טרנס טאו, המתמטיקאי של UCLA ומדליסט פילדס המתואר לעתים קרובות כאחד מהמתמטיקאים החיים הטובים ביותר, פרסם אזהרה לגבי מה שעושה בינה מלאכותית למחקר מתמטי: מלאי הבעיות הפתוחות הטובות "נכרה בצורה שאינה ניתנת לחידוש", וזיהוי בעיות ראויות - לא במעט הפתרון שלהן - הוא מצומצם. כשכתב בשרשור בן ארבעה חלקים על Mathstodon ביום שני, טאו פירט מדוע הוא מאמין שעידן הבינה המלאכותית עשוי לדחוף מתמטיקאים לחשאיות, ולהפוך מאות שנים של חילופי דברים מדעיים פתוחים. למידע נוסף על חזית המחקר, עקוב אחר סיקור מחקר AI העדכני ביותר בדף הבית שלנו.
אוקיינוס של בעיות, מחסור במי שתייה
הטיעון של טאו מתחיל בפרדוקס. מכלול הבעיות האפשריות במתמטיקה הוא אינסופי, כך שהמחסור נשמע אבסורדי. אבל הכמות היא לא הבעיה - האיכות היא. כל אחד יכול ליצור אינסוף בעיות פתוחות כרצונו, ציין טאו, כמו חישוב הספרה ה-10^10^10 של pi. רובם המכריע חסרי ערך: הם "לא מראים נטייה מיוחדת לחשוף תובנות נוספות או קשרים לשאלות אחרות".
"מדינה או אזור עלולים לסבול ממחסור קריטי במי שתייה ובו זמנית להיות מוקפת באוקיינוס עצום", כתב.
ההחלטה אילו בעיות ראויות לתשומת לב, הוא טען, היא "תהליך ממושך, מכוון וסובייקטיבי", המבוסס על ניסיון היסטורי עם מה שעבודה קודמת על בעיות דומות יצרה בפועל. מרכזי בשיפוט זה הוא מה שטאו מכנה "נוף הקושי" - לדעת אילו שאלות שיטות עדכניות יכולות לענות בקלות, מהן דורשות מאמץ אמיתי ואילו בלתי אפשריות, כי הבעיות המעניינות נוטות לחיות בגבולות.
בינה מלאכותית משטחת את נוף הקושי
הנוף הזה הוא בדיוק מה שה-AI מוחק. כלי בינה מלאכותית "שיטחו את נוף הקושי כעת בתחומים רבים של הנושא", כתב טאו, "ובכך הרסו את היכולת לאתר בעיות חדשות ומבטיחות באזור זה". גרוע מכך, אין סימון גבול יציב היכן מסתיימת כשירות הבינה המלאכותית: הטכנולוגיה משתנה מהר מדי, ובמכה נוקבת - טאו האשים את הערפול של הגבול בחלקו ב"סירובן של חברות בינה מלאכותית לחשוף את התוצאות השליליות שלהן, או לחשוף את התהליך לקראת השגת הפתרונות שלהן".
התוצאה, לדבריו של טאו, היא דינמיקה של גזע שהוא היה עד לו ישירות: "אפילו השמועה על מישהו שעובד על בעיה יכולה לעורר כמות עצומה של מאמץ המונע בינה מלאכותית כדי לשטח אותה לפני שפרויקט המחקר המקורי יספיק למצות את מלוא הפוטנציאל שלו".
בעיית התמריצים של המדע הפתוח
זה המקום שבו האזהרה הופכת למבנית. אם הכרזת כיוון מחקר מזמינה נחיל בינה מלאכותית לחסל אותו, מתמטיקאים עשויים פשוט להפסיק להכריז על כל דבר. "ייתכן שהתמריצים מצביעים כעת בכיוון של לא לחלוק עוד כיווני מחקר מבטיחים עם הקהילה הרחבה יותר", כתב טאו - תוצאה שציין תהפוך מאות שנים של מסורת שבהן המתמטיקה התקדמה באמצעות שיתוף בעיות פתוח בכתבי עת, סמינרים ושרתי טרום-דפוס.
שימוש חסר הבחנה בבינה מלאכותית, הוא טען, מספק ניצחונות לטווח קצר במחיר ארוך טווח: הוא פותר "בעיות בהישג יד, אך במחיר של שמירה על המערכת האקולוגית לגל ההתקדמות הבא, או בהבנת ההתקדמות שכבר הושגה".
ההצעה של טאו: לייעד בעיות שכדאי לפתור בזהירות
טאו לא מציע לאסור על בינה מלאכותית ממתמטיקה - הוא מודה שזה כנראה בלתי אפשרי. במקום זאת, הוא מציע לקהילות לייעד קבוצות של בעיות שבהן תהליך הפתרון עצמו חשוב, כך שתשובה גולמית ללא ניתוח של הטכניקות בהן נעשה שימוש, וללא מה שהיא מגלה לגבי בעיות סמוכות, תטופל כ"בעלת ערך זניח או אפילו שלילי".
האנלוגיה שלו היא בנקי מזון מודרניים, שאינם מקבלים עוד תרומות שרירותיות רק בגלל שהן אכילות מבחינה טכנית, אלא שומרים על סטנדרטים מפורשים לגבי התרומות שבאמת מועילות.
בתשובה למגיב, טאו הוסיף תצפית קשורה: מוכיחי משפטים אוטומטיים מסורתיים "אינם טובים במיוחד בהוכחת משפטים", תחום שנשלט במקום זאת על ידי מה שהוא כינה "מאמת משפטים אוטומטיים" - ההבדל עם משפטי LLM הוא "בעיקר היעילות שלהם".
שבוע צפוף לבינה מלאכותית ומתמטיקה
החוט נוחת ברגע טעון. זה הגיע ימים לאחר ש-OpenAI הכריזה שמודל פנימי הפיק הוכחה מאומתת של Lean לכך שנוזלי Navier-Stokes יכולים להתפוצץ בזמן סופי - אבן דרך נטענת לקראת בעיית פרס המילניום, שלטענת המתמטיקאים של NYU שעבודתם ביססה את המאמץ התגלגלה ללא קרדיט מתאים, מחלוקת שסוקרה על ידי מגזין Science וכאן ב-AI Buzz Wire. טאו היה כרוניקן קפדני של המעבר הזה כל השנה, ופרסם חיבור שנקרא על מתמטיקה בעידן הבינה המלאכותית.
הפוסט החדש שלו מחדד את הטיעון הזה מזווית חדשה: הסיכון הוא לא שבינה מלאכותית פותרת הכל, אלא שהיא צורכת, לא הרווחת ולא מנותחת, את הקטלוג הסופי של בעיות שכדאי לפתור - ומותיר את הדור הבא של המתמטיקאים עם אוקיינוס מהסוג חסר הערך.
---
הישאר לפני AIקבל את החדשות, הניתוחים ופריצות הדרך האחרונות של AI - הכל במקום אחד.
קרא עוד חדשות AI →
