بعد أن حصل للتو على أعلى جائزة في عالم الرياضيات، أعلَن فورًا: سأذهب إلى OpenAI.
جاكوب تسيمرمان، الشخص الذي وقف على منصة التتويج بجانب وانغ هونغ ووانغ يو، أظهر للجميع فور نزوله من المنصة:
لحظة سقف مهنة الرياضي يمكن أن تكون درامية إلى أي مدى.
تم استخدام مصطلح "مسرحية" أساسًا لأن هذا الشخص يمتلك الكثير من التناقضات:
هل يمكنك أن تصدق أن شخصًا يؤمن بأن "الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى انقراض البشرية" قد انضم الآن إلى شركة ذكاء اصطناعي؟
لقد كتب حتى ورقة بحثية مخصصة لتصنيف "كيف يمكن للذكاء الاصطناعي القضاء على البشر".
حسابه على X نشر فقط منشورًا واحدًا، وكان موضوعه كيف سيصبح الرياضيون عاطلين عن العمل.
لكن الآن، فقد أولًا مهنة الرياضي.
لديه أيضًا طالب، استخدم قبل ثلاثة أيام Claude Fable 5 لحل لغز جاكوبي الذي استمر 87 عامًا في ليلة واحدة، وهو الآن في Anthropic.
الآن، وقّع المعلم على OpenAI. المعلم والتلميذ، كل منهما في منزله.
وهذا ليس كل شيء، فقصص الأساطير حول جاكوب نفسها كثيرة...
IMO满分، أصغر أستاذ مشارك في التاريخ
جاكوب، مولود في عام 1988 في كازان، روسيا، انتقل مع عائلته أولاً إلى إسرائيل، ثم استقر في كندا.
مثل كندا في IMO لعامي 2003 و2004، وفاز بذهبية في كلا العامين، وكانت الذهبية في عام 2004 مثالية بالكامل.
دخل جامعة تورونتو لدراسة الرياضيات في سن 16، وأكمل البكالوريوس في سنتين.
حصل على درجة الدكتوراه من برينستون في عام 2011، وكان مشرفه بيتر سارناك. بعد ذلك، تلقى تدريباً من خلال جمعية الزملاء في هارفارد، ثم عاد إلى جامعة تورونتو للتدريس، ليصبح أصغر أستاذ كامل في تاريخ قسم الرياضيات بالجامعة.
هذا الجائزة تُكرّم أعماله في إثبات فرضية أندريه-أورت، وهي مشكلة محورية في الهندسة الحسابية كانت معلقة لما يقارب 40 عامًا.
وأصبح بذلك أول رياضي يحصل على ميدالية فيلدز أثناء عمله في جامعة كندية.
بالمناسبة، فإن قيمة جائزة فيلدز لهذا العام نفسها مثيرة للإعجاب قليلاً: فرضية كاكيا، معلقة منذ عام 1917؛ الجزء الحركي من المسألة السادسة لهيلبرت، المطروحة عام 1900؛ بالإضافة إلى André-Oort.
تم حل ثلاث قضايا تاريخية معلقة خلال نفس دورة رباعية.
بمعنى آخر، ياكوب هو الشخص الذي فاز من بين أقوى دفعة من المنافسين في السنة الرياضية الكبرى.
IMO كامل، أصغر أستاذ مشارك، حاسم لقضية معلقة منذ 40 عامًا.
صاحب هذا السيرة الذاتية، وفقًا للسيناريو، يجب أن يقف على المسرح ليشكر معلميّه ويُطلِع على مستقبل التخصص.
What’s the result?
في 23 يوليو، بالتوقيت المحلي، في فيلادلفيا، حفل افتتاح المؤتمر الدولي للرياضيين (ICM).
خلال مؤتمر صحفي، سُئل الفائز الجديد عن خططه المستقبلية، فصرح مباشرة: سأنضم قريبًا إلى OpenAI، وسأركز على أمان الذكاء الاصطناعي.
أعتقد أن العالم يتغير. المهن الرياضية التي نعرفها الآن... لا أعتقد أنها ستبقى على حالها.
