Douăzeci și patru de laureați ai Medaliei Fields au semnat o scrisoare deschisă în care critică modul în care OpenAI și alte companii de inteligență artificială folosesc AI în cercetarea matematică. Ei avertizează că goana după rezolvarea celor mai dificile probleme cu ajutorul AI riscă să afecteze însăși esența matematicii, dacă rezultatul va ajunge să conteze mai mult decât înțelegerea modului în care acesta a fost obținut.
Discuția a izbucnit după ce OpenAI a anunțat rezolvarea problemei Navier–Stokes, una dintre cele șapte „probleme ale mileniului”, scrie The Economist.
Compania a publicat o lucrare de 166 de pagini, realizată cu ajutorul unor modele interne OpenAI care nu sunt încă disponibile publicului. The Economist remarcă însă că documentul explică prea puțin cum anume a ajuns AI la rezultatul respectiv.
Tocmai acest lucru îi îngrijorează pe matematicieni. În opinia lor, companiile de AI tind să transforme marile probleme ale matematicii în teste menite să demonstreze cât de performante sunt modelele lor. Or, rezolvarea unei probleme este doar un mijloc, în timp ce adevăratul scop al matematicii este înțelegerea și descoperirea unor idei și metode noi.
În scrisoarea deschisă, această abordare este descrisă drept una care „dăunează matematicii și comunității matematice”.
„Am devenit prea buni la optimizare”, spune Terence Tao, laureat al Medaliei Fields și unul dintre semnatarii scrisorii.
Un alt laureat, Hugo Duminil-Copin, compară situația cu ascensiunea pe Everest: să duci pe cineva direct în vârf nu este același lucru cu a urca muntele pas cu pas.
The Economist amintește că apariția noilor tehnologii a provocat temeri similare și în trecut — de la pixuri până la calculatoare — iar multe dintre acestea s-au dovedit exagerate. În cazul AI există însă și un risc real legat de așa-numita „descărcare cognitivă”: oamenii ajung să transfere tot mai mult către instrumente externe sarcini care țin de memorie și gândire.
Studiile citate de publicație arată că motoarele de căutare funcționează deja pentru mulți oameni ca un fel de memorie externă, iar utilizarea frecventă a AI este asociată cu abilități mai slabe de gândire critică.
Problema devine deosebit de importantă în matematica abstractă. Dacă demonstrațiile vor ajunge să fie generate pe scară largă de mașini, iar oamenii nu vor mai înțelege cu adevărat cum au fost obținute, s-ar putea pierde tocmai ceea ce matematica urmărește în primul rând: înțelegerea umană.