नया फील्ड्स मेडल विजेता एआई सुरक्षा पर काम करने के लिए ओपनएआई में शामिल हो गए

अभी गणित के सर्वोच्च सम्मान प्राप्त किया, और तुरंत घोषणा की: मैं OpenAI जा रहा हूँ।

जेकब ट्सिमरमैन, जो पदक पोडियम पर वांग होंग और वांग यू के साथ खड़े थे, उतरते ही सभी को दिखाते हैं:

गणितज्ञ के करियर का छत्र क्षण कितना नाटकीय हो सकता है।

इस कारण से "ड्रामा" शब्द का उपयोग किया गया, क्योंकि इस व्यक्ति में बहुत सारे विरोधाभास हैं:

क्या आप विश्वास कर सकते हैं, एक ऐसे व्यक्ति ने जो "AI मानवता के विनाश का कारण बनेगी" पर विश्वास करता था, अब एक AI कंपनी में शामिल हो गया है।

उसने यहां तक कि एक पेपर भी लिखा है, जिसमें "AI कैसे मानवता को विलुप्त कर सकता है" के लिए एक वर्गीकरण बनाया गया है।

उसका X खाता केवल एक ही पोस्ट कर चुका है, जिसका विषय गणितज्ञों कैसे बेरोजगार हो जाएंगे है।

हालांकि अब, उसने पहले गणितज्ञ का कर्म खो दिया।

उसका एक छात्र भी है, जिसने तीन दिन पहले Claude Fable 5 का उपयोग करके 87 वर्षों से चल रहे जेकोबी अनुमान को एक रात में उलट दिया, और वह Anthropic में है।

अब, शिक्षक ने OpenAI पर हस्ताक्षर किए हैं। गुरु और शिष्य, एक-एक के घर।

इससे भी अधिक, जेकब के खुद पर भी कहानियों का ढेर है...

जेकब, 1988 में रूस के काजान में पैदा हुए, अपने परिवार के साथ पहले इजरायल और फिर कनाडा स्थानांतरित हुए।

2003 और 2004 में कनाडा की ओर से IMO में दो बार प्रतियोगिता में भाग लिया, दो स्वर्ण पदक, 2004 में पूर्ण अंक।

16 वर्ष की आयु में टोरंटो विश्वविद्यालय में गणित पढ़ने के लिए दाखिला लिया, और दो वर्षों में स्नातक पूरा किया।

2011 में प्रिंसटन से डॉक्टरेट पूरा किया, जिसके गुरु पीटर सारनक थे। उसके बाद हार्वर्ड के फेलोज सोसाइटी से प्रशिक्षण प्राप्त करके, वह अपने मूल विश्वविद्यालय में पढ़ाने लगे और उसके गणित विभाग के सबसे युवा प्रोफेसर बने।

इस पुरस्कार को उनके एंड्रे-ओर्ट अनुमान पर सिद्धि के लिए दिया गया है। यह अंकगणितीय ज्यामिति के क्षेत्र में एक केंद्रीय कठिन समस्या है, जो लगभग 40 वर्षों तक अनसुलझी रही।

वह इस प्रकार कनाडा के विश्वविद्यालय में कार्यरत होते हुए फील्ड्स पुरस्कार प्राप्त करने वाले पहले गणितज्ञ बन गए।

एक बात और, इस बार के फील्ड्स पुरस्कार की वास्तविक मूल्यवानता स्वयं ही थोड़ी डरावनी है: काकेया अनुमान, 1917 से अभी तक अनसुलझा; हिल्बर्ट के छठे प्रश्न का काइनेटिक भाग, 1900 में प्रस्तावित; और एंड्रे-ओर्ट के साथ।

तीन प्रसिद्ध शताब्दी के अनसुलझे मामले एक ही चार वर्षीय अवधि में हल कर दिए गए।

इसका मतलब है कि जेकब गणित के 'बड़े वर्ष' में, सबसे मजबूत पीढ़ी के प्रतिद्वंद्वियों में से जीतने वाला व्यक्ति है।

IMO perfect score, youngest full professor, solver of a 40-year-old mystery.

ऐसी बायोग्राफी के मालिक को, पटकथा के अनुसार, मंच पर अपने शिक्षकों का आभार व्यक्त करना चाहिए और विषय के भविष्य की ओर देखना चाहिए।

What's the result?

