Теренс Тао бьет тревогу в математическом мире: резко критикует чрезмерную оценку ИИ

В последнее время появляются смелые новости о том, что «ИИ самостоятельно решил сложнейшие математические задачи, которые человечество не могло решить на протяжении многих лет». В условиях растущего влияния таких сообщений один неожиданный человек высказал свое мнение — Терренс Тао. Именно потому, что он активно использует ИИ в математических исследованиях, его предупреждение особенно весомо. Тао вовсе не отвергает сам ИИ, он призывает прекратить «мифологизацию» его возможностей со стороны СМИ и общественности.

Почему распространяется иллюзия «революции ИИ в математике»

Вы, вероятно, сталкивались с заголовками вроде «ИИ полностью автоматизированно решил задачу, над которой работали десятилетиями — наступает эпоха безработных математиков». Такие сенсационные новости вызывают надежду у тех, кто мечтает о появлении искусственного общего интеллекта, и одновременно вызывают тревогу у исследователей, желающих сохранить человеческое достоинство.

На самом деле, за подобными сенсациями скрывается искажение информации. Часто отдельные успехи воспринимаются как свидетельство общей способности ИИ, а непроверенные достижения принимаются за факт. Эти недоразумения накапливаются и формируют миф о «непобедимости ИИ в математике».

Терренс Тао в ночной речи подчеркнул необходимость вернуть реализм в оценки возможностей ИИ. На своей странице на GitHub «AI contributions to Erdős problems» он подробно объясняет, на что стоит обращать внимание при оценке вкладов ИИ в решение задач Эрдеша.

В чем заключаются ловушки оценки ИИ

Советы Тао, казалось бы, ставят под сомнение достижения ИИ, но на самом деле они помогают переосмыслить, что считать настоящим успехом.

Игнорируется разница в сложности задач: задачи Эрдеша варьируются от очень сложных, «ядра» проблем, до «длинного хвоста» — давно игнорируемых, менее трудных задач. ИИ хорошо справляется с последними, но если судить только по количеству решенных задач, можно сильно ошибиться.

Метка «незакрытая» сама по себе ненадежна: многие задачи на сайтах не прошли систематическую проверку литературы. Иногда задачи помечены как «открытые», хотя в прошлом они уже были решены. Бывает, что ИИ «решает» задачу, которая на самом деле давно решена — такие случаи не редкость.

Только успешные примеры привлекают внимание: в публичных источниках чаще всего публикуются только удачные случаи. Неудачи и безрезультатные попытки остаются вне поля зрения. Это создает иллюзию, что ИИ гораздо мощнее, чем есть на самом деле.

В формулировках задач могут быть ошибки или неточности: некоторые формулировки задач Эрдеша содержат неточности или двусмысленности, требующие глубоких знаний для понимания. Можно «обойти» эти недочеты и заявить о решении.

Истинная ценность математики — не только правильность решения: важна не только доказательность, но и то, как результат связан с существующими теориями и какие новые идеи он порождает. Человеческие исследователи при написании статей обязательно указывают контекст, мотивацию, связи с литературой и ограничения методов. ИИ же зачастую лишен этого «контекста», что снижает глубину понимания.

Множество задач невозможно оформить в научную публикацию: решение небольших задач Эрдеша не обязательно приводит к публикации в престижных журналах, особенно если оно сводится к незначительным улучшениям существующих методов.

Риски формализации: формализация доказательств с помощью систем вроде Lean кажется надежной, но в теории возможны подводные камни — добавление дополнительных аксиом, #728番と# неправильное понимание формулировки, использование «зазоров» в программе. Особенно настороженно стоит относиться к очень коротким или чрезмерно длинным формализациям.

Истинная роль ИИ: от «механической работы» к «мостам знаний»

В январе 2026 года было сообщено, что задача Эрдеша №729 полностью решена ИИ и проверена с помощью Lean. Это показывает, что в некоторых областях ИИ способен создавать «доказательную структуру», пригодную для формальной проверки.

Но какую же роль на самом деле играет ИИ в математике? Категории вкладов, о которых говорит Тао, разнообразны:

• Генерация полного решения
• Распознавание уже решенных задач как решенных или открытых
• Помощь в поиске литературы
• Формализация существующих доказательств в Lean

Особое значение имеет «исследование литературы с помощью ИИ»: он проверяет, есть ли уже решения или подтверждения, что задача действительно открыта или решена.

Общий вывод таков: ИИ отлично справляется с рутинной, механической работой — заполнением пробелов, формализацией, подготовкой статей, поиском литературы. Но решать глубокие проблемы, создавать новые концепции, интегрировать результаты в общую систему знаний — всё еще в ведении человека.

Будущее математики: человек управляет, ИИ реализует

Представление о будущем — не одинокий мыслитель, а командир, руководящий армией «силиконовых интеллектов». В бескрайних просторах математики человек указывает направление, а ИИ прокладывает путь и строит мосты. Такой раздел труда — путь к следующему этапу развития математических исследований.

Не стоит чрезмерно возвеличивать достижения ИИ. Но и недооценивать его силу нельзя: он меняет основы методов поиска истины. Послание Тао — напоминание о необходимости сохранять спокойствие и реализм, одновременно признавая новые возможности.