Математики предупреждают: LLM могут лишить поколение математиков будущего

> С другой стороны, пока ни одно из доказательств, похоже, не содержит «чуждых идей», хода-37 или совершенно новых аргументов или концепций, которых не было бы в литературе в той или иной форме.

У меня такой же оптимизм, как у профессора Тао. Тем не менее, я могу понять, почему так много математиков так расстроены или в стрессе. Оказалось, что большая часть математической работы — это умное комбинирование существующих методов — а это уже требует огромной человеческой изобретательности и многих лет самоотверженного обучения. К сожалению, а может, к счастью, ИИ может быть очень хорош в передаче знаний и поиске комбинаций существующих идей для решения казалось бы неразрешимых задач. Хотя математики чрезвычайно умны и способны, лишь небольшое число из них способны по-настоящему изобретать «чуждые идеи», открывать новые прорывные математические структуры или придумывать новые методы решения задач. То есть ИИ может съесть пирог многих математиков. Тем не менее, я всё ещё надеюсь. Математики по-прежнему глубоко понимают математику. Если кто-то может подсказать ИИ решить важную задачу, этот человек скорее хороший математик, чем средний обыватель вроде меня. Так что, я думаю, у математиков есть светлое будущее: использовать ИИ и делать больше и более крупных математических открытий. Полярная звезда та же: мы должны знать, и мы будем знать. Просто с ИИ мы узнаем раньше и больше.

Практически каждый, кто занимался спортом, слышал, что нужно целиться туда, куда движется мяч, а не туда, где он находится сейчас. В этом смысле меня постоянно разочаровывают комментарии, которые в последнее время выдают математики.

Будучи студентом, я активно принимаю решения, которые определят мою карьеру на следующие сорок с лишним лет. Как минимум подобное обсуждение должно признавать возможность того, что текущие темпы прогресса ИИ сохранятся. Я понимаю желание ободрить, но лучшая подготовка студентов включает рассмотрение возможностей, которые нынешние математики по небрежности замалчивают.

Конечно, он станет лучше людей в изложении. И он сам себя будет подсказывать в своё время.

Этот комментарий в блоге весьма убедителен. Некоторые наблюдения о том, что публикация исследований иссякает, потому что результаты можно легко получить в любой момент. В долгосрочной перспективе я задаюсь вопросом, не приведёт ли это к остановке накопления знаний:

> С последними моделями ChatGPT эти задачи больше похожи на домашние задания: ответ «в конце учебника». Я не открываю новые решения. Вместо этого я работаю над задачами, ответ на которые существует и просто ждёт, чтобы его извлёк пользователь модели. Фактически, я упомянул задачу, над которой мне было интересно поработать, своему научному руководителю, и он сообщил мне, что они с коллегой полностью решили её с помощью ChatGPT — они не планируют оформлять результат, так что он будет лежать там, пока другой «исследователь» не дёрнет игровой автомат доказательств.

Есть и ещё один хороший момент: у самых заслуженных исследователей есть чутьё на то, какие задачи наиболее достойны изучения, и поэтому они чаще испытывают воодушевление, чем молодые исследователи:

> Я также слышал утверждение, что математические исследования «стали более захватывающими», в основном от состоявшихся исследователей. У них есть десятилетия открытых задач, которые им глубоко небезразличны и которые они хотят увидеть решёнными. У меня таких задач нет.

Хорошая статья. Я думаю, что фундаментальный посыл о том, что спрос на математиков и на математику, делаемую людьми, всё ещё существует, в корне верен.

Я ожидаю, что это останется верным и в будущем (10+ лет). У меня умеренно высокая уверенность (75% или выше) в этом прогнозе.

Я постоянно использую передовые модели ИИ в своей работе. Думаю, они ускоряют мою работу, помогая мне быстрее понимать и лучше формулировать запросы.

Модели наиболее полезны и наиболее повышают производительность в руках экспертов и в области их экспертизы.

Я не ожидаю апокалипсиса рабочих мест, даже в математике.

Произойдёт массовая перестройка того, как делается математика. Если вам не нравится, куда движется математика (использование компьютеров для исследования совершенно новых идей), и вы не привержены этому пути, кажется совершенно правильным отказаться от него. Впрочем, в ближайшем будущем вряд ли найдётся техническая область, которую это не перестроит, так что вряд ли найдётся что-то, что аккуратно встанет на замену. Разве что философский факультет.

Относитесь к модели как к компилятору, а не как к оракулу. Вы всё ещё должны знать, как правильно задать задачу, иначе вы просто быстрее будете генерировать мусор.

Я не математик. Я учился на математическом факультете, получил PhD по физике и до сих пор люблю математику.

Вопрос «стоит ли мне получать PhD» не нов. Неслыханное дело, чтобы непредсказуемые события резко влияли на карьерные перспективы обладателей PhD в моей области. За мою жизнь:

1. Обязательный выход на пенсию профессоров был признан незаконным. Хорошо для гражданских прав, но создало разрыв в 10+ лет в выходе преподавателей на пенсию.

2. Конец холодной войны.

3. Переход преподавания в колледжах от профессоров с бессрочным контрактом к работникам-фрилансерам, иначе «адъюнктам».

Единственной константой в это время был вечный оптимизм преподавателей относительно перспектив трудоустройства обладателей PhD. «Физики всегда будут нужны». Мой отец, тоже PhD, подтвердил, что это восходит ещё к 1950-м.

Я бы добавил к письму студента один вопрос: какова этика ИИ и его владельцев?