OpenAI、未解決の数学問題10件をAIで解く　数学者から「実績は本物」も課題感

数学分野でのAIの急速な進化は、ここ6ヶ月から1年の間に起きたとされています。それまで数学は「AIが特に苦手な領域」と考えられており、基本的な計数能力の欠如がその象徴でした。しかし段階的に一定の閾値に達すると、異なる領域の知識を組み合わせたり、既存の手法を新しい問題に応用したりする能力が花開く傾向が、執筆（ライティング）やプログラミングなど他の領域でも観察されています。

数学の場合、その本質は計数ではなく論理的な推論にあります。学術論文の多くは実際の数字をほとんど含まず、抽象的な関係性と証明から成り立っています。このため、推論に長けたAIが、トポロジーなど一部の理論領域を除き、高度な数学問題を解く能力を獲得することが可能になったとみられます。一方、初等的な計数や時間認識といった「常識的な世界知識」が必要な領域では、依然として大きな隙間が残っています。

OpenAIの10個の問題の発表が「存在の危機」と受け止められた背景には、その規模の大きさに加え、問題選定の妥当性があります。これまでのAIによる数学的成果は「数学者が実は関心を持たない分野での解答」と批判されることが多かったのに対し、今回は「数学者たちが本当に重要だと考えていて、長年取り組んできた問題」がいくつも含まれていたことが、コミュニティに強い衝撃を与えました。