विदेशी मीडिया के अनुसार, यूसीएलए के प्रोफेसर और क्षेत्र पुरस्कार विजेता ताओ जेह्वान ने हाल ही में खुले तौर पर चेतावनी दी है कि AI, गणितीय समुदाय द्वारा नए प्रश्नों को जोड़ने की तुलना में अधिक तेजी से उन वास्तविक खुले समस्याओं को उपभोग कर रहा है, जो वास्तव में इस विषय को आगे बढ़ाने में सक्षम हैं। उनके कहने के अनुसार, जोखिम इस बात में नहीं है कि मॉडल अधिक प्रमाण लिखेगा, बल्कि इस बात में है कि यह शोधकर्ताओं के लंबे समय तक की खोज के स्थान को अत्यधिक तेजी से संकुचित कर सकता है।
हाई-वैल्यू पज़ल्स कम हो रहे हैं
टेरेंस ताओ ने बताया कि गणितीय समस्याएँ असीमित रूप से उत्पन्न की जा सकती हैं, लेकिन वास्तव में महत्वपूर्ण कम होती हैं। कई अनसुलझी समस्याएँ मौजूद हैं, लेकिन वे नए तरीके प्रदान नहीं कर सकतीं और संबंधित क्षेत्र को आगे बढ़ाने में कठिनाई पैदा कर सकती हैं। पिछले समय में शोधकर्ता अनुभव के आधार पर यह निर्णय लेते थे कि कौन सी समस्याओं पर कई महीनों या वर्षों तक काम करना सार्थक होगा।
वह मानते हैं कि AI इस गति को बिगाड़ रहा है। पिछले समय नए उपकरण विशिष्ट समस्याओं की कठिनाई को कम करते थे, लेकिन क्षमता की सीमा के बाहर नए दिशाओं को भी खोलते थे। आज मॉडल की सीमा स्पष्ट नहीं है, और शोधकर्ता यह निर्धारित करने में कठिनाई महसूस कर रहे हैं कि कौन सी समस्याएँ अभी भी दीर्घकालिक निवेश के लिए उपयुक्त हैं और कौन सी जल्द ही मॉडल द्वारा सीधे हल कर दी जाएँगी।
AI लैब ने समाधान प्रतियोगिता शुरू कर दी है
रिपोर्ट में बताया गया कि इस वर्ष मई में, OpenAI के मॉडल ने लगभग 80 साल पुरानी इस गणितीय समस्या के लिए Erdős इकाई दूरी अनुमान का विपरीत उदाहरण प्रस्तुत किया। बाद में, फील्ड्स पुरस्कार विजेता टिम गाउवर्स सहित बाहरी गणितज्ञों ने इसकी पुष्टि की।
लगभग उसी समय, एंथ्रोपिक के शोधकर्ताओं ने अभी तक जारी नहीं किए गए Claude Mythos का उपयोग करके इसी प्रश्न का परीक्षण किया। कंपनी के इंजीनियर्स के अनुसार, मॉडल द्वारा दिया गया सबूत अधिक संक्षिप्त था; कुछ गणितज्ञों का मानना है कि इसका संस्करण OpenAI के संस्करण की तुलना में हल्का सा कमजोर है, लेकिन यह भी एक कार्यात्मक हल पाता है।
रिपोर्ट में यह भी कहा गया कि एंथ्रोपिक ने बाद में फर्मा के अंतिम प्रमेय के ऐतिहासिक सबूत को औपचारिक रूप दे दिया। कुछ दिनों बाद, OpenAI ने एक लगभग 90 साल पुरानी समस्या का हल निकाल लिया, और यह एक शोधकर्ता द्वारा अपने सबूत को सार्वजनिक करने के केवल कुछ घंटों बाद हुआ। यह गति ही ताओ जेह्वान की चिंता का विषय है।
सुझाव है कि निष्कर्ष निकालने की प्रक्रिया के भार को बढ़ाया जाए
टेरेंस ताओ ने सुझाव दिया कि कुछ प्रश्नों को “विश्लेषण की आवश्यकता है” के रूप में चिह्नित किया जा सकता है। इस मानक के तहत, केवल सही उत्तर प्रदान करने का मूल्य कम हो जाएगा, और शोधकर्ताओं को तर्क प्रक्रिया के साथ-साथ इस प्रक्रिया से निकटस्थ प्रश्नों के लिए क्या प्रेरणा मिल सकती है, इसकी भी व्याख्या करनी होगी।
वह मानते हैं कि केवल जल्दी से उत्तर प्राप्त करने की दिशा में बढ़ने से अल्पकालिक रूप से वर्तमान समस्याओं का समाधान हो सकता है, लेकिन इसकी कीमत अगली श्रृंखला के अनुसंधान के लिए आवश्यक प्रश्नों के पारिस्थितिक तंत्र को कमजोर करना है, और यह पहले से मौजूद परिणामों के कार्य करने के कारणों को समझने में भी बाधा डालता है। रिपोर्ट के अनुसार, यह सुझाव अभी तक किसी औपचारिक नियम में नहीं बदला है, और बड़े AI प्रयोगशालाओं की निरंतर प्रगति के कारण गणितज्ञों को आकलन मानदंडों पर विवाद का सामना करना पड़ सकता है।