حول حفل توزيع الجوائز إلى مؤتمر نقل لاعبين.
سرعة رد فعل OpenAI تشبه الحصول على إصدار محدود:
الباحث في الأمن، وأستاذ هارفارد، بواز باراك: أتطلع وأرحب بجاكوب بخضوعٍ عميق للانضمام إلينا في العمل على أمان الذكاء الاصطناعي.
كما انضم سيباستيان بوبيك، نائب الرئيس السابق في مايكروسوفت والحالي في OpenAI: مرحبًا بك في الفريق، سيكون الأمر ممتعًا جدًا من الآن فصاعدًا.
بينما كان الجميع يفاجأون أو يدهشون من ذلك، بدأ الناس في استكشاف أبحاثه وتصريحاته على مدار هذه السنوات.
في الأصل، كان كل شيء له آثار واضحة.
أحد منشوراته الوحيدة
افتح الصفحة الرئيسية لحساب Jacob على X، حيث يظهر أنه انضم في عام 2014.
لكن بعد مرور أكثر من عشر سنوات، لم يُنشَر سوى منشور واحد، لذا أصبح هذا المنشور مفتاحًا أساسيًا لفهمه.
محتوى المشاركة هو ردّه على عالم الرياضيات دانيال ليت، والمسألة المطروحة بسيطة:
ما مدى أهمية حل المشكلات في البحث الرياضي.
إجابته هي: تقريبًا الكل.
ثم أشار إلى أمرٍ يُعدّ حقًا "صريحًا من القلب". قال إنه يقضي تقريبًا كل وقته في حل المشكلات، وطالما حلّ أحدهم الصيغة العامة لفرضية زيلبر-بينك...
لقد اختفى مجال بحثي الرئيسي بالكامل.
مجتمع أكاديمي كامل، من رياضيين وباحثين ما بعد الدكتوراه وطلاب الدراسات العليا، يدورون جميعًا حول هذا التخمين الواحد: تحليل الحالات الخاصة، تجربة الاستراتيجيات، والبحث عن التشبيهات.
وفي اليوم الذي يُحل فيه هذا الافتراض، سيضطر الجميع إلى البحث عن مشكلات جديدة.
He described the process as "confusing, energy-draining, neither simple nor always fun."
في الماضي، كان "حلّ المُحدَّس" لا يمكن أن يكون إلا رياضيًا آخر، وهذا يحدث مرة واحدة في المائة عام.
الآن، قد يكون نموذجًا، ويمكن أن يأتي في أي لحظة.
كم يمكن أن يكون سريعًا؟ لقد قدم جدولًا زمنيًا في مقابلته مع مجلة AMS Notices لهذا العام:
خمس سنوات؟ أعتقد أنه خلال سنتين، سيكون أقوى منا في إثبات النظريات. حينها سنحتاج فقط أن نقول: هذه هي المبرهنة، اثبتها.
في المنشور، قام أيضًا بتجربة فكرية: افترض أنك تمتلك آلة نبوءة ذكاء اصطناعي، وأيّ مبرهنة رياضية تُدخلها، فتُحدد صحتها أو خطأها فورًا.
كيف ستكون يوميات مُصممي النظرية؟
تُقدّم تعريفًا، ثم تسأل فورًا ألف سؤال عنه. من "هل تنطبق هذه الخصائص الأساسية؟" إلى "أوه نعم، هل هذا التخمين العميق صحيح؟". تعود الإجابات باستمرار، وتُعدّل التعريف باستمرار. يمكن أن يُنشأ ويُنهى تخصص بحثي كامل خلال بضعة أيام.
كان حكمه على هذا السيناريو هادئًا ولكن ثقيلًا: هذا شيء مختلف تمامًا، جدًا جدًا، عن الرياضيات الحديثة.
من المثير للاهتمام أنه يعيش بالفعل نسخة مبسطة من هذا النوع من الأيام.
