Наткнулась тут на целый экшн, в казалось бы, самой скучной профессии на свете — математике. Почитайте, какие перипетии разворачиваются.

За драмой можно наблюдать прямо сейчас, там очень весело и интересно. Началось с того, что в августе OpenAI собрала 40 математиков на встречу с интригующим названием «Конец математики». Если коротко — в одном из вариантов человеческая помощь моделям нафиг уже не нужна, спасибо, мясные, отойдите, пожалуйста.

Что происходит: а то, что ИИ начал обгонять математиков. Раньше математика работала так учёный придумывает гипотезу, годами ищет доказательство, обсуждает идеи с коллегами, публикует научную статью, другие математики проверяют и развивают его работу.
 

Теперь появляются ИИ-модели, которые способны самостоятельно находить математические доказательства...и берут они их из неопубликованных наработок, которые сами математики обсуждают с OpenAI. Причём ИИ решает задачи, которые считались чрезвычайно сложными даже для лучших специалистов.

8 сентября OpenAI сказала, что её закрытая модель решила проблему Навье-Стокса. Это, если что, штука, которую люди давно решить не могли. За пару часов до этого ещё один товарищ со спецом из Антропика шли к финишу другого доказательства, но OpenAI узнала про это и рванула наперегонки. Получается теперь машина может сделать за несколько часов то, на что человеку понадобились бы годы.
 

И математики поссорились с OpenAI

Математики хотели, чтобы научные открытия публиковались нормально: в виде статей, с объяснениями, указанием авторов и ссылками на предыдущие исследования. Иначе это пахнет плагиатом. А компании, разрабатывающие ИИ, стали действовать гораздо быстрее: получили результат от модели, объявили о нём публично. Правда не во всех случаях подробно объяснили, как он был получен, и не всегда учитывали работу учёных, которые исследовали похожие задачи.

Ученые заподозрили, что компании могут присваивать себе результаты их исследований или использовать неопубликованные идеи без должного признания авторства. То есть конфликт оказался не только в том, что ИИ умнее или быстрее, но ещё и в том, кому принадлежат открытия и кто получает за них признание. Представьте человека, который 20 лет занимается одной математической проблемой. Он потратил на неё огромную часть жизни, но не смог найти решение. А потом появляется ИИ и решает её за несколько часов. Для науки это потрясающий результат. Но для конкретного учёного это весьма болезненно.

Далее события развивались по нарастающей:

25 топовых математиков подписали декларацию о том, что цели ИИ-компаний и математики резко расходятся, результаты объявляются в спешке, без нормального изложения. OpenAI на это сняла спонсорство с одного из мероприятий, где были эти участники декларации.  

6 октября OpenAI выложила 722 рукописи закрытой модели и сказала, что делайте что хотите, потому что тут многие результаты не понимают даже работающие в компании математики. За день до этого учёные в панике публиковали свои неоконченные работы, чтобы их не обогнали. Одно из объяснений такого скотского подхода (с точки зрения математиков) в том, что OpenAI и Anthropic готовятся к IPO. Тогда крупная ассоциация математиков предложила объявить бойкот OpenAI. В них в ответ покидали деньгами.

Дальше стало подгорать у всего сообщества, потому что несмотря на скотский подход, доказательства-то реальные, и наука двигается. 
 

И тут возникают вполне резонные вопросы:
- Зачем годами заниматься исследованиями, если ИИ решит задачу быстрее?
- Нужны ли будут молодые математики?
- Смогут ли обычные учёные конкурировать с ИИ?
- Останется ли в профессии вообще место для человеческого творчества?
 

Есть, например, такой Йорг Нойнхойзерер, который всю жизнь решал три задачи и не решил, а ChatGPT взял и закрыл их. Профессор Лосано-Робледо опубликовал письмо студента, который мечтал об академической карьере, а теперь не понимает, останется ли в математике место для кого-то, кроме гениев. Таких писем вроде бы много. Процесс тоже поменялся: аспирантам теперь спускают машинные доказательства на переписывание. Получается, что математик постепенно превращается из первооткрывателя в проверяющего, редактора и интерпретатора машинных открытий.

Но есть во всем этом и другая большая проблема: ИИ не умеет понятно объяснять свои открытия. И вот здесь самое интересное. Представьте, что ИИ решил сложнейшую математическую задачу и выдал доказательство на 500 страниц. Формально всё правильно. Но даже профессиональные математики не могут разобраться, почему это доказательство работает и как машина до него дошла. То есть результат есть, а человеческого понимания нет. Это примерно как если бы вам дали работающий двигатель, но никто не мог бы объяснить, как он устроен.

Была предложена идея использовать систему Lean, то есть специальный язык, позволяющий записывать математические доказательства так, чтобы компьютер мог автоматически проверять их правильность. ИИ предлагает доказательство, Lean проверяет, действительно ли оно логически корректно, и уже ученый пытается понять, что именно доказано. Но и здесь - даже если Lean подтвердил доказательство, это ещё не означает, что человек понял его смысл.

Да, мы не можем отрицать тот факт, что ИИ начинает вытеснять людей не только из рутинной работы, но и из интеллектуальной деятельности, которая считалась исключительно человеческой. И тут возникают следующие вопросы:
1. Что делать интеллектуальным специалистам, если ИИ способен выполнять их работу лучше и быстрее?
2. Кому принадлежат открытия ИИ и как признавать вклад людей?
3. И если машина может открыть истину, но человек не способен понять её доказательство, насколько мы действительно продвинулись в знаниях?
Источник