7 जुलाई, 23, स्थानीय समय, फिलाडेल्फिया, अंतरराष्ट्रीय गणितज्ञ सम्मेलन (ICM) का उद्घाटन।

प्रेस कॉन्फ्रेंस में, जब भविष्य की योजनाओं के बारे में पूछा गया, तो नवनिर्वाचित विजेता ने सीधे कह दिया: वह जल्द ही OpenAI में शामिल होंगे, जहां उनका ध्यान AI सुरक्षा पर होगा।

मुझे लगता है कि दुनिया बदल रही है। हम जिस गणित के पेशे को अभी जानते हैं... मुझे नहीं लगता कि यह अभी की तरह बना रहेगा।

एक वाक्य में, पुरस्कार वितरण समारोह को ट्रांसफर प्रेस कॉन्फ्रेंस बना दिया।

OpenAI की तरफ से प्रतिक्रिया की गति सीमित संस्करण पाने जितनी तेज है:

सुरक्षा शोधकर्ता और हार्वर्ड प्रोफेसर बोआज बाराक ने ट्वीट किया: जेकब के शामिल होने का इंतजार है और उन्हें AI सुरक्षा पर काम करने के लिए 'गहरी विनम्रता' के साथ स्वागत करते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट के पूर्व उपाध्यक्ष और वर्तमान में OpenAI के Sebastien Bubeck ने भी इसका समर्थन किया: स्वागत है, अब बहुत दिलचस्प होने वाला है।

जब लोग इसके लिए आश्चर्यचकित या अचंभित थे, तो लोगों ने उनके इन सालों के शोध और बयानों की खुदाई शुरू कर दी।

वास्तव में, सब कुछ निशानों से स्पष्ट है।

जेकब के X अकाउंट होमपेज को खोलें, जहाँ दिखाया गया है कि वह 2014 में शामिल हुए थे।

लेकिन कई दशकों के बाद, ऊपर केवल एक ही पोस्ट है, इसलिए यह पोस्ट हमारे लिए उन्हें जानने की एक महत्वपूर्ण कुंजी बन गई है।

पोस्ट का सामग्री गणितज्ञ डैनियल लिट के एक जवाब पर आधारित है, जिसमें चर्चा किया गया है:

गणितीय अनुसंधान में समस्या-समाधान का कितना महत्व है।

उसका उत्तर है: लगभग सभी।

फिर उसने एक काफी दिल से बात की। उसने कहा कि वह अपना लगभग पूरा समय समस्याओं को हल करने में बिताता है, और जब तक कोई Zilber-Pink अनुमान के सामान्य रूप को हल नहीं कर देता...

मेरा पूरा मुख्य अनुसंधान क्षेत्र गायब हो गया।

एक पूरा शैक्षणिक समुदाय, गणितज्ञ, पोस्टडॉक और छात्र, सभी इस एक अनुमान के चारों ओर घूम रहे हैं: विशिष्ट मामलों को अलग करना, रणनीतियाँ आजमाना, समानताएँ ढूँढना।

और जिस दिन यह अनुमान हल हो जाएगा, सभी को फिर से समस्या ढूंढनी पड़ेगी।

उन्होंने उस प्रक्रिया को "भ्रमित करने वाली, ऊर्जा खपत करने वाली, न तो सरल और न ही हमेशा मजेदार" कहा।

पिछले समय में, "अनुमान को हल करने वाला" केवल एक और गणितज्ञ ही हो सकता था, जो सौ वर्ष में एक बार ही होता है।

अब, यह एक मॉडल हो सकता है, और किसी भी समय आ सकता है।

वह कितना तेज़ हो सकता है? उसने इस वर्ष के AMS Notices (अमेरिकन मैथमेटिकल सोसाइटी नोटिसेज) के साक्षात्कार में एक समयसूची दी थी:

पांच साल? मुझे लगता है कि दो साल के भीतर, यह हमसे अधिक मजबूत हो जाएगा। उस समय हमें बस यह कहना होगा: यह एक प्रमेय है, इसे साबित करें।

उसने पोस्ट में एक विचार प्रयोग भी किया: मान लीजिए आपके पास एक AI ओरेकल मशीन है, जिसमें कोई भी गणितीय प्रस्ताव डाल दें, तो उसकी सत्यता तुरंत पता चल जाए।

तत्व निर्माता का दैनिक जीवन कैसा होगा?