في نفس المقابلة، كشف أن الذكاء الاصطناعي ضاعف كفاءة بحثه، حيث قام في عام 2025 بتحميل 5 أوراق رياضية على arXiv. تتمثل تدفق عمله اليومي في استخدام ChatGPT وClaude لتحديد حدود المشكلة، وطلب المراجع، وطلب من النموذج إثبات المبرهنات:
الإثباتات التي يقدمها عادةً تكون خاطئة. لكنه عادةً ما يستطيع استخلاص الطريقة الصحيحة، ويساعدني على إنجاز 80%، وأكمل الباقي بنفسي.
بمعنى آخر، لم يصل جهاز أوكل بعد، لكنه يستخدم النموذج التجريبي يوميًا.
وبسبب استخدامه العميق، كان موقفه تجاه زملائه في المهنة قاسيًا بشكل خاص:
يوجد الكثير من التبرير الذاتي في عالم الرياضيات، حيث يركز الجميع على أن الذكاء الاصطناعي لا يزال أدنى من الرياضيين حاليًا، فيستنتجون أنه سيكون دائمًا أقل منهم.
قد يبدو هذا كافيًا للتحمس بالنسبة للزملاء.
لكن بالنسبة لجاكوب، فإن "الذكاء الاصطناعي سيتفوق على الرياضيين خلال سنتين" هي فقط أكثر تقييماته تواضعًا.
حكمه الحقيقي هو:
أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي بشكل كبير إلى انقراض البشرية.
هذا ليس قولًا عابرًا. في عام 2025، كانت المقالة السادسة التي نشرها على arXiv ليست رياضيات على الإطلاق، وكان عنوانها "تصنيف المستقبلات الانقراضية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي"، وشريكه في التأليف هو صديقه القديم أندرو كريتش، الذي يدرس أمان الذكاء الاصطناعي.
الملخص واضح جدًا: يصنّف هذا المقال الأحداث الانقراضية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ويعطي أمثلة عليها، أي السيناريوهات التي يتم فيها القضاء على جميع البشر أو تقريبًا جميعهم. هذه الأحداث ليست حتمية، بل هي احتمالات يمكننا العمل على تجنبها.
عالم رياضيات حائز على ميدالية فيلدز، استخدم دقة كتابة الأوراق البحثية لبناء تصنيف شامل لـ "كيفية القضاء على البشر بواسطة الذكاء الاصطناعي".
إذًا، بما أنك تخاف بهذا القدر، لماذا انضممت إلى شركة ذكاء اصطناعي؟
في المقابلة، أجاب أيضًا: إنه يدعم تعليق الذكاء الاصطناعي، لكنه لا يعتقد أن ذلك سيحدث. وبما أنه لا يمكن منعه، فمن الأفضل الدخول إليه لفهمه والمشاركة في تشكيله، وإلا "قد نُترك خلفنا".
الذهاب إلى OpenAI، سواء كان ذلك إلى قسم الأمن، يصبح منطقيًا.
وأضاف في نهاية المنشور أن بعض الأشخاص يزعمون أنهم يمارسون الرياضيات فقط سعيًا وراء الحقيقة، وأن آخرين يرون في ذلك الدافع الوحيد النبيل.
He disagreed.
أنا أفعل الرياضيات، أساسًا لأنني أستمتع بها وأنا جيد فيها. العلماء الرياضيون أيضًا بشر، وهم بحاجة إلى المال، والمسكن، والطعام، والحب، والتمرين، وأشكال مختلفة من المعنى. إذا اختفى متعة حل المشكلات، فقد لا يرغب الكثيرون في مواصلة الرياضيات، حتى لو كانت هناك طرق أخرى متاحة.
من خلال هذه الكلمات، لا يصعب علينا أن نرى بعض الأسباب وراء هذه الخيارات.
قائمة من أربعة أشخاص، وهي أيضًا "خريطة استقطاب الأشخاص"
تحركات جاكوب تجعل شيئًا آخر يستحق التحقق منه:
أين يقع هؤلاء الفائزون الأربعة الآن، ومن قد تجذب انتباه الشركات الكبرى؟
قبل التداول، استخدم إطارًا من منشور جاكوب نفسه.
