Fields メダリストの手紙に署名しなかった理由

これは、AI が世界にもたらす一つの特定の問題の縮図だ。つまり、自分の労働がもはや必要とされなくなったとき、人は何をするのか？

ここでの懸念は、数学の社会構造が侵食され、仕事を行える人間が減り、質も低下するということだ。ソフトウェアエンジニアリングでジュニアの採用が減り、はしごが壊れ、数年後にシニアが減るのと同様に。

この答えは、AI が実際に何を達成できるかに大きく依存するが、最大限のケースを仮定して、AI が経済的に必要なことすべてを、さらには望まれるだけのことも行えるようになり、実用的な意味で誰かが望むことのどれにも人間の労働は不要になるとしよう。

ここでは、人々に完全な生活水準を与えるために数学を人間が理解する必要はない。他の何かに人間が関わる必要もない。

したがって、すべては趣味かゲームになる。人はそれをそれ自体のために楽しむから行うか、社交や他人との交流を楽しむための手段として行うか、あるいは共有された社会的信念が存在し育まれることで、ある行為をすることが社会的地位をもたらすから行う。

そして、大体そんなところだと思う。かなり奇妙な種類のものが出てくるかもしれないと予測している。例えば、チーム構造が企業組織の子孫のように見え、人工経済で競争するゲームなどだ。同様に、大学やアカデミアのゲーム化版も見られるかもしれない。それらすべては […]

自分の WordPress テーマを実際に使われているのを見るのは久しぶりだった。wordpress.com がまだそれをオプションとして持っているとは知らなかった。

edit: リンクを変更しました。以前は https://terrytao.wordpress.com/2026/09/17/why-i-didnt-sign-t... でした。

> 要するに、AI による「大きな」結果が洪水のように押し寄せると、適切に消化されない重要な数学が増える可能性が高い一方で、適切に消化される量も増える可能性が高く、それはかなり良い取引のように思える。

これが議論の核心のように思え、私も同意する。

> 私の懸念は、[AI からの数学的結果を消化することが]できないことではなく、現在この消化プロセスを支えている社会構造が破壊され、適切に代替されないことだ。

もっともな懸念だ！ そして、AI がかつて手作業だった仕事の一部を自動化し続けるにつれ、我々全員がすぐに直面するものだ。

公開書簡の暗黙のポイントの一つは、未解決問題は空から降ってくるものではなく、人々が時間を費やし、同じ志を持つ仲間と人類全体の利益のために共有してきた、キュレーションされた資源だということだと思った。そして AI 企業は、他のあらゆるもの――天然資源、文学、芸術、コードなど――を扱うのと同じように、それらを貪欲な顎に放り込み、後ろから利益として排泄するものとして扱う。彼らは数学が進歩するかどうか気にしないし、利用可能な問題を剥奪採掘して分野を損なうことなど気にしない。実際、プログラミングと同様、彼らはそれを長期的な利益と見なしていると思う――まもなく、Sam Altman があなたに請求する知能や創造性以外には何もなくなるだろう。

私は料理をするのは、いじくり回すのが好きで、レシピの変化が風味にどう影響するかを理解し、時折新しくて美味しいものに偶然出会うからだ。過程が最も重要だが、目標もいいものだ。

妻は食事を作り家族に食べさせるために料理をする。過程は目標を達成するための必要な悪だ。

私たちはこのスタイルの違いを認識し、それぞれが提供するものを評価することを学んだ。同時に、キッチンで時々お互いをイライラさせることもある。

このエッセイが言っていることには、ここに類似点がある。

これについての見解を一つ。もし OpenAI が Uber のようなものだったらどうだろう。

Uber は参入し、ベンチャーキャピタルを使って競合を破壊し、ドライバーとライダーのためのユートピアを約束する――そして、時が来たら、空洞化した風景を利用して値上げし、市場を支配する。

テックのサイコパスが「我々が支配すればすべてが良くなる」と言うのを信じるのは、あまり賢明ではないかもしれない。

> その解釈では、問題は少し異なる。数学コミュニティの集合的理解が可能な限り進んでいることの方が重要か、それともできるだけ多くの問題に答えがあることの方が重要か？ あるいは、それら二つの目標は異なる形で価値があり、一方をより重要だと宣言する意味はないのか？ それとも、それらはあまりに密接に結びついており、一方が他方より重要だと主張するのは無意味なのか？ そして「重要」と言うとき、誰にとって重要だと言っているのか。数学者にとってか、社会全体にとってか？

これは私には簡単だ。真実が北極星であるべきだ。数学を通じて見つけられる根本的な真実があるなら、その真実への最短経路が好まれるべきだ。LLM は真実を求めて問題を解く能力が間違いなくあるが、即座の「真/偽」の結果は、真実の探求において局所解から抜け出すために我々が使ってきた伝統的な道を短絡させる恐れがあるという Tao の意見に同意する。その産物は、長期的な健康と引き換えに即時の満足を与えるジャンクフードかもしれない。ただし、それは間違いかもしれない。

AI を自分で使ってみて気づいたことの一つで、Gowers が最後の点で触れているが、もっと注目に値すると思うのは、AI は以前は非自明だったタスクを自明にするが、それによって仕事自体が自明になるわけではないということだ。人は自然に試みる範囲を広げ、以前より難しい問題に取り組むようになる。床が上がれば天井も上がる。未解決の問いは、モデルが難しい問題も解けるようになった後もこれが成り立つのか、それともそれらの問題を選び枠組みを与えることが人間の役割として残るのか、ということだ。

AI が RH や P < NP の証明を持っていたとして、その証明が 1000 ページに及び、Leaf は検証できるが人間の精神には otherwise 不可解だったら、それは問題になるだろうか？ 我々は一般にこれらはすでに真であると仮定している――長く複雑な証明が我々を大きく異なる場所に置くとは思えない。