Швидкі відповіді замість розуміння: як ШІ руйнує «ландшафт складності» науки

09 вересня 2026 р. 10:18

09 вересня 2026 р. 10:18

Після ровʼязання однієї з семи «задач тисячоліття» системою штучного інтелекту компанії OpenAI австралійський математик Теренс Тао заявив , що стрімкий розвиток ШІ може підірвати традиції відкритої науки, якщо дослідники перестануть ділитися перспективними ідеями через ризик, що ШІ швидко «закриє» їхні задачі. На його думку, справді цінні відкриті математичні проблеми є своєрідним непоновлюваним ресурсом, який може стати дефіцитним.

Чому перспективні задачі є вичерпним ресурсом

Тао пояснює, що хоча математичних запитань можна сформулювати нескінченно багато, лише невелика частина з них здатна привести до нових ідей або відкрити несподівані зв'язки між різними галузями науки. Він порівнює ситуацію з країною, яка страждає від нестачі питної води, попри те, що її оточує безмежний океан.

За словами математика, випадково згенеровані задачі часто виявляються або занадто простими, або практично нерозв'язними, тому не сприяють розвитку науки. Саме визначення того, які проблеми є справді перспективними, потребує тривалого аналізу, історичного досвіду та розуміння того, які методи вже працюють у конкретній галузі.

Руйнування «ландшафту складності» алгоритмами

Тао зазначає, що нові інструменти традиційно змінювали «ландшафт складності» науки, відкриваючи нові горизонти досліджень. Проте, на його думку, сучасний ШІ працює інакше: він стирає межі між легкими й складними завданнями, але водночас не пропонує зрозумілих критеріїв того, які проблеми залишаються недосяжними для машин.

Загроза відкритій науці

Окрему проблему математик бачить у непрозорості розвитку ШІ. Він зазначає, що компанії рідко публікують негативні результати своїх експериментів або розкривають процес пошуку рішень, тому дослідникам дедалі складніше оцінювати реальні можливості цих систем.

«Ми вже бачили випадки, коли навіть чутки про те, що хтось працює над певною проблемою, провокували масові зусилля із застосуванням ШІ для її швидкого вирішення», — додав Тао.

Математик попереджає, що така тенденція може змусити вчених приховувати перспективні напрями роботи від колег, що суперечить багатовіковій традиції відкритого обміну знаннями. У довгостроковій перспективі це, на його думку, може завдати шкоди розвитку науки більше, ніж принесе користі швидке розв'язання окремих задач.

Як адаптувати математику до ери ШІ

Тао також застерігає від «безсистемного використання» потужних ШІ-інструментів. Він вважає, що найбільшу цінність мають не готові відповіді, а процес дослідження, який допомагає краще зрозуміти суміжні проблеми та розширити наукові знання.

Як можливий підхід Тао пропонує зосередитися на завданнях, де оцінюється не лише правильність результату, а й якість аналізу, що привів до нього. Він зазначив: «Це нагадує сучасні ініціативи зі збору продуктів харчування для благодійності: організатори більше не приймають будь-які пожертви (навіть якщо підтверджено, що продукти придатні до вживання), а дотримуються чітких і загальноприйнятих стандартів щодо того, які саме продукти справді потрібні».

Раніше дослідження науковців Корнелльського університету показало, що поширення генеративного ШІ збільшило кількість наукових публікацій на 30–50%, але водночас спровокувало кризу довіри в академічному середовищі. Аналіз понад 2 мільйонів препринтів засвідчив: бездоганно відшліфований мовними моделями текст перестав бути маркером високої якості дослідження, через що рецензентам і редакторам дедалі важче відрізнити реальні наукові прориви від робіт із сумнівною цінністю.

Політика