Hirano, S.

これは、原文を本当に読んで欲しい。原文は「科学に有害」とは直接述べてはいない。特徴的な文章を抜粋して紹介します。 要約すれば、AIは数学の問題解決をベンチマークとする競争に入っているが、数学の本来の目的は理解や洞察を得ること。問題解決はその手段にすぎない。手段と目的がAI開発企業と数学コミュニティでま真逆であるという主張。これが本質である。この問いはAI開発者も真摯に受け止めるべきことだとは思う。 ① 数学の有名な問題は、しばしばこの分野への理解を深めるための指標や道標として機能してきた。こうした問題の解決は、新たな洞察や興味深い手法の発見を示す確かな証であり、それらは数学者コミュニティによって、長く困難な議論や対話、簡略化の過程を経て研究されてきた。 原文 "Famous problems have often served as landmarks and lighthouses against which one can measure an improved understanding of this landscape." ② ここ数ヶ月、AIが主要な数学的問題を解決することに成功したことは、数学界以外でも大きな話題となっている。しかし、問題解決はあくまでも道具であり、概念的な理解と洞察という本来の目的を達成するための手段に過ぎない。AIの世界でこの点を忘れると、道具が本来の目的に反する方向に作用してしまう可能性がある。実際、「真偽」の判断をますます速いペースで大量生産することは、新たなアイデアを生み出すどころか、むしろ肥沃な土壌を破壊してしまう恐れがある。 原文 In recent months, the success of AI in solving major mathematical problems has made headlines even outside mathematical circles. But solving problems is only a tool and proxy for achieving the primary goal of conceptual understanding and insight. Forgetting this in the world of AI may turn the tool against the primary goal. Indeed, the mass production at faster and faster pace of "true/false" statements could destroy fertile ground instead of breathing life into new ideas.