Terence Tao, profesorul de la UCLA considerat pe scară largă cel mai bun matematician pur în viață, a tras un semnal de alarmă cu privire la cursa accelerată a AI în matematică ce are loc chiar acum.
Tao, care a primit Medalia Fields în 2006, a postat ieri un avertisment pe instanța Mastodon dedicată matematicii, Mathstodon, în care a susținut că inteligența artificială epuizează stocul de probleme deschise bune ale domeniului, întrebările nerezolvate care propulsează de fapt matematica înainte. Nu demonstrații. Nu lucrări. Întrebări bune.
Oricine poate inventa o infinitate de noi întrebări matematice; a googol-a cifră a lui pi este tehnic o problemă deschisă pe care nimeni nu a calculat-o. Aproape niciuna dintre ele nu contează, deoarece majoritatea nu învață nimic despre domeniu în ansamblu. Ceea ce contează de fapt, a scris Tao, este să știi ce merită cu adevărat efortul.
„Pe scurt, utilizarea nediscriminatorie a unor instrumente puternice de extragere a soluțiilor poate atinge obiectivul imediat pe termen scurt de rezolvare a problemelor la îndemână, dar cu prețul susținerii ecosistemului pentru următorul val de progres sau al înțelegerii progresului deja obținut”, a scris Tao.
Odată cu lansarea modelelor de raționament și a celei mai recente generații de sisteme AI de frontieră, laboratoarele au început să aloce cantități enorme de putere de calcul pentru probleme matematice și științifice. Anthropic și OpenAI și-au testat modelele pe probleme care au rezistat matematicienilor umani ani, uneori decenii.
Rezultatele au variat de la fizica cuantică la matematica aplicată și medicină. Dar matematica este diferită: problemele cu adevărat dificile sunt relativ rare, iar cercetătorii aleg adesea cu atenție pe care să petreacă luni sau chiar ani în a le urmări.
Determinarea acestui aspect depindea de „peisajul dificultății” unui domeniu – care întrebări sunt triviale, care necesită efort real, care sunt fără speranță cu instrumentele actuale. Noile metode au aplatizat întotdeauna părți din acel peisaj, dar au deschis și noi frontiere dincolo de propriile limite. AI rupe tiparul, susține Tao, deoarece nimeni nu poate spune exact unde se oprește capacitatea unui model.
Tao nu descrie un ipotetic. În mai, un model OpenAI a infirmat conjectura distanței unitate a lui Erdős, o întrebare veche de 80 de ani despre câte perechi de puncte pe un plan pot sta exact la o unitate distanță. Matematicieni din exterior, inclusiv medaliatul Fields Tim Gowers, au verificat-o.
În aceeași săptămână, cercetătorul Anthropic Levent Alpöge a rulat problema identică prin Claude Mythos, modelul de top nelansat al companiei, lucrând offline, astfel încât să nu poată copia soluția publicată de OpenAI. Inginerul Anthropic Sholto Douglas a numit rezultatul „o dovadă drăguță, simplă”, mai scurtă decât cea a OpenAI. Matematicianul Daniel Litt a numit-o „un pic mai slabă” decât versiunea OpenAI, deși Mythos a găsit și soluția OpenAI.
Huge credit to the OAI team for solving the unit distance problem with 5.5 - it is now my go to example that models can in fact pull together disparate ideas into new discoveries.
As with all 4 minute miles, we had to try and cross it too! Turns out mythos solves it with a cute,… https://t.co/NFymE8P8lu
— Sholto Douglas (@_sholtodouglas) May 26, 2026
Tocmai săptămâna aceasta, Anthropic a formalizat o dovadă veche de secole a ultimei teoreme a lui Fermat, iar câteva zile mai târziu OpenAI a rezolvat o problemă veche de 90 de ani, la câteva ore după ce un cercetător și-a publicat propria dovadă, co-autor al unei lucrări cu un cercetător Anthropic.
Această cursă este exact ceea ce îl îngrijorează pe Tao. „Am văzut acum că până și zvonul că cineva lucrează la o problemă poate declanșa un efort masiv bazat pe AI pentru a o rezolva rapid înainte ca proiectul de cercetare original să aibă timp să-și atingă întregul potențial”, a scris el.
Tao susține că acest lucru ajunge să inverseze secole de știință deschisă.
Soluția propusă de Tao este de a eticheta anumite probleme ca "necesită-analiză", ceea ce înseamnă că un răspuns brut corect contează puțin dacă nu vine cu un raționament care să dezvăluie ceva despre problemele învecinate. El a comparat acest lucru cu băncile de alimente care au încetat să mai accepte orice donație care era pur și simplu comestibilă.
Este fie asta, fie interzicerea AI în matematică, o soluție despre care Tao spune că este „tehnic imposibilă”.
Propunerea nu s-a transformat încă în politică nicăieri și, pe baza modului în care se comportă marile laboratoare AI, chiar și acest lucru ar putea fi tehnic imposibil de realizat chiar acum.
