Terence Tao、AIによる数学の大量解決に警鐘——「Math 2.0」への転換を提唱
Terence Tao Responds to the OpenAI Math Drop
Terence Taoが、AIが未解決問題を大規模に「収穫」する現状を批判。従来の数学（Math 1.0）では証明が議論やコミュニティ形成を通じて消化され教科書に組み込まれたが、AIプロンプターは結果を理解せず、分野の肥沃さが失われていると指摘。生の問題解決中心から、解説やコミュニティ構築、新たな研究方向の創出を重視する「Math 2.0」への移行を訴える。
「Math 1.0」は、たとえその解法が当初十分に理解されていなくても、未解決問題を最初に解くことを重視していた。この目標が持続不可能なまでに最適化された今、「Math 2.0」は生の問題解決の役割を脱中心化し、数学の進歩をより全体的に評価する必要がある——たとえば、解説の役割を高め、コミュニティ構築や新たな研究分野の開拓を重視することによって。
HNでの議論
592- bsenftner
「数学」の未来は、単に解くことではなく、何が解かれたのか、そしてなぜその解決が重要なのかを伝えることにある。「数学」という学問は、これまでずっと半分しか創られてこなかった。彼らは自分自身を説明することを、自分の身分にそぐわないかのように放棄してきたのだ。だが今、「Math 1.0 ついに完全版」において、彼らは自分たちが何をしたのかを我々残りの者に説明することになるだろう。説明できなければ、本当にそこにいるとは言えない。
- shubhamjain
非常にバランスの取れた視点であり、彼が提起する懸念はもっともだ。AIが数学を変革するだろうことは認めつつも、証明を数学コミュニティにただ投げつけて、検証・洗練・拡張という面倒な作業を他人にやらせるのは、分野を前進させる生産的な方法とは言い難い。
恣意的なベンチマークを達成すること（未解決問題Xを証明した）に、数学に真に貢献することよりも関心が向いているように見える。しかし、他に何が期待できるだろうか？あまりにも大金が動く、狂気じみた競争になってしまった。指数関数的な曲線がまだ続いていることを証明するために、あまりにも多くの労力が注ぎ込まれている。
- j-pb
証明の著者たちは多くの講演に招かれ、その分野の他の専門家と会う。証明について議論するワークショップが、他の最近の発展とともに設けられる。
問題は、AIプロンプターたちによって自律的に解かれている。彼らは最初のターゲットが「解決」されれば、より広い分野自体には関心がなく、AIの出力を結果について質問に答えられるほど理解していない。
ここでの価値は、証明の著者が得た洞察、そして彼らが辿った道、おそらくもっと重要なのは辿らなかった道にあるように思える。
論文についての講演に人間のプロンプターだけを招くのは、部門長だけを招き、実際の著者のマネージャーだけを招くようなものだ。
Taoがその不在を感じている価値ある部分は洞察であり、それは元の証明を開発したエージェントの群れと、そのすべてのコンテキストを伴って話すことによってのみ得られる。
だから私には、必要なのはMath 2.0ではなく、Authorship 2.0のように感じられる。これらの証明を生成したコンテキストに「会いたい」。幸いなことに、これらはSATソルバーのような顔のないシステムによって生成されたわけではない。実際にそれと話すことができる。しかし、我々のプライドを超えて、これらの証明の真の著者にその認識を与えることができるかどうかはわからない。
- lifeisloving
同じことはソフトウェアにも言える。新しいプロジェクトを生み出すことを諦めて、他人のアイデアをただRustに移植する代わりに、AIを受け入れてソフトウェアとコンピュータをさらに前進させることができるはずだ。
どう機能するかはわからないが、できるからというだけでエージェントをコードベースに押し込む現在のパラダイムは、ソフトウェア構築を信じられないほど退屈にし、創造的な人々をこの分野から遠ざけ、進歩を停滞させると確信している。
私の予測では、ソフトウェアは退屈になり、ハードウェアプロジェクトの構築が、コンピューティングをさらに推し進めようとする創造的なエンジニアにとっての新たなフロンティアになるだろう。これはおそらく良いことだ。
- Rapzid
問題を解く代わりに、人々は解決策を解くことになるだろう。
- enum
本当の問いは、どのようにして、先を越されたり一夜にして無意味になったりする可能性が低い、信頼できる3〜5年の研究プログラムを考え出すかだ。
3〜5年は助成金の期間であり、助成金は研究の進展を生まなければならない。さもなければ次の助成金は得られない。
- devolving-dev
そもそもなぜ我々は数学をやっていたのか？数学の問題が解かれていることを喜ぶべきだ。おそらくそれらは科学などの他の問題のブロッカーだったのだから。しかし、数学は本当はもっと悟りを求めること、ある種の精神的ヨガのようなものだったように感じる。もしそうなら、AIの証明は無視して、続けてもいいのかもしれない？
- AlexAplin
>解決策が存在するという単なる知識が、追加の洞察を明らかにする代替経路を人間とAIの両方が見つける努力を「汚染」する
これは、キャリア主義に限らず、あらゆる分野で見られる胸焼けを本当に表現している。私には、デコンプやファン翻訳の分野にいる友人がいて、そこで起きている現在の流行によってやる気を失っている。
「最初」になるための競争は常に過大評価されてきたが、その考えを超える方法があると信じられたらいいのに。
- sunkeeh
彼は正しい。これは、冗長になるリスクのあるセクターやキャリアにとって良い方向性だと思う。
私はこういう賢い人々が好きだ。脅威があっても、ただ否定したり怒りでボイコットしたりするのではなく、コミュニティのための新しい道を見つけ出す。
- armcat
この「ホリスティック」なアプローチへの焦点は、数学だけでなく、今AIが触れているすべてに当てはまると思う。Twitterでは、人々がゲームをワンショットしたり、ゲームを再現したりしているのを見る。目標がAIを使ってゲームをワンショットすることなら、それは達成された。しかし、目標が人々が本当に楽しめる没入型のメディアを生み出し、物語と職人技を称賛し、物語を命に吹き込む全く新しい方法を見つけることなら、それは全く別の話だ。