Un domeniu considerat imposibil de înlocuit, amenințat de inteligența artificială. Ce îi sperie pe cercetători

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google Urmărește-ne pe Google News

Inteligența artificială începe să schimbe inclusiv cercetarea matematică, un domeniu considerat până recent greu de automatizat. Aproximativ 40 de matematicieni de top s-au întâlnit la începutul lunii august la sediul OpenAI din San Francisco pentru a discuta ce rol vor mai avea oamenii dacă modelele de inteligență artificială vor ajunge să depășească specialiștii în producerea de rezultate matematice avansate arată o analiză realizată de The Washington Post.

Un domeniu considerat imposibil de înlocuit, amenințat de inteligența artificială

Tema a fost analizată într-un context în care sistemele de inteligență artificială au început deja să obțină rezultate care, în anumite situații, rivalizează cu munca unor cercetători experimentați. Daniel Litt, profesor la Universitatea din Toronto, a prezentat în cadrul reuniunii o prelegere intitulată „Sfârșitul matematicii” și a descris unul dintre cele mai pesimiste scenarii pentru domeniu.

„Cred că există posibilitatea să ajungem într-o lume în care nu va mai exista cercetare matematică de înaltă calitate, iar expertiza umană în matematică se va pierde complet”, a declarat Daniel Litt, profesor la Universitatea din Toronto.

Litt consideră că un asemenea rezultat extrem este puțin probabil, dar spune că matematicienii trebuie să se pregătească pentru schimbările produse de inteligența artificială.

„Este important să facem ceva concret”, a spus Litt.

Matematica ar putea fi primul semnal pentru alte profesii

Matematicienii se află printre primele categorii de specialiști care resimt direct efectele profesionale ale dezvoltării inteligenței artificiale. Reuniunea de la OpenAI fusese stabilită cu mai multe luni înainte, dar a avut loc la scurt timp după ce compania a prezentat o listă de 10 rezultate noi și importante obținute cu ajutorul inteligenței artificiale în matematică și informatică. Rezultatele provin din mai multe subdomenii și vizează probleme care, în mod obișnuit, ar necesita ani de pregătire și cercetare pentru un matematician.

Drew Sutherland, matematician la Massachusetts Institute of Technology, spune că interesul companiilor de inteligență artificială pentru matematică nu este întâmplător.

„Cred că motivul pentru care companiile de IA au ales să se concentreze, în unele cazuri, pe matematică este faptul că aceasta reprezintă un indicator pentru aproape orice activitate care necesită un nivel ridicat de inteligență”, a declarat Drew Sutherland, matematician la Massachusetts Institute of Technology (MIT).

El consideră că evoluțiile observate acum în matematică s-ar putea extinde și către alte domenii.

„Aceste inteligențe performante vor fi aplicate și în alte domenii. Poate că noi suntem doar «canarii din mina de cărbune», care ne avertizează că schimbarea va veni mai întâi asupra matematicienilor”, a adăugat el.

Inteligența artificială începe să producă rezultate matematice importante

Marile companii din domeniu susțin de mai mulți ani că modelele lor vor putea accelera descoperirile științifice dincolo de limitele cercetării umane. În 2025, o versiune avansată a Gemini, dezvoltat de Google, a obținut un rezultat echivalent cu o medalie de aur la Olimpiada Internațională de Matematică.

OpenAI și Anthropic au lansat, la rândul lor, instrumente destinate cercetătorilor și oamenilor de știință.

În luna mai, OpenAI a anunțat ceea ce mai mulți matematicieni au considerat prima descoperire majoră realizată cu ajutorul inteligenței artificiale. Un model al companiei a găsit un contraexemplu pentru conjectura distanței unitare, o problemă referitoare la modul în care pot fi dispuse anumite puncte pe un plan infinit. Rezultatul a fost obținut printr-o tehnică din teoria algebrică a numerelor.

Jacob Tsimerman, matematician care urma să se alăture OpenAI, a spus atunci că ar fi acceptat rezultatul pentru publicare într-o revistă științifică „fără ezitare”. De atunci, OpenAI și Anthropic au prezentat și alte rezultate matematice obținute cu sprijinul propriilor modele.

Inteligența artificială. Sursă foto: ChatGPT

Rezultatele apar uneori direct pe rețelele sociale

Modul în care sunt făcute publice unele dintre aceste rezultate începe să se îndepărteze de practica academică tradițională. În loc să apară inițial în seminare, preprinturi sau prin procesul clasic de evaluare inter pares, unele ajung direct pe rețelele sociale.

