MIT研究、AIの理論系分野正答率2%から35%に

今回の研究は、数学の世界で起きている変化が他の理論系分野にも波及する可能性を示した。2024年半ばから2026年半ばにかけて、AIが正しく解ける理論問題の割合は約2%から約35%へと急上昇した。研究チームは、シミュレーションや実験を必要としない分野に絞って検証した点も特徴である。

背景には、未学習の論文問題を自力で解かせる手法がある。正解はGPT-5.5などの学習 cutoff 後に公開された論文にあり、モデルはネット接続も遮断された状態で解答を導いた。これは、従来のベンチマークのように訓練データに依存しない評価だ。

数学の分野では、OpenAIがNavier-Stokes方程式の未解決問題を解いたと発表し、他にも数百件の解答が報告されている。一部の数学者はAI利用の制限を求め、問題を解く過程そのものにも価値があると警告する。Thompsonは、理論の進歩が実用的な進歩を促す場合があるとし、AIの活用でそうした進展が増える可能性を指摘する。

一方で、AIが導いた解答を検証し、意味づけするには専門家の役割が残る。Mansoは、複雑な問題ではAIが誤る可能性があり、検証の仕組みが必要だと述べている。OpenAIが最新データセットで複数の解答を撤回した事例も、その必要性を裏付ける。