आप एक परिभाषा प्रस्तुत करते हैं, और तुरंत उस पर हजारों प्रश्न पूछते हैं। 'क्या ये मूलभूत गुण सत्य हैं' से लेकर 'अरे, याद आया, क्या ये गहरी कल्पना सच है?' तक। उत्तर लगातार आते रहते हैं, और आप लगातार परिभाषा को संशोधित करते रहते हैं। पूरी शोध दिशा, कुछ ही दिनों में शुरू होकर समाप्त हो जाती है।

उसने इस परिदृश्य के लिए बहुत शांत, लेकिन भारी निर्णय दिया: यह आधुनिक गणित से बहुत, बहुत अलग चीजें हैं।

दिलचस्प बात यह है कि वह खुद पहले से ही इस तरह के दिनों का लो-एंड वर्जन जी रहा है।

उसी साक्षात्कार में उन्होंने बताया कि AI ने उनकी शोध दक्षता को दोगुना कर दिया है, 2025 में उन्होंने arXiv पर पांच गणित के पेपर अपलोड किए। उनकी दैनिक कार्य प्रवाह इस प्रकार है: ChatGPT और Claude का उपयोग करके समस्या की सीमाएं तय करना, संदर्भ सामग्री प्राप्त करना, और मॉडल को प्रमेय सिद्ध करने के लिए कहना:

इसका दिया गया सबूत आमतौर पर गलत होता है। लेकिन यह आमतौर पर सही दिशा का तरीका निकाल लेता है, जिससे मुझे 80% पूरा करने में मदद मिलती है, बाकी का मैं खुद पूरा करता हूँ।

In other words, the oracle machine hasn't arrived yet, but he's using the prototype every day.

इसलिए कि उसने इसे गहराई से इस्तेमाल किया है, उसका सहकर्मी के प्रति व्यवहार विशेष रूप से कठोर है:

गणितीय समुदाय में काफी कोप (आत्म-संतोष) मौजूद है, लोग देखते हैं कि AI अभी गणितज्ञों से कम है, और इसलिए निष्कर्ष निकालते हैं कि यह हमेशा गणितज्ञों से कम ही रहेगा।

समकक्षों के लिए, यह बात पहले ही काफी उत्साही लग सकती है।

लेकिन जेकब के लिए, "AI दो वर्षों में गणितज्ञों को पार कर जाएगा" उसके सभी निर्णयों में सबसे संयमित थी।

उसकी वास्तविक निष्कर्ष है:

मुझे लगता है कि AI मानव विलुप्ति का काफी बड़ा कारण हो सकता है।

यह कोई बेकार की बात नहीं है। 2025 में, उसने arXiv पर अपनी छठी लेख भेजी, जो गणित नहीं थी; इसका शीर्षक था “AI से संबंधित विलुप्त होने वाले भविष्य का वर्गीकरण”, और सह-लेखक थे AI सुरक्षा के पुराने मित्र Andrew Critch।

सारांश सीधा और स्पष्ट है: यह लेख AI के कारण होने वाले विलुप्ति घटनाओं का वर्गीकरण और उदाहरण प्रस्तुत करता है, अर्थात् सभी या लगभग सभी मानव विलुप्त हो जाने के परिदृश्य। ये घटनाएँ अपरिहार्य नहीं हैं, बल्कि हम इन्हें बचाने के लिए प्रयास कर सकते हैं।

एक फील्ड्स पुरस्कार स्तर के गणितज्ञ ने, एक शोध पत्र लिखने की ठोस निष्ठा के साथ, "AI कैसे मानवता को समाप्त कर देगा" के लिए एक वर्गीकरण प्रणाली बनाई।

तो अगर इतना डर है, तो फिर AI कंपनी में क्यों शामिल हुए?

उसने साक्षात्कार में वास्तव में जवाब दिया: वह AI को रोकने का समर्थन करता है, लेकिन इसकी घटना को नहीं मानता। चूंकि इसे रोका नहीं जा सकता, इसलिए बाहर विरोध करने के बजाय, इसे समझने और इसे आकार देने में शामिल होना बेहतर है, वरना "हम पीछे रह सकते हैं"।

OpenAI जाने से, या सुरक्षा विभाग जाने से, तर्क स्पष्ट हो जाता है।

और पोस्ट के अंत में, उन्होंने कहा कि कुछ लोग गणित केवल सत्य की खोज के लिए करते हैं, और कुछ इसे एकमात्र उचित प्रेरणा मानते हैं।

वह सहमत नहीं है।

मैं गणित करता हूँ, मुख्य रूप से क्योंकि मुझे इससे आनंद मिलता है और मैं इसमें कुशल हूँ। गणितज्ञ भी लोग होते हैं, जिन्हें पैसा, आवास, भोजन, प्यार, व्यायाम और विभिन्न प्रकार के अर्थ की आवश्यकता होती है। यदि समस्याओं को हल करने का आनंद गायब हो जाता है, तो कई लोग गणित करना नहीं चाहेंगे, भले ही अन्य मार्ग उपलब्ध हों।

