هل دُمِّرت الرياضيات؟ 25 حائزًا على ميدالية فيلدز يوقعون تحذيرًا وحائز على ميدالية فيلدز يرد حصريًا

المراسل: تشو يو، مجلة أخبار الصين

المحرر: دو وي

محرر العمليات: وانغ لين

في 11 سبتمبر بالتوقيت المحلي، وقّع 25 حائزًا على ميدالية فيلدز، من بينهم تيرنس تاو ودينغ يو، بيانًا مشتركًا بعنوان "الانحراف الخطير للذكاء الاصطناعي في الرياضيات"، مما دفع "الحرب" بين شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وAnthropic والمجتمع الرياضي إلى ذروتها. وجاء في البيان أن استخدام شركات الذكاء الاصطناعي لحل المسائل الرياضية كمعيار لقدرات النماذج قد أضر بعلم الرياضيات نفسه وبالمجتمع الرياضي، وأنه ينحرف بشكل كبير عن الهدف الأساسي للمجتمع الرياضي المتمثل في السعي إلى الفهم المفاهيمي.

وقد أصبح هذا الانحراف أكثر وضوحًا مؤخرًا. ففي 8 سبتمبر، أعلنت OpenAI أن نموذجها الداخلي غير المعلن قد حل مشكلة وجود وسلاسة معادلات نافييه-ستوكس (معادلات N-S) في 88 ساعة. وتُعد معادلات N-S المعادلات الأساسية لوصف حركة الموائع، وتُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل التنبؤ بالطقس وتصميم الطائرات. وقد أدرج معهد كلاي للرياضيات (CMI) في الولايات المتحدة مشكلة الوجود والسلاسة ضمن "مسائل الألفية السبع" في عام 2000، ورصد جائزة قدرها مليون دولار أمريكي لحلها.

ومع ذلك، كان عالم الرياضيات في جامعة نيويورك تريستان باكماستر والباحث في Anthropic ليفنت ألبرج قد حققا بالفعل تقدمًا رئيسيًا في المسائل ذات الصلة، ونشرا نتائجهما في 7 سبتمبر. ثم هاجم باكماستر شركة OpenAI، معتبرًا أنها كثفت جهودها فقط بعد أن سمعت بتقدمهما. وكشف أنه كان قد استخدم مسودات واشتقاقات غير منشورة في أدوات البرمجة الخاصة بـ OpenAI، ويشتبه في أن نموذج OpenAI قد "تسلل" عليها. ونفت OpenAI هذا الادعاء، لكنها أقرت بأنها لا تستطيع استبعاد الدور غير المباشر لبيانات المستخدمين في تدريب النموذج تمامًا. وحتى الآن، لا تعتزم OpenAI المطالبة بجائزة CMI. ولم يمنح المجتمع الرياضي بعد اعترافًا رسميًا بإثبات OpenAI.

وسرعان ما أثارت تصرفات OpenAI جدلاً حادًا حول الأولوية الأكاديمية وأخلاقيات البيانات وحدود البحث العلمي بالذكاء الاصطناعي. فمنذ مايو من هذا العام، تم حل العديد من المسائل الرياضية بواسطة الذكاء الاصطناعي، وكشفت OpenAI مؤخرًا أنها حولت أنظارها إلى مسألة أخرى من مسائل الألفية السبع وهي حدسية هودج.

يواصل الذكاء الاصطناعي إخماد "منارات" الرياضيات البشرية. ستانيسلاف سميرنوف، الأستاذ في جامعة جنيف بسويسرا، هو حائز على ميدالية فيلدز لعام 2010 وأحد الموقعين الـ 25 على البيان. وفي 12 سبتمبر، أجرى مقابلة حصرية مع مجلة أخبار الصين.

ستانيسلاف سميرنوف صورة/لقطة فيديو

"مثل عمال الحفر الذين يتذمرون من استبدالهم بالحفارات"

مجلة أخبار الصين: استغرق البيان بضعة أيام فقط من الصياغة إلى النشر. ما هو السبب الرئيسي لهذا الإلحاح؟

سميرنوف: لم يتوقع معظم الزملاء أن تتطور الأمور بهذه السرعة، ولا أن تثير هذا القدر من الجدل. ونظرًا للتطور السريع للذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى التحرك بسرعة الآن لوضع قواعد اللعبة للمستقبل.

