OpenAI主張にFields賞25人反発

Navier-Stokes方程式は19世紀の科学者が粘性流体の流れを記述するために考案し、技術者は航空機設計の気流モデル化に用いている。しかし数学者たちは応用ではなく方程式そのものに魅了された。Vanderbilt大学のJared Speck氏が言うように、コミュニティの主な関心は明らかに工学ではなく、数学的な豊かさ、パズルとしての側面だった。コミュニティは長年、Speck氏が深遠で美しい理論と呼ぶものを方程式の周りに築き上げ、OpenAIの証明が方程式はSF的な流体爆発を確かに含意すると示す直前まで、問題解明の瀬戸際にあった。

数学者たちが落ち着かないのは、この出来事の順序である。人間が証明を書くときは、先行研究に基づいて議論を組み立て、それを引用し、各段階を同僚に納得させるのに数カ月から数年を費やす。LLMは自分の仕事を確実に引用せず、人間に明確に説明もしない。その結果、Speck氏によれば、彼のコミュニティでは基本的に誰も何が起きているのか本当には理解しておらず、まずコンピュータが結果を突きつけ、今になって人々が理解しようとしている。Fields賞受賞者25人が署名した宣言はAI自体に反対するものではないと、署名者で自身の仕事にAIを既に使っているJuspreet Singh Sandhu氏は言う。宣言は、数学文化が理解を重んじること、こうしたシステムが証明を猛スピードで片付けることによって、理解なきまま解決してしまう恐れがあると述べている。

影響はこの一つの証明にとどまらないかもしれない。ケンブリッジ大学のLorenzo Gavassino氏は、計算が予想以上に難しく、やる気を失わせるほどになったときこそ、最大の進歩が可能になると警告する。16世紀に虚数iが発明され、やがて複素解析や量子力学を支えたように。数学コミュニティは長く師弟構造に頼り、シニア数学者が自分ならもっと速く解けた問題を若手に渡すことを次世代への投資としてきた。AIがこの最も低い果実をもぎ取れば、その育成の道は狭まりかねない。OpenAIの新しい諮問グループは最初の応答だが、こうした結果の生み出され方とクレジットの付与方を変えるかどうかは、166ページの証明の査読が実際に何を見出すかにかかっていそうだ。