The Guardian: люди по-прежнему необходимы математике, но технокомпании этого не видят

Что произошло с задачей Навье—Стокса

Если бы задачу решил человек, он получил бы призовые деньги и признание коллег. В случае OpenAI объявление вместо этого вызвало у некоторых математиков разговор об «экзистенциальном кризисе» из-за возможностей ИИ и обвинения в том, что компания присвоила результаты человеческой работы.

Математическая сторона задачи Навье—Стокса сложна для понимания, но претензии исследователей знакомы художникам, офисным работникам и всем, кто обеспокоен развитием ИИ. Результаты OpenAI, как и другие результаты больших языковых моделей, зависят от обработки трудов математиков.

В своей работе OpenAI привела источники, однако многие считают, что компания недостаточно признала вклад авторов. Речь особенно идёт о нескольких математиках, которые, как предполагается, находились близко к решению. Такое отношение стирает человеческую изобретательность и позволяет компании забрать всё признание.

Математик Тристан Бакмастер также обеспокоен тем, что команда OpenAI могла увидеть его работу над задачей Навье—Стокса, которую он выполнял с моделью OpenAI Codex. В OpenAI отрицают прямой доступ к этим материалам, но не исключают, что данные, полученные во время использования Бакмастером продуктов компании, «помогли улучшить нашу модель».

Почему математикам нужен ИИ

Отсутствие признания и компенсации за человеческий труд, на котором строятся системы ИИ, настроило многих против компаний-разработчиков. Эта проблема до сих пор не получила адекватного решения.

В математике ситуация особенно противоречива. Компании, разрабатывающие ИИ, охотно используют математические способности своих моделей в рекламе. Но им нужны математики, чтобы проверять часто небрежные и непонятные результаты систем, а также определять, полезны ли эти результаты и как их можно применить.

У фильма или вакцины, созданных с помощью ИИ, есть очевидное практическое назначение независимо от их качества. Чтобы понять, содержит ли заявленное решение OpenAI новые математические инструменты или идеи, потребуются время и интеллектуальный труд людей.

Это могло бы стать поводом для сотрудничества. Вместо этого ситуация стала ещё одним источником отчуждения и недовольства.

Как математики относятся к ИИ

Несмотря на проблемы, математики довольно открыты к использованию ИИ — даже когда подписывают открытые письма с критикой технологических компаний. Большинство признаёт, что эта технология действительно мощная и особенно хорошо справляется с математикой.

Идёт подробное обсуждение того, как математика может измениться при интеграции с ИИ. В этой модели люди направляют работу системы и интерпретируют её результаты.

Математики также задаются вопросом, правильно ли оценивать вклад только того человека или машины, которые получили эффектный конечный результат в виде математического доказательства. Ещё в 2010 году математик и лауреат Филдсовской премии Билл Тёрстон писал, что продукт математики — это ясность и понимание, а не теоремы сами по себе. Эти качества по-прежнему остаются уникально человеческими.

Технологии и компании

Некоторые критики ИИ по-прежнему считают все его результаты одинаково бесполезным «мусором». ИИ не станет хорошо справляться со всеми задачами. Однако всё больше людей могут оказаться в положении математиков: они видят неоспоримую эффективность технологии, но глубоко обеспокоены тем, как именно её используют.

Математик Нестор Гильен недавно писал, что этой тревоги могло бы не быть, если бы удалось отделить технологию от технологических компаний и сделать её использование демократичным. Поиск способов добиться этого становится всё более срочным.