Levent Alpöge, matematician la Anthropic, a publicat pe platforma X un material de aproximativ 24.000 de caractere, format în mare parte din simbolurile „+” și „-”. Textul prezenta, cu ajutorul lui Claude, o construcție matematică privind perechi de vectori perpendiculari care indicau colțurile unui cub cu 668 de dimensiuni.

Într-un alt caz, antreprenorul Dmitry Rybin i-a cerut lui ChatGPT să „realizeze o descoperire revoluționară” pentru a infirma o ipoteză privind fluxurile de rețea. După mai multe încercări, modelul a produs un contraexemplu, pe care Rybin l-a verificat și l-a publicat ulterior.

O problemă nouă: cine mai poate verifica și înțelege demonstrațiile

O parte dintre matematicieni folosesc limbajul de programare Lean pentru verificarea rezultatelor produse de inteligența artificială. Acesta permite verificarea logică, pas cu pas, a unei demonstrații matematice.

Metoda are însă limite, deoarece traducerea unei demonstrații în Lean poate duce la texte foarte lungi și tehnice, diferite de demonstrațiile concepute pentru a fi înțelese de oameni. În iunie, îngrijorările privind extinderea rezultatelor matematice generate de inteligența artificială au contribuit la apariția „Declarației de la Leiden”.

Documentul a fost semnat de peste 3.000 de matematicieni și cere folosirea responsabilă a instrumentelor de inteligență artificială, precum și verificarea și atribuirea corectă a rezultatelor. Unii specialiști susțin chiar că matematicienii ar trebui să evite folosirea inteligenței artificiale și colaborările cu marile companii tehnologice, pentru a păstra rolul oamenilor în domeniu.

IA poate găsi soluția, dar problema este dacă o și „înțelege”

Unul dintre punctele centrale ale dezbaterii este dacă rezultatele produse de modelele de inteligență artificială reprezintă descoperiri matematice propriu-zise sau doar răspunsuri corecte la probleme formulate deja de oameni.

Lista celor 10 rezultate prezentate de OpenAI a inclus și un rezultat legat de un obiect matematic numit „grup sofic”. Descoperirea a conectat două lucrări publicate în 2016 și 2019 de matematicienii Gábor Kun și Andreas Thom. Cei doi au publicat ulterior o lucrare în care au simplificat și extins rezultatul obținut cu ajutorul inteligenței artificiale.

„IA rezolvă problemele într-un mod foarte inteligent, într-un mod semnificativ”, a declarat Thom. „Dar conceptele care au apărut acum au apărut, din nou, ca parte a implicării oamenilor în procesul de demonstrare. Așadar, nu este încă IA cea care face asta.” Pentru o parte dintre specialiști, diferența dintre găsirea unei demonstrații și înțelegerea ei este esențială. „Matematica înseamnă înțelegerea rezultatelor. Nu este vorba doar de a demonstra rezultatul”, a spus Bryna Kra, profesoară la Universitatea Northwestern și una dintre organizatoarele Declarației de la Leiden. „O demonstrație care nu este înțeleasă nu este adoptată ca parte a literaturii de specialitate.”

Modelele încă au probleme în explicarea propriului raționament

Melanie Matchett Wood, matematiciană la Harvard, a observat că modelele avansate întâmpină în continuare dificultăți atunci când trebuie să explice clar și echilibrat propriul raționament. Potrivit acesteia, sistemele tind să insiste asupra părților simple ale unui argument și să treacă prea repede peste elementele dificile.

„Nu avem încă nicio normă privind modul în care ar trebui să se procedeze”, a spus Wood.

Ce se poate întâmpla cu profesia de matematician

Participanții la summitul OpenAI nu au ajuns la o concluzie comună privind viitorul cercetării matematice. Unul dintre scenarii este ca inteligența artificială să devină un instrument care să permită colaborarea unor grupuri mai mari de matematicieni la probleme complexe.

Un alt scenariu presupune folosirea sistemelor de inteligență artificială pentru accelerarea cercetării, într-un rol asemănător celui pe care acceleratoarele de particule îl au în fizică. Modelele ar putea ajunge să producă un număr foarte mare de rezultate, iar oamenii să selecteze ceea ce merită analizat și dezvoltat. Există însă și varianta în care oamenii și-ar pierde treptat capacitatea de a face matematică avansată dacă sistemele automate ar deveni net superioare.

Sébastien Bubeck, cercetător și matematician la OpenAI și unul dintre organizatorii summitului, susține însă că oamenii ar trebui să rămână în centrul procesului.

„Trebuie să punem pe primul plan oamenii, ființa umană, matematicienii”, a spus Bubeck. „Matematica este interesantă doar în măsura în care matematicienii învață din ea.”