科学・技術
数学におけるAIの深刻な不整合
A Misalignment of AI in Mathematics (terrytao.wordpress.com)
要約
著名な数学者たちは、AIが数学の問題解決能力を急速に向上させている一方で、AI企業がベンチマークとして数学の問題解決を推進することが、数学という科学そのものとコミュニティにとって有害であると警鐘を鳴らしています。AIによる問題解決は、概念的な理解や洞察という本来の目的を忘れさせ、新しいアイデアの育成を妨げる可能性があります。これは、他の科学・創造分野や社会全体が直面する、より広範なアライメント問題の一部であると指摘しています。
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数学におけるAIの深刻な不整合
2026年9月11日 カテゴリ: 広告、意見 | タグ: AI、フィールズ賞 | 著者: Terence Tao
私は、この1週間で行われた議論から生まれた以下の宣言の、25名の初期署名者(全員フィールズ賞受賞者)の一員であることを誇りに思います。
私たちは、この宣言をこのウェブページにも掲載し、(ライデン宣言と同様に)さらなる署名を求めています。(ライデン宣言のような、より協議的なプロセスを行う時間がなかったのは残念ですが、状況の緊急性が高いため、できるだけ早く声明を発表する必要があると判断しました。)
また、この宣言に関するエコノミスト誌の記事もご覧ください。
過去数ヶ月間、LLMの数学的能力は劇的に向上し、多くの数学分野における主要な未解決問題を解決できるようになりました。
しかし、AI企業がベンチマークとして数学の問題を解決しようとする動きは、数学という科学、そして数学コミュニティにとって有害です。
AI企業と数学コミュニティの目標は、深刻に不整合です。
私たちは、これらを、他の科学および創造的な職業、ひいては社会全体に影響を与える、より広範なアライメント問題の一部と見なしています。
研究数学は、形状、数、自然現象の基本的な構造の理解を扱います。
数世代にわたり、数学的景観を理解するための洗練されたアイデア、方法、抽象化、その他のツールの広大なコーパスを構築してきました。
その結果、現代の技術と科学は数学的ツールに基づいています。
有名な問題は、しばしばランドマークや灯台として機能し、それらに対して理解の向上を測定することができます。
これらの問題の1つを解決することは、新しい洞察と興味深い方法の確実な兆候であり、それはその後、会話、議論、単純化の長く困難なプロセスを通じて、数学者のコミュニティによって研究されるでしょう。
このプロセスの終わりに、理想的には、すべての大学院生、あるいは学部生でさえも研究できるような、結果の教科書的な提示を見つけるでしょう。
数学的アイデアの中には、数十年または数世紀後に、全人口が理解し使用するツールとなるものもあります。
数学コミュニティは、多くの点で、人類のミニチュア版として機能します。
それは、多様なアプローチを使用する個人で構成され、コアバリューによって結びついています。
私たちの職業の最も貴重な資源は学生とアイデアであり、これらを細心の注意を払って育成します。
私たちは、それらがその可能性を最大限に発揮し、数学の世界で独自の人生を送れるようになるまで、成長させる責任を感じています。
学生に対しては、研究やその他の分野での進歩に有利なスキルを開発することを主な目的とした問題を提供することがよくあります。
私たちのアイデアは、講演、個人的な議論、注意深い執筆を通じて普及させ、それらを他者の以前のアイデアと結びつけます。
これらのプロセスには必然的に時間がかかり、人間の相互作用に基づいています。
近年、主要な数学的問題を解決するAIの成功は、数学界の外でも見出しを飾っています。
しかし、問題の解決は、概念的な理解と洞察という本来の目的を達成するためのツールと代理にすぎません。
AIの世界でこれを忘れると、ツールが本来の目的に反して使用される可能性があります。
実際、「真/偽」のステートメントの大量生産は、新しいアイデアに命を吹き込むのではなく、肥沃な土壌を破壊する可能性があります。
しばしば、これらの解決策は急いで発表され、適切な執筆、新しい方法とアイデアの分離、および他者の関連する過去の仕事の引用を行う時間がありません。
すべての創造的な職業と同様に、これは深刻な帰属と盗用に関する問題を引き起こします。
さらに、それらの開発と数学的規範への統合を担う意欲的な数学者がいなければ、AIによって考案されたアイデアは決して完全に生き生きとせず、数学者間の重要な人間の伝達チェーンは失われるでしょう。
私たちは、AIの使用の結果とその当初の目的との間の不整合により、知的労働全般に対する一般的な脅威を目撃しています。
多くの分野や活動において、長年の訓練は、最終的な回答や製品を生み出すだけでなく、理解を深め、新しい質問やアイデアを定式化する能力を養うために役立ってきました。
しかし、過去の人間の膨大な仕事に基づいて、AIシステムは、そのような仕事の結果を直接生成する能力を高めており、これらの目標は一致しなくなっています。
数学コミュニティが現在直面している問題は、他の科学および創造的な職業が直面している問題と同様であり、人類全体が直面する可能性のある問題を示唆しています。
AIが仕事のやり方を変えるにつれて、その仕事が本来達成しようとしていたことを見失わないようにするにはどうすればよいでしょうか。
AIは、真の数学的研究と理解を強化および加速する可能性を提供します。
数学という職業は、これらの変化にいくつかの方法で適応する必要があります。
しかし、これらの変化が最終的に分野に利益をもたらすか、破壊的な効果をもたらすかは、この新しい技術を制御する人間の決定に大きく左右されます。
これらの問題は、数学コミュニティ内で、これらの技術を開発している企業によって、そしてより広くは、知的労働の他の多くの形態に直面するであろう社会によって、緊急に対処される必要があります。
Artur Avila(フィールズ賞 2014)
Manjul Bhargava(フィールズ賞 2014)
Caucher Birkar(フィールズ賞 2018)
Pierre Deligne(フィールズ賞 1978)
Yu Deng(フィールズ賞 2026)
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Martin Hairer(フィールズ賞 2014)
June Huh(フィールズ賞 2022)
Maxim Kontsevich(フィールズ賞 1998)
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