จุดเปลี่ยนของ AI คณิตศาสตร์ความสำเร็จ และจุดแตกหักกับนักวิชาการ
AI คณิตศาสตร์ความสำเร็จ คือสถานการณ์ที่ระบบปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้เพื่อแก้โจทย์คณิตศาสตร์ระดับแนวหน้า ผลิตคำตอบหรือโครงร่างวิธีพิสูจน์ที่มนุษย์ไม่เคยทำสำเร็จมาก่อน แต่ความก้าวหน้านี้นำมาพร้อมข้อกังขาเรื่องความเข้าใจเชิงลึก คุณภาพของข้อพิสูจน์ และผลกระทบต่อโครงสร้างอาชีพของนักคณิตศาสตร์มนุษย์ที่ต้องเผชิญคู่แข่งซึ่งมีพลังคำนวณมหาศาลและไม่เล่นตามกติกาวงการวิชาการดั้งเดิม จุดระเบิดล่าสุดเริ่มจากข่าวลือว่าโมเดลของอีกบริษัท AI ใกล้แก้หนึ่งใน Millennium Prize Problems ทำให้ OpenAI เร่งใช้ระบบแบบหลายตัวแทนกว่า 10,000 เอเจนต์บนโมเดลภายในที่ยังไม่เปิดตัวเพื่อโจมตีสมการ Navier–Stokes และประกาศว่าสามารถหาคำตอบได้ในเวลาเพียง 88 ชั่วโมง การปลูกธงความสำเร็จเช่นนี้ถูกออกแบบให้เป็นชัยชนะเชิงภาพลักษณ์ แต่กลับกลายเป็นชนวนให้วงการคณิตศาสตร์ถามเสียงดังว่าแบบนี้คือความก้าวหน้าทางวิทยาการ หรือแค่การเล่นเกมประชาสัมพันธ์ที่ทำลายมาตรฐานความจริงทางคณิตศาสตร์กันแน่
เมื่อชัยชนะของ OpenAI กลายเป็น OpenAI ความขัดแย้งวิชาการ
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ว่า AI แก้โจทย์ได้หรือไม่ แต่อยู่ที่วิธีการและท่าทีที่ OpenAI ใช้ในการแย่งพื้นที่วิชาการ นักคณิตศาสตร์ Tristan Buckmaster อธิบายว่าเขาและ Levent Alpöge ใช้แนวคิดจากงานมนุษย์เดิม แล้วอาศัยโมเดลของหลายบริษัทช่วยผลักงานวิจัยเกี่ยวกับ Navier–Stokes ไปข้างหน้า แต่ยังไม่พิสูจน์โจทย์เต็มรูปแบบได้ ตามคำอธิบาย Buckmaster นี่ควรเป็น "ช่วงเวลาแบบ Deep Blue พบ Kasparov" ที่มนุษย์ร่วมมือกับเครื่องจักร ไม่ใช่สงครามชิงเครดิต สิ่งที่ยิ่งทำให้ความไม่ไว้ใจพุ่งขึ้น คือข้อกล่าวหาว่า OpenAI เข้าใกล้เส้นแบ่งของการขโมยผลงานและกดดันนักวิจัย Buckmaster ระบุว่ามีข้อเสนอจากนักวิจัย OpenAI ที่ต้องการให้เขาตัดชื่อ Alpöge ออกจากงาน แลกกับการได้รับการยอมรับในระดับรางวัลใหญ่ โดยต้องยอมรับพร้อมกันว่าโมเดลของบริษัทแก้โจทย์เดียวกันสำเร็จแล้ว ขณะเดียวกันมีข้อกล่าวหาเรื่องการ "สอดแนม" ความคืบหน้าวิจัย การดักหน้าประกาศผล และการฝ่าฝืนธรรมเนียมวิชาการที่ทำให้นักวิชาการจำนวนมากรู้สึกว่า OpenAI ทำคณิตศาสตร์เพื่อชัยชนะ ไม่ใช่เพื่อความรู้
Caltech Mathathon ข้อเถียง และคำด่าใหม่ว่าเป็น “slop mathematics”
ขณะเดียวกันแนวคิดจัดงาน Caltech Mathathon เพื่อให้ทีมกว่า 100 ทีมใช้โมเดลภาษาใหญ่แก้โจทย์วิจัยคณิตศาสตร์ในเวลา 40 ชั่วโมง ถูกเสนอในนามการเปิดโอกาสให้ชุมชนได้เข้าถึงเครื่องมือ AI แนวหน้า แต่สำหรับนักคณิตศาสตร์จำนวนมาก นี่ไม่ใช่งานบริการสาธารณะ หากเป็นเวทีโฆษณาให้บริษัท AI ที่กำลังทำให้สนามคณิตศาสตร์ปั่นป่วน จดหมายเปิดผนึกจากนักวิชาการและศิษย์เก่า Caltech กว่า 700 คนถูกเผยแพร่ โดยระบุว่างานลักษณะนี้จะส่งเสริม "slop mathematics" คือผลลัพธ์จาก AI ที่ดูสมเหตุผลแต่ตื้นเขิน ไม่กลั่นกรอง และไปสร้างขยะทางวิชาการให้มนุษย์ต้องตามเก็บตรวจอีกชั้น "หลังจากผลล่าสุดถูกปล่อยออกมา นักคณิตศาสตร์วิจัยต้องเข้ามาตรวจสอบ เผยแพร่ และบางครั้งถึงขั้นล้มล้างผลลัพธ์เหล่านั้น งานนี้ไม่มีค่าแรง ไม่มีเครดิต และไม่ถูกพูดถึง" ตามถ้อยคำในจดหมาย การวิจารณ์ตรงแรงแบบนี้ทำให้ OpenAI ตัดสินใจถอนตัวจากการเป็นสปอนเซอร์ Mathathon อ้างว่าต้องการทบทวนวิธีบูรณาการเทคโนโลยีเข้ากับชุมชนคณิตศาสตร์
ความกลัวสองแบบ: นักคณิตศาสตร์ต่อต้าน AI กับเด็กรุ่นใหม่ที่กลัวไร้ตัวตน
ข้อขัดแย้งนี้ไม่ได้มีแค่เส้นแบ่งระหว่างบริษัทเทคกับชุมชนวิชาการ แต่ยังเป็นรอยปริแตกระหว่างรุ่นอีกด้วย ฝั่งหนึ่งคือบรรดาผู้เชี่ยวชาญอาวุโสที่มองว่า AI กำลังสับสนระหว่างการ "แก้ปัญหา" กับการทำ "คณิตศาสตร์" ที่เน้นความเข้าใจและโครงสร้างความคิด มีการเตือนว่าแม้ AI จะผลิตข้อพิสูจน์จำนวนมาก แต่ถ้าความรู้ของมนุษย์ไม่ได้ขยับ นั่นไม่ใช่ความก้าวหน้าเลย อีกฝั่งคือเด็กรุ่นใหม่ที่รู้สึกว่าตนเองไม่มีเวลารอให้วงการปรับตัว นักศึกษาที่ Caltech เล่าตรงไปตรงมาว่าเห็น AI แก้ทฤษฎีที่อาจารย์ของเขาติดอยู่หลายปีแล้ว จึงทั้งรู้สึกหดหู่และกลัวว่าจะไม่มีตำแหน่งบัณฑิตศึกษารออยู่เมื่อถึงเวลาเรียนต่อ "เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่าจะยังมีที่เรียนปริญญาเอกให้เราไหม" เขากล่าว สำหรับคนรุ่นนี้ การผลักดัน AI เข้ามาในสนามคณิตศาสตร์ไม่ใช่เพื่อเชียร์บริษัท แต่เพื่อหาวิธีให้มนุษย์ยังมีบทบาทในเกมใหม่ที่กำลังถูกตั้งกติกาโดยอัลกอริทึมและงบประมาณคอมพิวต์มหาศาล
AI ความจริงทางคณิตศาสตร์ กับคำถามว่ามนุษย์จะยืนตรงไหนต่อไป
แก่นแท้ของเรื่องทั้งหมดคือข้อสงสัยต่อ AI ความจริงทางคณิตศาสตร์ เราควรถือว่าผลงานที่ AI สร้างขึ้นเป็น "ความจริง" ในความหมายของคณิตศาสตร์หรือไม่ เมื่อกระบวนการผลิตคำตอบอาศัยพลังคำนวณมหาศาลแบบ brute force มากกว่าความเข้าใจเชิงโครงสร้าง แน่นอนว่าบางผลลัพธ์อาจถูกต้อง แต่การยอมรับเช่นนั้นโดยไม่ให้มนุษย์เข้าใจว่าทำไมมันถึงถูก คือการลดคณิตศาสตร์ให้เหลือแค่การแข่งขันแก้โจทย์ และปล่อยให้จิตวิญญาณของศาสตร์นี้หายไป พบว่าแม้จะมีตัวอย่างโมเดลที่ทำคะแนนระดับเหรียญทองในโอลิมปิกคณิตศาสตร์ ผลิตผลลัพธ์ใหม่ในโจทย์เปิดหลายข้อพร้อมกัน และแก้ปัญหาเล่าขานมาหลายทศวรรษ นักวิชาการจำนวนมากยังยืนกรานว่าความก้าวหน้าแท้จริงเกิดขึ้นเมื่อมนุษย์เข้าใจสิ่งใหม่ ไม่ใช่เมื่อเครื่องจักรทำได้มากขึ้น การถอนตัวของ OpenAI จาก Mathathon แสดงให้เห็นว่าแรงต่อต้านของชุมชนวิชาการสามารถสะกิดบริษัทยักษ์ให้หยุดคิดได้ แต่คำถามสำคัญยังอยู่ต่อไปว่า เราจะออกแบบความร่วมมือมนุษย์–AI ในคณิตศาสตร์ให้รักษามาตรฐานความจริงและเปิดพื้นที่ให้คนรุ่นใหม่เติบโตไปพร้อมกันได้อย่างไร