इन बातों से, हम आसानी से कुछ विकल्पों के पीछे के कारणों को समझ सकते हैं।

जेकब की गतिविधियाँ एक और बात को चर्चा के लायक बना रही हैं:

इन चार विजेताओं में से प्रत्येक अब कहाँ है, और कौन अभी भी बड़ी कंपनियों का ध्यान आकर्षित कर सकता है।

अपने ही पोस्ट के ढांचे का उपयोग करें, जेकब द्वारा।

उसने गणित के कार्य को दो श्रेणियों में बांटा: समस्या हल करना (problem-solving) और सिद्धांत निर्माण (theory-building)।

और AI प्रयोगशाला के लिए अभी सबसे अधिक आवश्यकता है पहले प्रकार के लोगों की:

दिए गए प्रस्ताव, उसके सत्य या असत्य का निर्णय करना, और साबिती या विपरीत उदाहरण ढूंढना, यही तर्क मॉडल के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए सबसे उपयुक्त क्षमताएँ हैं।

दूसरे शब्दों में, जितना गणितज्ञ "समस्या-हल करने वाली मशीन" की तरह दिखता है, उतना ही उसका ट्रांसफर मार्केट मूल्य अधिक होता है।

इस मानदंड के आधार पर सूची को एक बार फिर से जांचें।

वांग होंग, वर्तमान में न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय की प्रोफेसर हैं और फ्रांस के उच्च वैज्ञानिक अध्ययन संस्थान (IHES) में भी कार्यरत हैं।

उसने अपने सहयोगी जोशुआ ज़ाहल के साथ केकेया अनुमान का 127 पृष्ठों का सबूत प्रस्तुत किया, जिसे "सदी का अवसर" कहा जाता है, और इससे वह फील्ड्स पुरस्कार के 90 वर्षों के इतिहास में तीसरी महिला प्राप्तकर्ता बन गईं।

उसने सालेम पुरस्कार, ओस्ट्रोव्स्की पुरस्कार, क्ले अनुसंधान पुरस्कार, न्यू हॉराइजन्स पुरस्कार आदि एक लंबी सूची के पुरस्कार जीत लिए थे, जिससे वह चारों में सबसे अधिक शैक्षणिक प्रसिद्धि रखती थी।

ऐसा समन्वय विश्लेषण का विशेषज्ञ, ठीक उसी दिशा में फंसा हुआ है जहाँ AI निष्कर्षण अनुसंधान को सबसे अधिक आवश्यकता है।

काकेया जैसे प्रश्नों के हल करने की शैली, कठोर अनुमान, संयोजन तकनीकें, एक-एक करके निकटता, लगभग निष्कर्ष निकालने वाले मॉडल मूल्यांकन सेट का हाई-एंड वर्जन है।

और शीर्ष सार्वजनिक आवाज के साथ, वह शायद रिक्रूटर की सूची की पहली पंक्ति है।

एकमात्र विपरीत संकेत है:

उसे हाल ही में एचआईईएस में एक स्थिति मिली है, और वह 'शैक्षणिक लाभ के सबसे अधिक लाभदायक' अवधि में है, इसलिए सक्रिय रूप से चले जाने का प्रेरणा कम है।

डें यू, चिकागो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर, गैस के सूक्ष्म और स्थूल वर्णन को जोड़ने के कार्य के लिए पुरस्कृत हुए, जो हिल्बर्ट के छठे समस्या का काइनेटिक भाग है।

जनवरी में जब उसे चुपचाप पुरस्कार जीतने की सूचना मिली, तो उसने मन को शांत करने के लिए कई दिनों तक मिशिगन झील के किनारे टहला, फिर ऑफिस लौटकर काम जारी रखा, 'जैसे कुछ हुआ ही न हो।'

यह विवरण लगभग सब कुछ बता देता है: जो लोग पुरस्कार जीत लेने के बाद भी 'जैसे कुछ नहीं हुआ' कह सकते हैं, वे शायद बड़ी कंपनियों के ऑफर के सामने भी 'जैसे कुछ नहीं हुआ' कह देंगे।

और उसकी दिशा गणितीय भौतिकी और आंशिक अवकल समीकरणों पर है, जो वर्तमान निष्कर्षण मॉडल के मुख्य क्षेत्र से कुछ दूर है, दोनों ओर की इच्छा कम है।

वह चारों में सबसे कम संभावना रखता है कि वह बदलेगा।

जॉन पार्डन, सिमोंस ज्यामिति और भौतिकी केंद्र, स्टोनी ब्रूक विश्वविद्यालय, सिंपलेक्टिक टोपोलॉजी।

