Группа известных математиков выступила с открытым письмом, в котором выразила обеспокоенность тем, как компании, разрабатывающие искусственный интеллект, подходят к решению математических задач. Среди подписантов — лауреат 2026 года Ю Дэн, обладатель медали Филдса 1978 года Пьер Делинь, а также четверо ученых с советскими и российскими корнями: Максим Концевич (медаль Филдса 1998 года), Андрей Окуньков (2006 год), Станислав Смирнов (2010) и Ефим Зельманов (1994). Поводом для обращения, как отмечает Math and AI, стал стремительный прогресс больших языковых моделей (LLM), которые всего за несколько месяцев научились справляться с нерешенными проблемами в разных областях математики.
● Квантовые флуктуации вакуума впервые усилили сверхпроводимость в эксперименте
Авторы письма подчеркивают, что цели IT-компаний и научного сообщества существенно расходятся. По их мнению, математика занимается изучением основополагающих структур форм, чисел и природных явлений, а значимые открытия всегда проходят длительный путь обсуждений, дискуссий и упрощений, пригодных для учебников. Этот процесс требует времени и опирается на человеческое взаимодействие и ссылки на предыдущие работы. «Математическое сообщество во многом функционирует как миниатюрная версия человечества, — говорится в обращении. — Оно состоит из людей, использующих самые разнообразные подходы, объединенных общими ценностями».
Отдельно математики останавливаются на сути искусственного разума и его результатов. Решение задач, по их словам, — лишь инструмент и средство для достижения главной цели: концептуального понимания и проницательности. «Но так инструмент можно легко обратить против главной цели — против развития понимания природы и способности формулировать новые вопросы и идеи, — пишут лауреаты престижной награды. — Системы ИИ становятся все более способными напрямую воспроизводить результаты такой работы, и эти цели перестают совпадать». Кроме того, возникает вопрос, кто будет развивать идеи, полученные с помощью ИИ, и интегрировать их в математический канон. Без ученых, готовых этим заниматься, они «никогда не воплотятся в жизнь в полной мере, и важнейшая цепочка передачи знаний между математиками будет утрачена».
Помимо самого процесса научного творчества, авторы письма указывают на проблемы авторства и плагиата, с которыми сталкиваются и другие творческие профессии. Более серьезное опасение вызывает то, что по мере изменения способов выполнения работы можно потерять последовательность и упустить, чего эта работа изначально должна была достичь. В заключение математики признают, что не исключают потенциала ИИ для улучшения и ускорения подлинного изучения математики, и ученым придется адаптироваться к изменениям. Однако, по их мнению, математическому сообществу и компаниям-разработчикам необходимо срочно решить, как управлять новой технологией, чтобы перемены принесли пользу, а не разрушительные последствия.
● Выращенные в неволе крокодилы не стремятся вернуться в питомники
Академик РАН, математик Борис Кашин, чья деятельность связана в том числе с быстрой обработкой больших объемов данных, необходимых для развития ИИ, считает, что пока серьезных оснований говорить о закате профессии математика нет. «Действительно, на наших глазах, особенно в последние месяцы, происходит взрывной рост возможностей ИИ, что ставит перед математическим сообществом ряд важных проблем, — говорит Кашин. — Но авторы письма, остановившись на внутренних проблемах нашей науки, забыли о главном: ИИ дает уникальные возможности получения новых знаний, что крайне важно как для приложений, так и для развития самой математики». Он не согласен с тем, что источником развития науки являются решения знаменитых проблем, сформулированных ведущими учеными: выбор приоритетов в математике, как и в других областях, нередко субъективен и связан с борьбой за престиж и финансирование. Главный критерий истины — практика, то есть объективная важность конкретного научного результата, и здесь положительная роль ИИ очевидна.
Комментируя недавнее событие — решение при помощи ИИ системы уравнений Навье-Стокса, описывающих движение вязкой жидкости или газа, — Кашин уточнил, что речь скорее идет об опровержении гипотезы о регулярности решений этой системы. Эти уравнения исключительно важны для практических задач гидродинамики и десятилетиями используются в расчетах. Результат ИИ, если проверка подтвердит его правильность, говорит о том, что система не вполне отражает физическую реальность, а значит, со временем будет уточнена. На вопрос, перестанут ли ею пользоваться, академик напомнил, что после открытия Коперника о вращении Земли вокруг Солнца еще долго применяли древнюю модель Птолемея. Отвечая на вопрос, почему люди сами не додумались до правильного ответа о поведении жидкостей при наличии суперкомпьютеров, Кашин пояснил, что огромные вычислительные мощности необходимы, но дело не в вероятностях: нейросети собрали и переработали колоссальный объем информации, идей и методов, найденных учеными разных стран и эпох. При этом вопрос о том, почему нейросети столь эффективны, далек от решения; некоторое теоретическое обоснование их успеха дает результат Андрея Николаевича Колмогорова 1957 года. Убежденность в том, что искусственный разум не вытеснит математиков, Кашин объясняет философски: без подпитки от математиков ИИ не сможет выйти на новый супер-уровень, поскольку человеческое сознание связано с окружающим миром, а сам ИИ не способен находить новые идеи из-за отсутствия контактов с внешним миром.
Читайте также:
● Испанский египтолог заявил, что пирамиды Гизы построила суперцивилизация
● Ученые заявили о происхождении человека от древнего одноглазого циклопа