Terence Tao、AI数学の急速な進展に減速訴え

Rivka Galchen氏のNew Yorker記事は、数学におけるAIアシスタントの熱心な初期ユーザーだったTao氏が、この分野で最も著名なブレーキ役へと転じた軌跡をたどる。きっかけは、ほぼすべてのサブ分野にわたる350件以上の発見を含む722問の解答をOpenAIが公開したことだ。そこには、七つのミレニアム懸賞問題の一つであるNavier-Stokes問題の証明主張も含まれていた。

Tao氏の反応は率直だった。Navier-Stokes発表の数日後、Caltechでの講演で「減速しなければならない。このペースは正気の沙汰ではない」と語った。当初OpenAIの公開を「有害廃棄物」と呼び、後に「おそらく処理済み廃棄物」と和らげた。約1万のエージェントが88時間かけて作成した165ページのNavier-Stokes文書については「技術的には読める」としつつ、「私が話した専門家で議論全体を実際に理解した人はいない」と指摘した。

技術的な懸念の底にはガバナンスの問題がある。Tao氏は記事の中で「私たち自身がこれらの問いを立てなければ、テクノロジー企業が代わりに答えてしまう」と述べている。この一文は、分野で最も読まれる研究ブログの一つを築いた数学者が、なぜ定理ではなく規範に時間を費やすのかを説明する。記事は、OpenAIがトラッカー上いたるところに現れている週に発表された。アブダビのADIPEC契約と新しいデバイスごとのChatGPT上限が同じ日に報じられ、数学界はOpenAIのスケジュールで自らの仕事の目的を決めるよう問われる最新の職域となった。