Terence Tao, ahli matematika UCLA yang secara luas dianggap sebagai tokoh paling berpengaruh di bidang ini, telah menerbitkan sebuah esai yang menyatakan bahwa kecerdasan buatan mendorong matematika ke dalam periode turbulensi yang sebanding dengan krisis mendasar yang membentuk kembali disiplin ilmu tersebut seabad yang lalu. Makalah, "Matematika di Era AI", muncul di arXiv pada 17 Agustus dan didasarkan pada kuliah umum yang disampaikan Tao pada Kongres Internasional Matematikawan 2026.
Esai ini dengan cepat menjadi salah satu teks ilmiah yang paling banyak dibicarakan minggu ini di kalangan peneliti dan insinyur, menarik banyak pembaca di forum seperti Hacker News. Untuk bidang yang telah menghabiskan tiga tahun terakhir memperdebatkan apakah AI benar-benar dapat melakukan matematika tingkat penelitian, argumen Tao mengubah pertanyaan tersebut sepenuhnya.
Krisis Nilai, Bukan Kebenaran
Pembingkaian sejarah Tao memang disengaja. Antara sekitar tahun 1900 dan 1930, matematika diguncang oleh paradoks Russell pada tahun 1901 dan teorema ketidaklengkapan Gödel pada tahun 1931 — penemuan yang memaksa ahli matematika untuk meninggalkan asumsi informal dan membangun fondasi yang eksplisit dan kuat yang masih menjadi sandaran subjek tersebut hingga saat ini. Turbulensi itu, menurutnya, pada akhirnya membuat matematika menjadi lebih kuat.
Paralel yang ia tarik sangat tepat: apa yang sedang diuji sekarang bukanlah kerangka matematika untuk kebenaran, namun “kerangka implisit dari nilai-nilai dan praktik matematika” – apa yang masyarakat anggap sebagai kontribusi, apa imbalannya, apa yang dianggap dipahami, dan siapa, atau apa, yang dianggap telah melakukan pekerjaan tersebut. Sama seperti krisis terakhir yang memaksa hal implisit menjadi eksplisit, Tao berpendapat bahwa krisis ini akan memaksa ahli matematika untuk menyusun tujuan yang tidak pernah harus dituliskan.
Melewatkan Debat Kemampuan
Pilihan struktural yang paling mencolok dari esai ini adalah penolakannya untuk berdebat tentang apakah AI dapat mengerjakan matematika. Sebaliknya, Tao mengkondisikan hipotesis bahwa alat AI yang mampu melakukan tugas-tugas matematika tingkat penelitian akan tiba, dan memperlakukan segala sesuatu di bawah asumsi tersebut sebagai masalah sebenarnya. Dia menyebutnya sebagai "Pertanyaan Respon Komunitas": bagaimana seharusnya komunitas matematika merespons, bukan apakah kemampuan tersebut nyata.
Ini adalah langkah yang sengaja dibuat ortogonal. Perdebatan mengenai kemampuan model, menurut Tao, tidak dapat diselesaikan secara abstrak dan tidak penting. Pertanyaan-pertanyaan mendesak – untuk apa matematika itu, dan apa yang sebenarnya dihargai oleh para praktisinya – akan memerlukan jawaban bahkan jika kemajuan AI terhenti besok.
Bukti Kelangkaan, Bukti Kelimpahan, dan Hukum Goodhart
Inti dari esai ini adalah studi kasus tentang pemecahan masalah, komponen praktik matematika yang paling terancam oleh otomatisasi. Tao meneliti apa yang terjadi ketika bidang ini beralih dari perekonomian kelangkaan bukti – di mana bukti asli yang terverifikasi sangat langka dan berharga – ke perekonomian dengan kelimpahan bukti, di mana argumen yang dihasilkan mesin murah dan berlimpah.
Daftar kata kuncinya menandakan bidang yang dicakupnya: formalisasi, asisten pembuktian, tinjauan sejawat, hukum Goodhart. Hal terakhir tersebut – prinsip bahwa suatu tindakan tidak lagi menjadi tindakan yang baik setelah menjadi suatu target – selalu muncul kembali. Jumlah publikasi, hasil kompetisi, dan asal teorema semuanya berfungsi sebagai proksi kontribusi matematis. Di dunia di mana AI dapat mengembangkan proksi tersebut dalam skala besar, masyarakat perlu memberi penghargaan pada apa yang sebenarnya mereka hargai, bukan apa yang secara historis dapat mereka perhitungkan.
Esai ini ditutup dengan rekomendasi dan survei mengenai alur kerja yang muncul – termasuk lingkungan pembuktian formal yang telah diperjuangkan oleh Tao dalam eksperimen matematika yang diverifikasi secara formal dan didukung AI – serta pengakuan jujur bahwa jawaban komunitas akan berkembang seiring dengan perkembangan teknologi.
Mengapa Esai Matematika Penting di Luar Matematika
Tao adalah sosok yang tidak biasa: Peraih Medali Fields yang telah menghabiskan waktu bertahun-tahun bekerja secara langsung dengan asisten pembuktian dan alat AI daripada mengomentarinya dari jarak jauh. Keterlibatan praktis tersebut memberi bobot pada esai tersebut melebihi matematika murni, karena hampir setiap disiplin penelitian menghadapi inversi yang sama seperti yang dijelaskannya. Tinjauan sejawat, kepenulisan, kredit, dan definisi kontribusi berada di bawah tekanan yang sama dalam fisika, biologi, dan ilmu komputer - bidang-bidang yang tidak memiliki keunggulan matematika selama seabad dalam membuat fondasinya eksplisit.
Penerimaan sejauh ini menunjukkan bahwa argumen tersebut telah berhasil. Rangkaian diskusi berfokus pada kerangka Tao tentang kelangkaan menjadi kelimpahan sebagai lensa yang berguna bagi akademisi secara luas, dengan perhatian khusus pada pendapatnya bahwa krisis nilai, tidak seperti krisis fondasi, tidak dapat diselesaikan oleh sekelompok kecil ahli logika. Hal ini harus dilakukan oleh seluruh komunitas – jurnal, komite perekrutan, badan hibah, dan ahli matematika yang kariernya dibangun berdasarkan norma-norma implisit yang kini berada di bawah tekanan.
Kesimpulan Tao pada akhirnya bersifat konstruktif dan bukannya mengkhawatirkan. Krisis mendasar menghasilkan kerangka kerja tepercaya yang mampu bertahan selama satu abad pengujian. Pemeriksaan yang menyeluruh dan jujur terhadap apa yang sebenarnya dihargai oleh matematika, menurutnya, dapat menjadikan disiplin ini lebih kuat dan lebih tangguh dibandingkan sebelumnya – dengan syarat masyarakat berupaya membuat peraturan tidak tertulis menjadi eksplisit sebelum keadaan menentukan pilihannya.
---
Tetap Terdepan dalam AIDapatkan berita, analisis, dan terobosan AI terkini — semuanya di satu tempat.
Baca berita AI selengkapnya →
