Postępy AI niepokoją wielkich matematyków

Terence Tao, profesor na UCLA i laureat medalu Fieldsa w 2006 roku, opublikował 8 września 2026 roku na platformie Mathstodon ostrzeżenie, które obiegło środowisko akademickie. Według niego, AI nie tylko wspiera badaczy. Zagraża samej istocie ludzkiego zrozumienia i badań podstawowych. Powód jest jasny: sztuczna inteligencja wysusza zbiornik << dobrych otwartych problemów >>. To właśnie te nierozwiązane pytania rzeczywiście posuwają naprzód daną dziedzinę nauki.

W skrócie

• AI rozwiązuje tysiącletnie problemy w kilka dni, podczas gdy ludziom zajmuje to lata.
• Terence Tao ostrzega: AI wyczerpuje << dobre pytania >> w matematyce.
• Matematycy obawiają się deprecjacji swojej roli i odkryć.
• Społeczność wzywa do nowych zasad dotyczących użycia AI w badaniach.

AI rozwiązuje tysiącletnie problemy w rekordowym czasie

Od maja 2026 roku ogłoszenia związane z sztuczną inteligencją następują w szybkim tempie. OpenAI najpierw obaliło hipotezę Erdősa o odległościach jednostkowych, problem otwarty od 1946 roku. Kilka tygodni później ta sama firma AI twierdzi, że rozwiązała jeden z siedmiu << problemów milenijnych >> Instytutu Matematyki Clay’a: istnienie i regularność rozwiązań równań Naviera-Stokesa. Opisują one ruch cieczy.

Według Tristana Buckmastera, matematyka odpowiedzialnego za obiecujące podejście, AI OpenAI zakończyła w jeden weekend to, co on i jego kolega Levent Alpöge (pracownik Anthropic) próbowali sfinalizować przez miesiące.

To nie wszystko! W sierpniu 2026 roku OpenAI opublikowało również dziesięć nowych znaczących wyników matematycznych i informatycznych uzyskanych za pomocą swojego modelu Astra. Obejmują one:

• geometrię;
• kryptografię;
• teorię kodów.

Z kolei Anthropic wykorzystał Claude’a do sformalizowania dowodu ostatniego twierdzenia Fermata w zaledwie 11 dni. Ta firma AI właśnie ogłosiła nadchodzącą ofertę publiczną.

Terence Tao: AI wyczerpuje << dobre pytania >> w matematyce

W poście opublikowanym na Mathstodon, Terence Tao, uważany za najlepszego żyjącego matematyka, wydaje jednoznaczne ostrzeżenie. Według niego, prawdziwe niebezpieczeństwo nie polega na tym, że AI rozwiązuje problemy, ale na tym, że robi to zbyt szybko, zanim społeczność zdąży wyciągnąć z tego wszystkie wnioski.

Napisał:

Niekontrolowane użycie potężnych narzędzi do wydobywania rozwiązań może osiągnąć natychmiastowy cel rozwiązania problemów, ale kosztem wsparcia ekosystemu dla następnej fali postępu.

Dla Tao, wartość problemu matematycznego leży zarówno w jego rozwiązaniu, jak i w drodze, którą trzeba przebyć, aby do niego dojść. W rzeczywistości ten proces pozwala na:

• odkrywanie nowych metod
• znajdowanie nowych powiązań między dziedzinami
• (czasami) reformułowanie samego pytania.

Jednak z AI ta droga jest skracana. W tym sensie Tao ostrzega:

Teraz widzieliśmy, że nawet plotka, że ktoś pracuje nad problemem, może wywołać masową ilość wysiłku napędzanego przez AI, aby go spłaszczyć, zanim oryginalny projekt badawczy zdąży osiągnąć swój pełny potencjał.

Rozszyfrowanie: AI przekształca matematykę z dyscypliny << rzadkości dowodów >> w dyscyplinę << obfitości dowodów >>. Co zagraża deprecjacji pracy ludzkiej.

Matematycy w obliczu kryzysu tożsamości z AI?

Poza deklaracjami Tao, całe środowisko zawodowe zadaje sobie pytanie. << Jeśli głównym celem matematyki jest udowadnianie twierdzeń, łatwo zadać pytanie: teraz, gdy maszyny wydają się to robić prawie na żądanie, do czego jesteśmy potrzebni? >>, pyta Henry Yuen, matematyk z Columbia University w wywiadzie dla The Telegraph.

W czerwcu 2026 roku ponad 3000 matematyków podpisało Deklarację z Lejdy. Dokument ten wzywa do:

• odpowiedzialnego użycia AI;
• rygorystycznej weryfikacji wyników;
• odpowiedniego cytowania wkładów ludzkich i sztucznych.

Ze swojej strony, Terence Tao proponuje rozwiązanie: klasyfikować niektóre problemy jako wymagające analizy. Oznacza to, że surowa odpowiedź (w szczególności ta dostarczona przez sztuczną inteligencję) liczy się tylko wtedy, gdy towarzyszy jej zrozumiałe i pouczające rozumowanie.

Jaka przyszłość czeka matematykę w erze AI?

Niektórzy widzą AI jako narzędzie produktywności. Faktem jest, że uwalnia ludzi od żmudnych zadań, pozwalając im skupić się na formułowaniu nowych pytań. Inni obawiają się jednak industrializacji dowodu. Uważają, że wartość intelektualna może zniknąć na rzecz szybkości.

Jednak zarówno jedni, jak i drudzy zgadzają się co do jednego: zasady muszą się zmienić. Deklaracja z Lejdy podkreśla zatem przejrzystość i uznanie wkładów. Ale jak zastosować te zasady w wyścigu, w którym modele AI nie są publiczne, a dowody są generowane w kilka godzin?

W każdym razie, AI przekroczyło granicę w matematyce. Teraz piłka jest po stronie społeczności: zdefiniować nowe zasady, aby sztuczna inteligencja pozostała narzędziem, a nie zastępcą.