Media asing melaporkan bahwa Profesor UCLA dan penerima Medali Fields, Terence Tao, baru-baru ini memperingatkan secara terbuka bahwa AI sedang menghabiskan masalah-masalah terbuka yang benar-benar mendorong kemajuan disiplin ilmu lebih cepat daripada kemampuan komunitas matematika dalam mengisi kembali pertanyaan-pertanyaan baru. Menurutnya, risikonya bukan pada model yang menghasilkan lebih banyak bukti, tetapi pada kemungkinan bahwa ia dapat mempercepat kompresi ruang eksplorasi jangka panjang para peneliti.
Masalah bernilai tinggi semakin berkurang
Terence Tao menunjukkan bahwa soal matematika dapat dihasilkan tanpa batas, tetapi yang benar-benar penting tidak banyak. Banyak masalah yang belum terpecahkan memang ada, tetapi belum tentu membawa metode baru atau mampu mendorong kemajuan bidang terkait. Para peneliti sebelumnya mengandalkan pengalaman untuk menilai soal-soal mana yang layak diinvestasikan selama berbulan-bulan bahkan bertahun-tahun.
Ia percaya bahwa AI sedang mengganggu ritme ini. Di masa lalu, alat baru akan mengurangi kesulitan sebagian masalah, tetapi juga membuka arah baru di luar batas kemampuan. Kini, batas atas model tidak jelas, sehingga para peneliti kesulitan menilai masalah mana yang masih cocok untuk investasi jangka panjang dan mana yang mungkin segera dipecahkan langsung oleh model.
Laboratorium AI telah memulai lomba menyelesaikan soal secara cepat
Laporan tersebut menyebutkan bahwa pada Mei tahun ini, model OpenAI memberikan contoh penyangkal terhadap dugaan jarak Erdős, yang menyentuh masalah matematika yang telah ada selama sekitar 80 tahun. Matematikawan eksternal, termasuk penerima Medali Fields Tim Gowers, kemudian memverifikasi hal tersebut.
Pada waktu yang hampir bersamaan, peneliti dari Anthropic juga menguji soal yang sama dengan Claude Mythos yang belum dirilis. Insinyur perusahaan menyatakan bahwa bukti yang diberikan model tersebut lebih singkat; sebagian matematikawan berpendapat bahwa versi ini secara keseluruhan sedikit lebih rendah daripada OpenAI, tetapi tetap menemukan solusi yang layak.
Laporan tersebut juga menyatakan bahwa Anthropic kemudian memformalkan bukti sejarah dari Teorema Terakhir Fermat. Beberapa hari kemudian, OpenAI menyelesaikan sebuah masalah berusia sekitar 90 tahun, hanya beberapa jam setelah seorang peneliti mempublikasikan buktinya. Kecepatan semacam ini adalah hal yang dikhawatirkan oleh Terence Tao.
Disarankan untuk meningkatkan bobot proses penalaran
Terence Tao mengusulkan agar sebagian soal ditandai sebagai "memerlukan analisis". Di bawah standar ini, nilai dari memberikan jawaban benar secara terpisah akan ditekan, dan para peneliti perlu menjelaskan proses penalaran sekaligus bagaimana proses tersebut memberikan wawasan untuk pertanyaan-pertanyaan terkait.
Ia berpendapat bahwa hanya mengejar pengambilan jawaban secepat mungkin memang dapat menyelesaikan masalah saat ini dalam jangka pendek, tetapi dengan mengorbankan ekosistem pertanyaan yang diperlukan untuk penelitian berikutnya, serta tidak mendukung pemahaman mengapa hasil yang sudah ada berlaku. Menurut laporan, saran ini saat ini belum membentuk aturan resmi, dan kemajuan berkelanjutan dari laboratorium AI besar mungkin akan membuat dunia matematika lebih cepat menghadapi perdebatan tentang standar evaluasi.