人工知能（AI）が人間の数学者が数十年にわたり解けなかった難題を短期間で解き、数学界が警鐘を鳴らした。AI企業が未解決の数学問題を競って解決する競争が数学研究の本質を損なう可能性があるという主張である。これは数学に限られた問題ではなく、知的活動全般への脅威になり得ると指摘した。
11日（現地時間）、テレンス・タオ米国UCLA教授、ホ・ジュニ米国プリンストン大学教授などフィールズ賞受賞者25人は「数学におけるAIの深刻な目標の不一致」というタイトルの共同声明を通じ、AIの数学問題解決競争に対する懸念を提起した。彼らは数学では問題を解くこと自体が究極の目標ではなく、問題を解決する過程で得られる概念的理解と洞察、新たな方法論が重要だと強調した。
フィールズ賞は4年ごとに優れた若手数学者に授与され、「数学界のノーベル賞」と呼ばれる。ピエール・ドリーニュ、セドリック・ヴィラーニ、ペーター・ショルツェなど世界的な数学者も声明に署名した。彼らは最近、グローバルAI企業が数学の難題解決を自社の技術力を誇示する「性能評価指標（ベンチマーク）」として活用することが数学研究に害を及ぼし得ると警告した。
彼らは「問題を解くことは、概念的理解と洞察という根本的な目標を達成するための道具であり代替手段にすぎない」とし、「AI企業の目標と数学共同体の目標の間には深刻な不一致がある。AIが業務の遂行様式を変える状況で、当初その作業を通じて達成しようとしたものが何であったかを見失わないようにすべきだ」と述べた。
論争に火を付けたのはオープンAIの最近の成果である。オープンAIはAIモデルを用い、数学界の代表的難題の一つである「ナヴィエ–ストークス方程式」問題の解法を導出したと発表した。オープンAIによれば最大1万個のAIエージェントが同時に作業し、約270万件のメッセージをやり取りし、約1300億個のトークンを生成した末に88時間で結果を導出したという。その後、別のAIモデルがこれを定型化された数学証明検証システムである「Lean（リン）」で検証する作業も進めた。
ナヴィエ–ストークス問題は2000年にクレイ数学研究所が選定した7つの「ミレニアム難題」の一つである。オープンAIは今回の成果について賞金100万ドルを請求しないと明らかにした。ただし外部数学者の独立した検証が必要なため、学界ではまだ完全な解決と受け止めるには早いとの指摘も出ている。
タオ教授は、AIが正解を導出する過程で数学者が得られる方法論や新たなアイデアまで併せて失われ得ると懸念した。IBMとのインタビューでは、AIが難しい問題を迅速に解くことで人間の研究者が問題を解く中で得る中間過程の発見と洞察を逃す可能性があると指摘した。
今回の論争はオープンAIだけの問題ではない。グーグル・ディープマインドもAIを活用して多数の未解決数学問題を解決したと発表するなど、ビッグテック間の数学競争が本格化している。AIの数学的推論能力が急速に向上し、数学がAIの能力を示す新たな競争の舞台として浮上したためだ。
フィールズ賞受賞者が懸念する点は、AIが数学の問題を解くこと自体ではない。「正解を得る速度」が過度に速まる場合、人間がその過程で得る理解と洞察、協業と検証という研究エコシステムが崩れ得るということだ。
実際、今年に入りAIの数学研究能力は急速に発展した。オープンAIは5月にもAIを活用し、80年物のエルデシュの「単位円距離問題」に関連する推測を反駁したと発表し、グーグル・ディープマインドも複数の未解決エルデシュ問題で成果を上げた。
数学界では、AIを研究の補助道具として活用することと、AI企業が競争的に研究の目標と速度を決めることは区別すべきだという声が高まっている。すでに数学界では、AI活用過程での透明性、独立的検証、研究貢献者への適切な功労認定などを求める「ライデン宣言」も出ている。
フィールズ賞受賞者はAI活用自体を排除すべきだとはせず、AIには数学研究と理解を強化し加速する潜在力があり、数学という職業もこれに合わせて変化すべきだとした。ただしAIが数学に及ぼす影響は技術それ自体よりも、それをいかに活用し統制するかに懸かっていると強調した。彼らはこれを数学界だけの問題ではない知的労働に対する一般的な脅威だと位置づけた。