【海外の反応】数学者1年 vs OpenAI88時間、AIは「解いた」と言えるのか論争に
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スペイン人数学者2人が1年かけて考え抜いた核心的アイデアを与えたところ、OpenAIのAIが88時間・約1500万ユーロの計算コストで未解決の数学問題を解いたと報じられた。この記事を紹介したLemmyのc/scienceコミュニティでは、AIが問題を「解いた(solve)」と表現することの是非をめぐって議論が起きた。人間のひらめきがなければ成立しなかった成果をAIの手柄のように語ってよいのか、それとも「解く」は理解や主体性を意味しない単なる技術用語なのか、参加者の意見は割れた。
スペイン人数学者2人による1年がかりの成果 対 OpenAIの88時間・1500万ユーロ:『我々のアイデアが無ければAIはこの問題を解けなかった』
出典: english.elpais.com / 元記事はこちら
正しい答えを出したからといって理解を意味するわけじゃないし、『解く』という言葉を使ったからといって理解を意味するわけでもない。コンピュータは何十年も前から数学の問題を『解いて』きた。あの一文に理解の含意なんて無いよ。
『理解や主体性を持たせるのはやめろ』というけど、そんな話は全然していない。単に『解を出した』と言っているだけだ。
追記: みんな、数学者は実際に充足可能性問題(SAT)を解く決定的アルゴリズム『SATソルバー』を使っている。アルゴリズムが数学の問題を『解いた』と言っても、それに理解や主体性を持たせることにはならない。
それに、答えそのものより解に至る手順や推論の方がずっと興味深い。それは将来の別の問題にも応用できるから。
AIの時代になって、言葉はもう何も意味しなくなった。言葉は他の言葉を指し示すだけの存在だ。『解く』という単語に『定義』があっても、それが自分にどう『感じさせるか』に比べたら関係ない。
AIについて議論するとき、擬人化しない言い方をするのは無駄に話をややこしく分かりにくくするだけだ。
数学とSATソルバー・一階述語ソルバーについて補足すると、コンピュータが自律的に解いた最初の未解決数学問題は1997年の『ロビンス代数』で、生成AIが登場するよりずっと前の話だ。
この話題の背景と論点
今回の元記事は、スペイン人数学者2人が1年かけて練り上げたアイデアを与えたところ、OpenAIのAIが88時間・約1500万ユーロの計算コストで未解決問題を解いたという内容。ここで見落とされがちなのは、AIが「ゼロから」解いたわけではなく、人間側の核心的アイデアが前提になっている点で、記事タイトル自体がそれを強調している。スレの論争は「解いた」という表現がAIに理解や主体性を認めることになるかどうかに集中した。反論側は、コンピュータ科学では数十年前から充足可能性問題(SAT)を解くアルゴリズムが存在し、1997年には「ロビンス代数」という未解決問題が生成AI以前のプログラムによって自律的に解かれた例もあると指摘し、「解く」は理解を含意しない技術用語だと主張した。一方で、答えそのものより解に至る推論過程の価値を重視する意見もあり、AIの成果をどう評価するかという論点は一致を見ていない。
※本記事は5ch(Lemmy c/science)スレッド「A year of work by two Spanish mathematicians versus 88 hours and €15 million by OpenAI: ‘Without our idea, AI wouldn’t have solved it’」より抜粋・要約して構成しています。
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