世界最高峰の数学者テレンス・タオが、いま「数学をする時間」を削ってまでAIへの対応に追われている。問題はAIが数学を解けることではない。数学という営みそのものが、何を価値とするのかを問い直されていることだ。 UCLAの数学者でフィールズ賞受賞者のTerence Taoは、AIと数学の関係をめぐる議論の中心人物になっている。本人もNYTのインタビューを「Terry Tao and the Crisis in Math」と紹介しており、UCLAも、特に若い研究者への影響を含め「AIが数学研究で急速に存在感を増していること」が記事の中心だったと説明している。 背景にあるのは、AIが単なる計算補助から、未解決問題を探索し、新しい数学的構成を発見する段階へ進みつつあることだ。実際、タオ自身が参加したAlphaEvolveの研究では、解析・組合せ論・幾何・数論にまたがる67問を対象に、多くで既知の最良解を再発見し、一部ではそれを改善した。 ここで揺らいでいるのが、「難しい問題を最初に解く」という数学界の評価軸である。タオは従来の数学を「Math 1.0」と呼び、証明が希少だったからこそ、難問を解くことを中心に研究者の名声や制度が組み立てられてきたと整理する。AIによって証明の供給量そのものが増えるなら、その前提が崩れる。 すると重要になるのは、AIより速く問題を解くことではなく、出てきた証明を検証し、意味を理解し、既存の数学との関係を見つけ、他の人が使える知識に変えることだ。タオはすでに、証明を生み出して「一番乗り」することへの評価を相対的に下げ、解説、査読、整理、標準化といった仕事をもっと評価すべきだと論じている。つまりAI時代の数学者は、「証明の生産者」から「数学的理解の編集者」へと役割を広げることになる。 nytimes.com/2026/10/16/us/ma…