قسم عمله الرياضي إلى فئتين: حل المشكلات (problem-solving) وبناء النظريات (theory-building).
وأكثر ما تشتاق إليه مختبرات الذكاء الاصطناعي حاليًا هو النوع الأول من الأشخاص:
إعطاء命题، وتحديد صحته أو خطأه، وإيجاد إثبات أو مثال مضاد، هو بالضبط القدرة الأكثر ملاءمة لتدريب وتقييم نماذج الاستدلال.
بعبارة أخرى، كلما كان الرياضي أكثر شبهاً بـ"آلة حل المسائل"، زادت قيمته في سوق الانتقالات.
راجع القائمة وفقًا لهذا المعيار.
وانغ هونغ، حاليًا أستاذة في جامعة نيويورك، وتعمل أيضًا في المعهد العالي للعلوم الفرنسي (IHES).
إن الإثبات البالغ 127 صفحة الذي قدمته مع شريكها جوشوا زال على حدس كاكيا يُوصف بأنه "حدث نادر كل مائة عام"، كما جعلها ثالث امرأة تفوز بجائزة فيلدز في تاريخها البالغ 90 عامًا.
قبل فوزها، كانت قد فازت بسلسلة طويلة من الجوائز، بما في ذلك جائزة سالم، وجائزة أوستروفسكي، وجائزة كلاي للبحث، وجائزة الرؤية الجديدة، وهي الأكثر شهرة أكاديميًا بين الأربعة.
هذا التحليل التوافقي من قبل خبير، يقع بالضبط في الاتجاه الأكثر حاجة لبحث الاستدلال بالذكاء الاصطناعي.
أسلوب حل مسائل مثل كاكيا، التقديرات الصارمة، التقنيات التوافقيّة، والتقدّم التدريجي، يشبه تقريبًا النسخة المُحسّنة من مجموعة تقييم النماذج الاستنتاجية.
بالإضافة إلى أعلى مستوى من الضجيج العام، فهي على الأرجح في الصف الأول من قائمة المُجنّدين.
الإشارة العكسية الوحيدة هي:
لقد حصلت للتو على وظيفة في IHES في المجال الأكاديمي، وهي تقع الآن في نافذة "أعلى عائد أكاديمي"، لذا فإن الدوافع للمغادرة بشكل طوعي ضعيفة.
دنغ يو، أستاذ في جامعة شيكاغو، حصل على الجائزة لعمله في ربط الوصف المجهري والmakrosكوبية للغازات، أي الجزء الحركي من مشكلة هيلبرت السادسة.
بعد أن أُبلغ سرًا بفوزه في يناير، ذهب إلى ضفاف بحيرة ميشيغان ومشى لعدة أيام ليهدئ من روعه، ثم عاد إلى مكتبه لمواصلة العمل، "كأن شيئًا لم يحدث".
هذا التفصيل يوضح كل شيء تقريبًا: الشخص الذي يمكنه أن يتعامل مع الجائزة وكأنه لم يحدث شيء، من المحتمل أيضًا أن يتعامل مع عرض عمل من شركة كبيرة وكأنه لم يحدث شيء.
وهو متخصص في الرياضيات والفيزياء والمعادلات التفاضلية الجزئية، وهو بعيد قليلاً عن الساحة الرئيسية لنماذج الاستدلال الحالية، والرغبة المتبادلة ضعيفة.
يبدو أنه الأقل احتمالاً بين الأربعة للانتقال.
جون باردون، أستاذ في مركز سيمونز للهندسة والفيزياء، جامعة ستوني بروك، في مجال التوبولوجيا التماثلية.
أصغر أسطورة بين الأربعة، وحل مشكلة معلقة منذ 30 عامًا أثناء دراسته الجامعية.
وفقًا لتصنيف جاكوب، فهو نموذجي من فئة "مُحلّل شاب"، وهي سيرة ذاتية تجعل المختبرات لا تستطيع المضي قدمًا.
