Коротко
- Теренс Тао стверджує, що штучний інтелект виснажує запас плідних відкритих математичних проблем швидше, ніж математики встигають визначати нові.
- Його попередження слідує за реальним прецедентом, коли лабораторії ШІ вирішували історично складні проблеми.
- Тао хоче, щоб математики позначали певні проблеми як "такі, що потребують аналізу", щоб гола відповідь, згенерована ШІ без пояснення міркувань, мало що важила.
Теренс Тао, професор Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі, якого широко вважають найкращим нині живим математиком-теоретиком, забив на сполох щодо прискореної гонки штучного інтелекту в математиці, яка відбувається просто зараз.
Тао, який був нагороджений Філдсівською медаллю у 2006 році, опублікував попередження на математичному сервері Mastodon Mathstodon вчора, в якому він стверджує, що штучний інтелект виснажує запас хороших відкритих проблем у цій галузі — нерозв'язаних питань, які насправді просувають математику вперед. Не доведення. Не статті. Хороші питання.
Будь-хто може вигадати нескінченну кількість нових математичних задач; googol-та цифра числа пі технічно є відкритою проблемою, яку ніхто не обчислив. Майже жодна з них не має значення, оскільки більшість не вчить нічого про ширшу галузь. Те, що справді має значення, написав Тао, — це знати, що насправді варте зусиль.
«Коротше кажучи, невибіркове використання потужних інструментів для вилучення рішень може досягти негайної короткострокової мети розв'язання поточних проблем, але ціною підтримки екосистеми для наступної хвилі прогресу або розуміння вже досягнутого прогресу», — написав Тао.
З випуском моделей міркування та останнього покоління передових систем ШІ лабораторії почали кидати величезні обсяги обчислень на математичні та наукові проблеми. Anthropic і OpenAI випробували свої моделі на задачах, які чинили опір математикам-людям роками, іноді десятиліттями.
Результати охоплюють від квантової фізики до прикладної математики та медицини. Але математика відрізняється: справді складні проблеми є відносно рідкісними, і дослідники часто ретельно обирають, на які з них витратити місяці або навіть роки.
Раніше це залежало від «ландшафту складності» галузі — які питання тривіальні, які потребують реальних зусиль, які безнадійні з поточними інструментами. Нові методи завжди сплощували частини цього ландшафту, але також відкривали нові рубежі за межами власних обмежень. ШІ порушує цю закономірність, стверджує Тао, оскільки ніхто не може точно сказати, де закінчуються можливості моделі.
Від чуток до перегонів
Тао не описує гіпотетичну ситуацію. У травні модель OpenAI спростувала гіпотезу Ердеша про одиничні відстані, 80-річне питання про те, скільки пар точок на площині можуть знаходитися рівно на відстані одна від одної. Зовнішні математики, зокрема лауреат Філдсівської премії Тім Гауерс, підтвердили це.
Того ж тижня дослідник Anthropic Левент Алпьоге прогнав ідентичну задачу через Claude Mythos, невипущену топову модель компанії, працюючи офлайн, щоб вона не могла скопіювати опубліковане рішення OpenAI. Інженер Anthropic Шолто Дуглас назвав результат "милим, простим доведенням", коротшим за версію OpenAI. Математик Деніел Літт назвав його "трохи гіршим" за версію OpenAI, хоча Mythos також знайшов власне рішення OpenAI.
Величезна заслуга команди OAI у розв'язанні задачі про одиничні відстані за допомогою 5.5 - тепер це мій улюблений приклад того, що моделі справді можуть поєднувати різнорідні ідеї в нові відкриття.
Як і з усіма чотирихвилинними милями, нам теж довелося спробувати перетнути цю межу! Виявляється, Mythos розв'язує її мило,... https://t.co/NFymE8P8lu
— Шолто Дуглас (@_sholtodouglas) 26 травня 2026 р.
Лише цього тижня Anthropic формалізувала багатовікове доведення великої теореми Ферма, а через кілька днів OpenAI розв'язала 90-річну проблему через кілька годин після того, як дослідник опублікував власне доведення, ставши співавтором статті з дослідником Anthropic.
Саме ці перегони непокоять Тао. "Ми вже бачили, що навіть чутка про те, що хтось працює над проблемою, може спровокувати масштабні зусилля з використанням ШІ, щоб розв'язати її, перш ніж оригінальний дослідницький проект встигне досягти свого повного потенціалу", - написав він.
Тао стверджує, що це в кінцевому підсумку нівелює століття відкритої науки.
Оцінюйте процес, а не лише відповідь
Запропоноване Тао виправлення полягає в тому, щоб позначати певні проблеми як "такі, що потребують аналізу", тобто правильна сира відповідь мало що важить, якщо вона не супроводжується міркуваннями, які розкривають щось про суміжні проблеми. Він порівняв це з продовольчими банками, які перестали приймати будь-які пожертви, що були просто їстівними.
Це або так, або заборона ШІ в математиці - рішення, яке, за словами Тао, "технічно неможливе".
Пропозиція ще ніде не перетворилася на політику, і, судячи з поведінки великих ШІ-лабораторій, навіть це може бути технічно неможливим зараз.