مجلة أخبار الصين: استخدم البيان عبارة "انحراف خطير". ما هو الاختلاف الجوهري بين الأهداف الرياضية لشركات الذكاء الاصطناعي والأهداف الرياضية التي يتبناها المجتمع الرياضي نفسه؟

سميرنوف: أولاً، يجب أن نجيب على السؤال: ما هو الغرض من دعم المجتمع للبحث الرياضي؟ الرياضيات، مثل الموسيقى والفن، جزء مهم من الثقافة الإنسانية، وهي أيضًا أساس للعديد من التخصصات والتقنيات الأخرى. بالنسبة للعديد من علماء الرياضيات، فإن القيمة الثقافية والفنية للرياضيات هي الأهم.

العديد من التطبيقات الاجتماعية التي أنتجتها الرياضيات، من الهواتف المحمولة والطائرات إلى التعلم الآلي نفسه، تم إنشاؤها في البداية سعيًا وراء جمال العلم. حتى الآن، تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي الرياضيات كمؤشر لقياس قدرات النماذج الكبيرة، وهذا أمر مفهوم. لقد أصبحت هذه النماذج قوية جدًا لدرجة أنه من الصعب العثور على معايير تقييم مناسبة. لكن طرق التقييم الحالية غالبًا ما تنتج براهين مطولة لبعض الحدسيات الشهيرة، بينما قد تكون الأفكار التي قد تنبثق أثناء استكشاف هذه الحدسيات أكثر أهمية.

قال لي صديقان إن شكوى علماء الرياضيات الواسعة من براهين الذكاء الاصطناعي تشبه تذمر عمال الحفر من استبدالهم بالحفارات. لكنني أعتقد أنه يجب وضع هذا التشبيه في سيناريو التنقيب الأثري. الحفارات أسرع بالفعل، لكنها قد تتلف القطع الأثرية الثمينة. هذه القطع الأثرية، إذا تم التنقيب عنها بواسطة مجموعة من العمال الذين يعملون ببطء أكبر بكثير، فسيتم الحفاظ عليها جيدًا.

مجلة أخبار الصين: أثار إعلان OpenAI حول معادلات N-S الكثير من الجدل. يدعي باكماستر أن OpenAI لم تحرك نموذجها "للانطلاق المبكر" إلا بعد أن علمت بتقدم فريقه. ما رأيك في مثل هذه الحوادث؟

سميرنوف: لقد رأينا بالفعل بعض النماذج الكبيرة تستولي على أفكار الآخرين دون ذكر المؤلف، أو تستخدم أفكارًا غير منشورة. لو كان هذا عالم رياضيات بشريًا، لاعتُبر انتهاكًا خطيرًا للأخلاقيات الأكاديمية. يرى البعض أن نسخ الذكاء الاصطناعي للبشر أمر مقبول، وأنا لا أتفق مع هذا الرأي.

لكن القضية الأكثر أهمية الآن هي أن المجموعات والأفراد المختلفين لديهم آراء متباينة تمامًا حول هذا الأمر. نحن بحاجة حقًا إلى وضع قواعد جديدة لحل مثل هذه النزاعات. يجب أن ندرك أن التطور الإضافي للذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تغييرات كبيرة في طريقة عمله، وبالتالي فإن فهمنا للذكاء الاصطناعي يحتاج أيضًا إلى مراجعة مستمرة. وبالنظر إلى الأمر بإيجابية، يمكننا السعي إلى الحوار والتوازن بين جميع أصحاب المصلحة، لكن هذا يتطلب جهدًا.

مجلة أخبار الصين: لا يدعو البيان إلى حظر الذكاء الاصطناعي، ويعترف بأن لديه القدرة على المساعدة في البحث الرياضي وتسريعه. ما هي أداة الذكاء الاصطناعي المثالية للبحث الرياضي في رأيك؟

سميرنوف: الذكاء الاصطناعي بارع جدًا في فهم المعلومات المعروفة وإجراء التجارب واختبار ما إذا كانت الأساليب الحالية يمكنها حل المشكلات الحالية. لكنه ليس جيدًا في الحكم على فعالية الأساليب الجديدة أو اقتراح أفكار جديدة حقًا. ومع ذلك، فإن مستواه يتحسن بسرعة كبيرة، وأقدر أننا سنضطر في السنوات القليلة القادمة إلى تعديل أساليب البحث التقليدية. لكنني متأكد من أننا سنجد استخدامات عديدة للذكاء الاصطناعي لا تفيد العلم والمجتمع فحسب، بل تفيد أيضًا شركات الذكاء الاصطناعي نفسها.