لكن التوبولوجيا السميكة تقع ضمن أعمق المناطق الهندسية المجردة التي لا تستطيع النماذج الحالية تجاوزها، ولذلك لا يحتاج النموذج إلى مساعدته، ولا يحتاج هو إلى مساعدة النموذج في المدى القصير.
العامل المتغير هو أنه لا يزال شابًا، وإذا بدأت الذكاء الاصطناعي بعد عامين في التطرق إلى الهندسة المتقدمة كما تنبأ جاكوب، فسيكون هو أول من يشعر بالتأثير وأكثر من يمتلك القدرة على تغيير مساره المهني.
باختصار، واحد غادر، وواحد لا ينقصه شيء، وواحد لا يريد، وواحد ليس مستعجلاً.
لكن بناءً على السباق الحالي بين مختبرات الذكاء الاصطناعي لجذب علماء الرياضيات، من المرجح أن هذه القائمة لن تبقى مستقرة لفترة طويلة.
لا تنسَ أن سباق التسلح بين جوجل ديب مايند وOpenAI وAnthropic على مواهب الرياضيات خلال العام الماضي كان بحدة لا تقل عن سباق استقطاب المهندسين.
至此，四位获奖者全部登场。
لكن هذه القصة لديها طبقة أخيرة من التحول.
شيء واحد إضافي
ارجع الزمن إلى ثلاثة أيام قبل التوزيع.
في ليلة نهائي كأس العالم، نشر الرياضي ليفنت ألبوغ على X: فرضية جاكوبي خاطئة.
تم تعليق هذه الفرضية المطروحة عام 1939 لمدة 87 عامًا، وظهرت أيضًا في قائمة مشكلات الرياضيات الشهيرة لسميل لقرن الحادي والعشرين.
أما المثال العكسي الذي نشره ألبوغه، فهو يحتوي فقط على 216 حرفًا، ويمكن لأي رياضي التحقق منه يدويًا.
الذي ساعده في العثور على هذه الإبرة من بين كومة القش هو Claude Fable 5 الذي أصدرته Anthropic الشهر الماضي.
شكر بشكل خاص "fable" على عملها الإضافي خلال نهائي كأس العالم.
The counterexample was quickly independently verified.
قام الحائز على جائزة فيلدز تيموثي غوورز بتقييم أنه كان أول مرة يرى فيها نموذج لغوي كبير يحل مشكلة "مشهورة جدًا" خارج مجاله.
نموذج حلّ قضية معلقة منذ عام 1987 في ليلة واحدة.
المستقبل الذي رسمه جاكوب في帖子 يبدو هكذا.
النقطة الرئيسية.
هذا ألبوغه، خريج جمعية الزملاء في هارفارد، وهو الآن رياضي في Anthropic.
أما مُشرفه على أطروحته التخرجية أثناء دراسته الجامعية في هارفارد، فهو جاكوب تسيمرمان، الذي كان أيضًا زميلًا مبتدئًا في هارفارد في ذلك الوقت.
المرشد تنبأ في منشوره الوحيد أن الذكاء الاصطناعي سيتولى حل المسائل؛ واستخدم الطالب الذكاء الاصطناعي الأسبوع الماضي لدحض فرضية قديمة استمرت لمئة عام، محققاً تنبؤ المرشد مبكراً.
بعد ثلاثة أيام، حصل الأستاذ على جائزة فيلدز، وأعلن رسميًا انضمامه إلى OpenAI.
والطالب، في Anthropic.
أستاذ وطالب، كل منهما عائلة واحدة.
رابط المرجع:
[1]https://x.com/chi_t_williams/status/2080339331139424727
[2]https://x.com/torgeirlysen/status/2080393136962957471?s=20
[3]https://x.com/proofchecker/status/2080386577595822537?s=20
[4]https://x.com/Jacob_Tsimerman
[5]https://www.ams.org/journals/notices/202607/noti3372/noti3372.html
هذا المقال من حساب WeChat "Quantum Bit"، الكاتب: يي شوي