しようと試み、理解できず、欲求不満になり、そしてやる、そういうものだ。
ソフトウェア開発も同じだ。ソフトウェアの仕事で生き残れるのは、物事がランダムな理由で動かなかったり壊れたりすることによる絶え間ない欲求不満の感覚に耐え、その環境で必要なことをやり遂げる忍耐力を持った人だけだと、私は心から信じている。
- derangedHorse
> 物理学者の友人がかつて、テレンス・タオのような人が自分の論文の内容を10分の1の時間で全部理解できたとしたら、研究をする意味は何かと尋ねた。私は、テレンス・タオはそれをしなかった、と指摘して答えた。テレンス・タオは、私の指導教員が提起した小さな未解決問題を見つけて、漸進的な進歩をもたらす一口サイズの結果を発表したりはしなかった。彼には限られた時間しかなく、やるべき他のこともたくさんあるのだ。
これは、最近見た投稿を思い出させる。プラットフォームは覚えていないが、AIの限界を、AIが解けない最も愚かな質問を見つけることで評価する、というような内容だった。これは、自分の仕事を通して意味を見出す別の方法として、うまく補完し合うと思う。
リンク先の投稿は、他の誰も取り組んでいない新しい仕事に意味をもたらす方法として、制約された注意力を指摘している。AIを使えば、これは計算にも応用できる。
ただ、人間が（少なくとも短期的には）ループに入る必要があり、より効率的に解くために人間の関与が必要な問題のクラスがあるのだろうかと考えている。
- arunix
関連：数学をするには天才である必要があるのか？
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/does-one-have-t...