Ведущие математики предупредили об угрозе основам науки из-за методов ИИ-компаний Развитие искусственного интеллекта может подорвать фундаментальные принципы математики как науки. С таким предупреждением выступили 25 лауреатов Филдсовской премии — самой престижной награды в этой области, которую часто называют аналогом Нобелевской премии. Открытое письмо под названием «Серьёзная рассогласованность ИИ в математике» было опубликовано 11 сентября, в том числе в личном блоге одного из подписантов, математика Теренса Тао. Поводом для обращения стала публикация компании OpenAI, заявившей о решении задачи Навье — Стокса — одной из семи «задач тысячелетия». По данным компании, созданный ею внутренний ИИ-агент за 88 часов сгенерировал 166-страничную работу с доказательством, а также код для системы верификации Lean. Модели, с помощью которых был получен результат, пока недоступны публике, а в самой работе, как отмечает The Economist, почти нет объяснений того, как именно было найдено решение. Математики указывают, что ИИ-компании превращают сложные задачи прежде всего в тест мощности своих моделей. По их мнению, это наносит вред математической науке и сообществу, поскольку решение задачи — лишь инструмент, тогда как главная цель математики заключается в понимании и появлении новых идей. «Мы слишком хорошо научились оптимизировать», — приводит The Economist слова Теренса Тао. Другой лауреат Филдсовской премии, Уго Дюминиль-Копен, сравнил ситуацию с восхождением на Эверест: высадить человека на вершину с воздуха — совсем не то же самое, что подняться туда самому. The Economist напоминает, что похожие опасения возникали и при появлении других технологий — от шариковых ручек до калькуляторов — и часто оказывались преувеличенными. Однако существует и реальная проблема «когнитивной разгрузки»: люди всё чаще перекладывают запоминание и размышления на внешние инструменты. Исследования показывают, что поисковые системы уже стали для многих своего рода внешней памятью, а активное использование ИИ коррелирует с ослаблением навыков критического мышления. Главный вопрос, по версии The Economist, особенно остро стоит именно в абстрактной математике. Если доказательства начнут массово генерировать машины, а люди перестанут понимать, как они получены, может потеряться сама цель этой науки — человеческое понимание. 🤗 НАСОНОВ ▶️ ————————— 👊 VK | OK | MAX| Дзен 👊