Az OpenAI szeptember elején közölte megoldását a Navier-Stokes millenniumi problémára. Ezt követően október 6-án már nem egy matematikai probléma kéziratát közölte, hanem 722-t – habár ezek közül néhányat már visszavontak. Az érintett témák rendkívül szélesek, köztük szerepel az algebra, a topológia és a logika is. Azonban ezek a megoldás(jelöltek) lehet, hogy több kérdést vetettek fel, mint amennyit megválaszoltak.

A matematikában hagyományosan a fejlődés és az előrelépés biztosítékát, és így az emberi megértés ékkövét, a bizonyítások jelentették. Mi történik akkor, amikor ez a status quo alapjaiban rendül meg? Valóban a bizonyítások létrehozása a cél, vagy az emberi megértés kiszélesítése és alkalmazásokban való implementálása? Mi lesz a matematikus szakmával akkor, ha az eddigi már-már költői alkotásöröm átalakul a gépek outputjának ellenőrzésévé? Valóban előrelépés-e az OpenAI által közölt több mint 700 kézirat, vagy feleslegesen viszi el a matematikusok kapacitását a potenciálisan hibás és zavaros kéziratok kibogozása? Mit nyer a tudomány az AI-rendszerek fejlődésével, és mit veszít?

A matematikusok számára a kéziratok felülvizsgálatánál ezen kérdések megválaszolása még fontosabb lehet, hiszen míg a kéziratok igazolása „pusztán” hatalmas szakmai előrelépést jelentene – már amelyik helyesnek bizonyul – addig a fenti kérdések a szakma jövőjét határozzák meg (ebben talán a szoftverfejlesztőktől kérhetnek tanácsot a matematikusok). Ennek kapcsán számos matematikus az AI-generált kéziratok ilyen fajta megjelenítése ellen foglalt álláspontot, többek között kiemelve, hogy több mint 700 kézirat egyszeri közlése nem a tudományosságért történik, hanem egy erődemonstrációt jelent. Mások a kéziratok nehezen feldolgozhatóságát kifogásolják, külön hangsúlyozva, hogy az nehezen olvasható ember számára, és alapvető problémák vannak bennük, amelyek miatt a kéziratokat azonnal el kellene utasítani. Emellett laikusként is érthető a felháborodás, miszerint az OpenAI kéziratai emberek számára nehezen érthetőek és feldolgozhatóak, ennek ellenére kimondott-kimondatlan elvárás a matematikusok felé a teljes kéziratdömping feldolgozása. Ez a felállás sok plusz munkát helyez a szakmára, miközben az alkotói örömtől megfoszthatja azt. A negatív hangokkal szemben megjelennek természetesen a pozitívok is, kiemelve az AI által nyújtott ugrásszerű fejlődést és az ezzel járó új lehetőségeket. Ezen a téren külön figyelmet kapott a kvázi-Riemann-sejtés igazolása.

Habár nehéz megmondani, mit hoz a jövő, az biztosan kijelenthető, hogy ha a matematika valódi célja az emberiség fejlődésének szolgálata, és nem egy szűk társadalmi kör alkotói öröme, akkor az AI kitiltása a matematikából elvileg sem helyes – gyakorlatilag pedig lehetetlen. Azonban az is igaz, hogy, mint számos más területen, az AI helyes és a szakma előrehaladását segítő használatának szabályai még nem kristályosodtak ki. Ha ténylegesen a matematikusok kezébe kerül egy „bizonyítógép”, akkor eltolódik a fő fókusz a bizonyításokról az alkalmazások irányába, amivel ugyan elveszíti a szakma az eddigi legnagyobb vonzerejét – és ezzel minden bizonnyal az utánpótlás egy részét is. Ugyanakkor az alkalmazások előtérbe kerülésével és a bizonyítások gyorsításával az elméleti felfedezések előbb lennének gyakorlatba ültethetők, ami egy másfajta potenciális utánpótlás számára kifejezetten vonzó lehet.

Szerző:

Máth Benedek

Data scientist