Esej filozoficzny, w którym wykazano, że odkrycia matematyczne oparte na sztucznej inteligencji nie muszą umniejszać wartości matematycznego życia człowieka, wzbudził szerokie zainteresowanie po opublikowaniu go na blogu Terence’a Tao, matematyka z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles, powszechnie uznawanego za jednego z najwybitniejszych żyjących matematyków. „Egoless Mathematics in the AI ​​Era” opublikowany 2 listopada to gościnny wpis autorstwa informatyków Karthika C. S., Amita Sahai i Jie Xue, przy czym Tao zauważył, że przekonwertował tekst do publikacji przy użyciu sztucznej inteligencji. Esej szybko trafił do Hacker News, gdzie czytelnicy debatowali nad jego głównym twierdzeniem: że matematyka była piękna, zanim ktokolwiek z nas się urodził, a jej wartość nie zależy od tego, kto dokonuje odkryć.

Artykuł pojawia się w momencie, gdy wspomaganie maszyn w matematyce przeszło od nowości do infrastruktury. Formalne dowody zweryfikowane za pomocą sztucznej inteligencji, przypuszczeń generowanych przez maszyny i systemów sztucznej inteligencji przyczyniających się do wyników na poziomie badawczym zmusiły pracujących matematyków do zadania sobie pytania nie tylko o to, co maszyny potrafią zrobić, ale także o to, co pozostaje z zawodu, jeśli odpowiedź brzmi „większość”. Odpowiedź eseju jest niezwykła wśród podejść do najświeższych wiadomości o sztucznej inteligencji w tym sezonie: zamiast bronić znaczenia człowieka przed maszynami, opowiada się za całkowitym porzuceniem tego konkursu.

Dwa spojrzenia na matematykę, jeden punkt nacisku

Autorzy zaczynają od najstarszego rozłamu w filozofii matematyki: czy matematycy wymyślają swój przedmiot — wprowadzając pojęcia, wybierając aksjomaty, budując teorie — czy też odkrywają prawdy istniejące od nich niezależnie. Piszą, że pogląd platoński w naturalny sposób wyjaśnia tę niezależność: „było nieskończenie wiele liczb pierwszych, zanim ktokolwiek udowodnił ten fakt”. Prawda matematyczna nie czeka na nasze uznanie i nie otrzymuje od niej swojego autorytetu.

Odkrywanie – ostrzegają – nie jest biernością. Paleontolog poszukujący skamieniałości musi zdecydować, gdzie przeprowadzić wykopaliska, opracować techniki i rozpoznać znaczenie niekompletnych szczątków. Podobnie odkrycie matematyczne może wymagać wymyślenia całego języka i struktury, dzięki której widoczna stanie się wcześniej niewidoczna struktura. Prawdy nas poprzedzają; drogi do nich prowadzą przez całą drogę w dół.

Na tym fundamencie esej buduje swój punkt nacisku: prawidłowe wyprowadzenie nie jest tym samym, co zrozumienie jego znaczenia. System aksjomatyczny pozwala na nieskończoną liczbę wniosków, ale umiejętność ich wyprowadzania nie dostarcza godnych wskazówek dociekań. „Zdania matematyczne mogą być formalnie poprawne, ale nie pouczające” – piszą autorzy. „Możemy wprowadzić niezliczone definicje i udowodnić niezliczone twierdzenia na ich temat. Co sprawia, że ​​jedna definicja jest pouczająca?” To właśnie pytanie pojawia się za każdym razem, gdy system sztucznej inteligencji zalewa formalne repozytorium prawidłowymi, ale pozbawionymi motywacji wynikami.

