Резюме основного содержания
Недавней сенсацией в технологическом сообществе стало то, что OpenAI с помощью своей неопубликованной внутренней большой модели, используя сотню тысяч искусственных интеллектов, за 88 часов решил проблему существования и гладкости уравнений Навье-Стокса, которая мучила мировое математическое сообщество на протяжении 90 лет — одну из семи величайших математических загадок тысячелетия. Для решения этой задачи было потрачено количество данных, эквивалентное тексту десятков миллионов обычных книг. После этого была проведена проверка соответствия стандартам с использованием автоматических инструментов, признанных в математическом сообществе, которая заняла еще 17 часов.
Однако суть статьи не в том, насколько сильен искусственный интеллект в математике, а в трех вопросах, с которыми сталкиваются все люди:
1. OpenAI сделал это не ради развития математики, а исключительно для демонстрации своей превосходства перед своим главным конкурентом Anthropic;
2. Многие думают, что математики могут потерять работу, но на самом деле этот подход к решению математических задач может привести к разрыву в развитии самой дисциплины;
3. Это предупреждение о том, что когда способности ИИ превзойдут человеческое понимание, мы не сможем понять логику созданных ИИ самолетов, атомных электростанций или новых лекарств, и это создает серьезные риски. Гонка в создании больших моделей уже достигла критической точки, на которую никто не был готов.
Популярное объяснение
1. Насколько абсурдны действия OpenAI?
Представьте себе: сотня тысяч искусственных интеллектов одновременно работали над решением задачи, каждый выполняя свою роль — кто-то разрабатывал подходы, кто-то проверял результаты, кто-то искал ошибки, и все это без перерывов. Общее количество обмена информацией сопоставимо с результатами сотен лет работы ведущих математических институтов за несколько дней. Объем выданных данных эквивалентен тексту миллионов книг; это означает, что ИИ исследовали все возможные пути решения задачи, включая те, о которых люди даже не догадывались. Цель OpenAI была не в научных исследованиях, а в демонстрации своей мощи перед конкурентами.
2. Миф о том, что математики потеряют работу
Многие боятся, что математики станут ненужными, но на самом деле главная проблема в том, что ИИ может разрушить традиционные методы решения математических задач, лишив людей возможности развивать новые знания и технологии. Для математиков важно не просто найти решение, но и понять логику его получения; это и есть истинное наслаждение от математики.
3. Разрыв в передаче знаний между поколениями
Если ИИ продолжат увеличивать свои возможности, возникнет разрыв в передаче математических знаний между поколениями. Человечество может потерять возможность развивать науку, так как не сможет понимать логику действий ИИ. Это создает серьезные риски, особенно в таких областях, как авиация, атомная энергетика и разработка лекарств.
4. Можем ли мы доверять самолетам, созданным ИИ?
Это не вымысел — такие ситуации уже возможны в реальности. Современные авиалайнеры созданы людьми, и мы понимаем их логику; если же ИИ будет разрабатывать такие системы, мы не сможем проверить их безопасность.
5. Гонка в создании больших моделей достигла критической точки
Раньше считалось, что увеличение объема вычислений и параметров улучшит эффективность моделей, но теперь ИИ способны превзойти человеческие возможности. Это создает серьезные риски для общества, так как мы не сможем контролировать их действия.
Вывод
Гонка в создании больших моделей уже достигла критической точки, и мы должны срочно разработать правила и механизмы безопасности, чтобы ИИ использовался в безопасных целях.