चारों में सबसे युवा प्रतिभा, जिसने स्नातक के दौरान 30 वर्षों से निलंबित समस्या को हल कर दिया।

जेकब के वर्गीकरण के अनुसार, वह एक शानदार "युवा समस्या-समाधानकर्ता" है, ऐसी प्रोफाइल जिसे लैब देखकर रुक नहीं पाती।

हालांकि, सिंटॉपोलॉजी वर्तमान में मशीन के लिए सबसे कठिन अमूर्त ज्यामिति क्षेत्र है, जिसमें अल्पकालिक रूप से मॉडल उसकी मदद नहीं कर सकता, और वह भी मॉडल की मदद करने की आवश्यकता नहीं है।

इसमें यह बात है कि वह अभी युवा है, अगर दो साल बाद AI वास्तव में जेकब के अनुमान के अनुसार कठोर ज्यामिति को छूने लगता है, तो वह सबसे पहले प्रभावित होगा और सबसे अधिक क्षमता रखने वाला होगा जिससे वह व्यवसाय बदल सके।

सारांश यह है कि एक चला गया, एक की कमी नहीं है, एक को इच्छा नहीं है, और एक को जल्दी नहीं है।

लेकिन वर्तमान में AI प्रयोगशालाओं के गणितज्ञों को लेने के तरीके को देखते हुए, यह सूची लंबे समय तक स्थिर नहीं रहेगी।

याद रखें, पिछले वर्ष गूगल डीपमाइंड, ओपनएआई और एंथ्रोपिक ने गणित के विशेषज्ञों पर उसी तीव्रता से प्रतिस्पर्धा की, जिस तरह इंजीनियरों पर की।

Thus, all four winners have made their appearance.

लेकिन इस कहानी में अभी एक अंतिम मोड़ है।

पुरस्कार देने के तीन दिन पहले समय को वापस ले जाएं।

वर्ल्ड कप फाइनल की रात, गणितज्ञ लेवेंट अल्पोगे ने X पर पोस्ट किया: जैकोबी अनुमान, झूठा है।

यह अनुमान, जो 1939 में प्रस्तावित किया गया था, 87 वर्षों तक अनिर्णीत रहा और स्मेल की प्रसिद्ध 21वीं शताब्दी की गणितीय समस्याओं की सूची पर भी शामिल था।

और अल्पोगे द्वारा प्रस्तुत विपरीत उदाहरण केवल 216 वर्णों का है, जिसे कोई भी गणितज्ञ हाथ से सत्यापित कर सकता है।

उसे ढेर में से यह सूई ढूंढने में मदद की, Anthropic द्वारा पिछले महीने जारी Claude Fable 5 ने।

उसने पोस्ट में विशेष रूप से 'fable' का धन्यवाद किया, जिसने विश्व कप फाइनल के दौरान ओवरटाइम पर काम किया।

Counterexamples were quickly independently verified.

फील्ड्स पुरस्कार विजेता टाइमोथी गाउवर्स ने मूल्यांकन किया कि यह उनके लिए पहली बार है कि एक LLM ने उनके क्षेत्र के बाहर एक «प्रसिद्ध» समस्या को हल किया है।

एक मॉडल ने एक रात में 1987 का एक अनसुलझा मामला हल कर दिया।

जेकब ने पोस्ट में जिस भविष्य का चित्रण किया है, वह इस तरह है।

यही महत्वपूर्ण बात है।

यह अल्पोगे, हार्वर्ड सोसाइटी ऑफ फेलोज से, अब एंथ्रोपिक के गणितज्ञ हैं।

और जब वह हार्वर्ड में स्नातक की पढ़ाई कर रहा था, तो उसकी स्नातक थीसिस के निर्देशक, उसी समय हार्वर्ड में जूनियर फेलो के रूप में काम कर रहे जेकब ट्सिमरमैन थे।

शिक्षक ने अपने एकमात्र पोस्ट में भविष्यवाणी की थी कि AI समाधान को संभाल लेगा; पिछले हफ्ते, छात्र ने AI का उपयोग करके एक रात में सदियों पुरानी अनुमान को उलट दिया और शिक्षक की भविष्यवाणी को पहले ही पूरा कर दिया।

तीन दिन बाद, शिक्षक ने फील्ड्स पुरस्कार प्राप्त करने के बाद औपचारिक रूप से OpenAI में शामिल होने की घोषणा की।

और छात्र, Anthropic।

एक गुरु और एक शिष्य, एक परिवार।

रेफरेंस लिंक:

[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

यह लेख वेचेन ग्रुप "क्वांटम बिट" से आया है, लेखक: यी शुई