AIが数学も解く時代、学生に何を教えるか海外で議論
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数学者テレンス・タオ氏のブログに、Álvaro Lozano-Robledo氏による「学生に何を伝えるべきか」というゲスト投稿が掲載され、Hacker Newsで活発な議論になった。AIが数学の問題を次々と解くようになった今、数学を学ぶ意味や学生に勧めるべき進路について意見が分かれている。「AIをコンパイラとして使えばいい」という実務的な助言から、「この先40年でキャリアという概念自体が無くなるかもしれない」という悲観論、さらにはベーシックインカムや「手に職をつける」道まで、話は教育論を越えて広がった。
生徒に何を伝えるべきか?
出典: terrytao.wordpress.com / 元記事はこちら
それはそうかもしれないけど、数学者も食べていかなきゃいけないから仕事が必要だ。『将来、数学者の需要は増えるのか減るのか』『仕事の内容はどう変わるのか』は真剣に考えるべき問題だと思う。
Terence Taoのwordpress.comブログに載っているのに、ちょっと混乱するな。Automatticのゴタゴタを彼が知っているのか気になる。
これから40年くらいでAIがどんどん良くなっていったら、君の仕事はまだ存在してると思う?
今のペースでAIが40年間進化し続けたら、『キャリア』というものがそもそも存在しなくなる可能性が高い。肉体労働や職人仕事は最後まで残る方だろうから、『学校をやめて手に職をつけろ』派は、理由は的外れでも結論としては正しかったのかもしれない。
そもそも何かのキャリア自体が存在するのか?どうやってそんな未来に備えられるんだ。
アメリカではUBI(ベーシックインカム)は政治的に実現不可能だ。多くの人は自分の仕事に自分の価値を見出しているし、それは良いことで、変わらないと思う。
スポーツの例え話がこの読者層に刺さるとは思えないけどな。30代の『年寄り』より。
どんな場面でもボールの行き先が分かる、最高のハイアライ選手になれるかもしれない。問題は、誰もそんなことに興味がないってことだ。
そう。別のスレでそのことについて書いた: https://news.ycombinator.com/item?id=50000421#50000660
正直、Taoが上のブログ記事を公開したことには少し残念に思う。OpenAIに『フロンティア数学を内部モデルでテストするべきではない』と言うのは、まったく筋が通らないし非論理的だ。数学の専門家コミュニティがこれほど論理を欠くことがあるというのは驚きだ。
おそらく『数学を勉強するな』と伝えると思う。
それで、その後は?LLMが『無用』にしつつある数学のような営みは、他に類を見ない追求だ。数学に惹かれるタイプの頭脳をくすぐる分野が他にあるか?お金のために数学をやっていたとは思えない。
ロボット僧侶はまだ人間の代わりになっていない。伝統工芸(酒造りなど)は自動化できるとしても。人の手で作られた宗教的な品や芸術作品は、機械製の複製より魅力的かもしれない。
> お金のためにやっていたとは思えない
生徒は結局、経済的に成り立つキャリアを望んでいると考えていた。
> それで、その後は?
文字通り他のことなら何でもいいじゃないか。
ロボットがトイレも直せるようになると思わないか?Metaのグラスがあれだけ話題になるのはなぜだと思う?肉体労働の訓練データが必要だからだよ。
自分自身の適応力を鍛える方がいい。それにはメンタルヘルスへの理解を深めることも、ある程度含まれる。
> どうやってそんな未来に備えられるんだ
本当のところ、答えは教育ではなく政治だ。でもこの議論は『非政治的』であろうとする場で行われがちで、そこではこの点が意図的に無視されている。
これから間違いなく残る仕事は『人を操る』系の仕事だ。政治家、セールスマン、詐欺師、宗教指導者――要するに、人を説得して食わせてもらうタイプの仕事全部。
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AIの豊かさによるユニバーサル・ベーシックインカム。マスクが2016年以降ずっと言っていることで、働くことは『オプション』になるという話。
それはすごく分かる。自分も数学の学部課程は、頭がぐるぐるする感じが楽しかったけど、大学院まで進むことは考えなかったな。
それは、将来のプロバスケ選手候補に『機械学習を勉強しろ』と言うようなものだ。
プロのアメフト選手候補だったJohn Urschelにはそれがうまくいったけどね。
文字通り他に何があるんだ?未来が『AI+人間』だと信じるなら、ほとんどの職業に可能性が開かれているし、信じないならほぼ全部の職業がダメになる。皮肉なことに、この考え方自体が、歴史上最大級の進歩の停滞をAIが生み出す原因になりかねない。
この話題の背景と論点
この投稿のきっかけは、フィールズ賞受賞者テレンス・タオ氏のブログに載ったゲスト投稿で、AIが数学の問題を解く速度と精度が急速に上がっている現状を踏まえ、数学を志す学生への助言を問うものだった。タオ氏自身は、AI企業が未発表のフロンティア数学問題を内部モデルのテストに流用することに以前から苦言を呈しており、22番のレスはその姿勢を「非論理的」と批判していて、スレ内でも評価が割れている。また8番のレスが指摘する通り、AIの創造性の欠如を示す例として使われがちな「(囲碁AlphaGoの)第37手」は、そもそもAI自身が生み出した一手であり、同じ自己対戦学習が数学を解くLLMにも応用できるのではという論点も出ている。全体としては、AIを「正しく問いを立てれば答えを返すコンパイラ」として使いこなす実務的な適応論と、数十年でキャリアという概念自体が崩れるという悲観論の間で、合意は見られなかった。
※本記事は海外掲示板 Hacker News のスレッド「What should we tell our students?」から抜粋し、編集部で日本語に意訳したものです。訳文の責任は当サイトにあります。
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