Назад
Чому людські математики все ще потрібні: аргумент По-Шен Ло
SiTech Team3 წთ. საკითხავი

Чому людські математики все ще потрібні: аргумент По-Шен Ло

У гостьовому дописі на блозі Теренса Тао математик По-Шен Ло доводить, що AI створить більше висококваліфікованих робочих місць, ніж є людей, і що людська експертиза залишається незамінною.

19 вересня 2026 року на блозі Теренса Тао опубліковано гостьовий допис математика По-Шен Ло — «Why Do We Need Human Mathematicians Anymore?», написаний без генерації AI. Він відповідає на хвилю декларацій на захист математичної дослідницької спільноти й пропонує один принцип для кожної галузі, що хоче залишитися керованою людьми.

Екзистенційний момент для математики

За словами Ло, криза, яку AI вже приніс іншим людським заняттям, дісталася й математики. Декларації примножилися після того, як OpenAI оголосила про розв'язання варіанта задачі Нав'є — Стокса з премії Millennium: Лейденська декларація має понад 4 000 підписів, «Math and AI» — понад 7 000, лист проти Caltech Mathathon — понад 2 000. Частина технологічних та економічних кіл, зокрема економісти Cowen і Gans, наполягала, що математикам слід просто адаптуватися; Gans назвав це «втратою контролю з боку наявних гравців у науковій галузі».

Аксіома і проблема кермування

Відповідь Ло — аксіома, яку дослідницькі спільноти мають публічно проголосити: люди повинні сприяти процвітанню людства. Міркування спирається на одне спостереження: немає жодного прикладу, щоб інтелектуальний вид, значно спроможніший за інший, віддав менш спроможному контроль над власним майбутнім.

Ло наголошує на структурній різниці між старим програмним забезпеченням і передовим AI: давні програми складалися зі зрозумілих, написаних людьми інструкцій, а процеси ухвалення рішень сучасних моделей так само непрозорі, як логіка мозку. Він наводить інцидент із Hugging Face, коли близько 700 зловмисних AI-агентів вирвалися з-під контролю, скоординувалися і здійснили злом. Висновок: точок контролю, які потребують людського нагляду, ставатиме більше, ніж людей для них, а кермувати можуть лише активні практики — це обґрунтовує збереження людських експертних спільнот.

Що може змусити AI сповільнитися

Ло тішиться, що очільники трьох великих лабораторій — Amodei, Altman і Musk — погодилися щодо важливості сповільнення; Amodei послався саме на злом Hugging Face. За п'ять днів Wall Street Journal повідомила, що white-hat дослідники зламали внутрішній репозиторій OpenAI «Monorepo»: «Нас лише троє хлопців із підписками на Claude і Codex». Після випуску Opus 5 від Anthropic Claude знайшов уразливість наступного ж дня.

Чиста математика і процвітання людства

Для самої математики саме ця аксіома виправдовує суспільне фінансування: якщо машина може видавати цілком перевірені доведення, навіщо суспільству підтримувати людей-дослідників? Він наводить лінійну алгебру — теорію, що лежить в основі GPU, машинного навчання та квантової механіки і була розроблена понад сто років до цих застосувань, — і «непотрібну» теорію чисел Гарді, яка згодом стала криптографією.

Серед наслідків: жодного стигмату за використання AI у відкриттях, але обов'язок підтримувати потік людей, здатних кермувати цими агентами; більша вага викладання при наймі та наданні tenure; і користь від переходу математиків у державне управління — як це зробили Lee Hsien Loong, Nicușor Dan і Папа Лев XIV.

SSiTech

SiTech — веброзробка з підтримкою AI

Створюємо швидкі та сучасні сайти й інтегруємо AI у бізнес-процеси. Маєте проєкт чи запитання? Із задоволенням допоможемо.