المساواة لم تأت بعد

مجلة أخبار الصين: من بين الاختراقات الرياضية الأخيرة التي يقودها الذكاء الاصطناعي، ما هو التقدم المحدد الذي فاجأك أكثر؟ ولماذا هو مقلق للغاية؟

سميرنوف: حتى الآن، لم أر شيئًا فاجأني بشكل خاص. يبدو أن بعض المسائل التي تهمني حقًا لا تزال خارج نطاق قدرات الذكاء الاصطناعي. أكثر ما يقلقني هو أن التركيز المفرط على الحصول على البراهين بدلاً من فهم أهداف البحث قد يضر بالعلم نفسه وتطبيقاته المحتملة.

مجلة أخبار الصين: إذا تمكن الطلاب من الحصول على البراهين مباشرة من الذكاء الاصطناعي، فهل سيحصلون على تدريب رياضي كافٍ؟ هل ما زالت عملية مواجهة الصعوبات والكفاح وإيجاد الإجابة بنفسك مهمة؟

سميرنوف: حتى بالنسبة للباحثين ذوي الخبرة، يمكن أن يسبب الذكاء الاصطناعي ضررًا كبيرًا. اعترف لي أحد أصدقائي الباحثين أنه بعد عام من استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد تمارين وإجابات للمقررات الدراسية، وجد أن قدرته على حل المسائل ذات الصلة بمستوى الطلاب أصبحت ضعيفة للغاية. أجد أن معظم الطلاب يدركون هذا الخطر، ويحاولون حل المسائل بأنفسهم، ويستخدمون الذكاء الاصطناعي فقط كتلميح.

مجلة أخبار الصين: إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إنتاج الاستنتاجات الرياضية على نطاق واسع، فما معنى عمل علماء الرياضيات البشر؟ هل ستصبح سرعة استيعاب البشر لهذه الاستنتاجات عنق الزجاجة الجديد للتقدم الرياضي؟

سميرنوف: الطريقة التي يبحث بها الذكاء الاصطناعي الآن ويخترق المسائل تميل أكثر إلى الشكلية. ربما يمكن فهم النتيجة النهائية، لكن من سيفهمها؟ هناك احتمال أننا نشهد ولادة نوع جديد تمامًا من العمل العلمي، وهو استخراج الأفكار من النصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي. هل يمكن للذكاء الاصطناعي نفسه أن ينتج أفكارًا جديدة حقًا؟ حتى الآن، الجواب هو لا، لكنني لست متأكدًا.

مجلة أخبار الصين: عند استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد البراهين الرياضية، هل أصبح الاستشهاد الصحيح بالأبحاث السابقة أكثر صعوبة؟ وعلى المدى الطويل، هل سيؤدي ذلك إلى انقطاع في استمرارية المعرفة البشرية؟

سميرنوف: من حيث المبدأ، نعم، خاصة عندما لا يستطيع البشر فهم براهين الذكاء الاصطناعي. لكن إذا وجدنا طرقًا لتجنب هذا الموقف، ووجدنا طريقة جيدة للتعاون بين الإنسان والآلة، فقد يصبح الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة للغاية.

لقد حاولت تطبيق الذكاء الاصطناعي على مسائل بحثي الخاصة، لكن النماذج الأكثر تقدمًا حاليًا لا تزال غير عملية للغاية، ربما لأنها تفتقر إلى بعض الفهم الأساسي. ومع ذلك، يعد الذكاء الاصطناعي أداة ممتازة للبحث عن المعلومات المعروفة في مجال ما أو لتدقيق المقالات.

مجلة أخبار الصين: قد يعتقد البعض أن سلسلة الأحداث الأخيرة هي نتيجة حتمية لمساواة المعرفة بواسطة الذكاء الاصطناعي. ما رأيك؟

سميرنوف: لم أر الكثير من المساواة بعد، فمعظم التقدم تم تحقيقه باستخدام نماذج غير معلنة. في الواقع، إذا تمكنت شركات الذكاء الاصطناعي من مشاركة الموارد مع علماء الرياضيات بدلاً من محاولة القيام بكل شيء بنفسها، فقد يكون الوضع أفضل بكثير. أعتقد أن هذا سيتحقق قريبًا. في النهاية، سيتم التوصل إلى نوع من التوافق بين شركات الذكاء الاصطناعي وعلماء الرياضيات، وستأتي المساواة بعد ذلك.