Pułapka definiowania wartości przez maszynę

Najostrzejszy argument eseju jest wymierzony w ruch powszechny w obecnym dyskursie dotyczącym sztucznej inteligencji: ochronę wartości ludzkiej poprzez wycofywanie się do tego, czego maszyny nie są jeszcze w stanie zrobić. „Reakcją nie może być po prostu szukanie schronienia w typowo ludzkich zdolnościach, takich jak kreatywność, intuicja czy gust” – argumentują autorzy. „Jeśli cenimy te umiejętności przede wszystkim dlatego, że dają nam przewagę nad maszynami, pozostajemy w pułapce tej samej koncepcji wartości intelektualnej. Dlaczego wartość naszych dążeń miałaby zależeć od tego, czy jesteśmy w tym lepsi od kogoś lub czegoś innego?”

Rozszerzają krytykę na samą strukturę bodźców życia akademickiego. Publikacje, cytowania i nagrody są użytecznymi wskaźnikami, przyznają autorzy, ale stają się patologiczne, gdy definiują wartość pracy. Mierząc w ten sposób, matematycy stają się zbiorem zdolności produkcyjnych, a matematyka staje się ich dziełem – ramą, w której maszyna, która produkuje więcej niż człowiek, po prostu wygrywa. W eseju zaproponowano alternatywę wymienioną w tytule: pozbawioną egoizmu matematykę, praktykę, w której wartość wypływa z kontaktu z prawdą, a nie z prymatu w jej tworzeniu.

Zgodnie z tym poglądem odkrycia dokonane przez sztuczną inteligencję nie stają się powodem ani do smutku, ani do niepokoju o status. „Prawda stała się dostępna, a jej wartości nie umniejsza brak naszego autorstwa” – piszą autorzy. Oferują nawet esej jako traktat pokojowy między dwoma obozami, które obecnie dzielą wiele wydziałów matematyki – tych entuzjastycznie nastawionych do narzędzi AI i tych, którzy z zasady wstrzymują się od głosu – sugerując, że oba mogą odzwierciedlać to samo podstawowe zaangażowanie w samą matematykę.

Eksperyment myślowy Ramanujana do zakończenia

Esej kończy się eksperymentem myślowym zaczerpniętym z historii matematyki. Według doniesień Ramanujan powiedział: „Równanie nie ma dla mnie żadnego znaczenia, jeśli nie wyraża myśli o Bogu” – wers ten cytują autorzy z biografii Roberta Kanigela z 1991 r. „The Man Who Knew Infinity” (opublikowanej w 1991 r., cytowanej w ich poście z wydania z 1992 r.). Gdyby żył dzisiaj i byłby świadkiem postępu sztucznej inteligencji w matematyce, czy byłby zaniepokojony tym, co mogą one oznaczać dla jego celów jako matematyka?

Autorzy są szczerzy co do swojej pozycji. „Nam, autorom tego eseju, daleko jeszcze do osiągnięcia takiej bezinteresowności” – przyznają, opisując ideał eseju jako ideał, do którego chcą dążyć. I uprzedzają oczywisty zarzut – że to wszystko brzmi jak proszenie matematyków, aby zostali świętymi. „O ile zachęca nas to do wzrastania w cnocie i wyrzeczenia się przywiązania do własnej ważności, wrażenie to nie jest dalekie od prawdy” – piszą, argumentując, że radość zrozumienia jest trwalsza niż satysfakcja z zajęcia pozycji ponad rywalami.

To, czy argument ten przekonuje pracujących matematyków, to osobna kwestia — wątki w komentarzach pod esejem pokazują, że jest wielu sceptyków, którzy uważają, że ekonomia karier akademickich czyni filozofię luksusem. Jednak jako dokument chwili oddaje coś realnego: dziedziny najbliższe postępowi sztucznej inteligencji to te, które są najbardziej zmuszone do wyjaśnienia, dlaczego ich praca jest istotna, a jeden z najczęściej oglądanych głosów w dziedzinie matematyki udzielił teraz swojej platformie odpowiedzi, która ani razu nie wspomniała o wzorcach, produktywności ani krajowej konkurencji.

---

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Otrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →