تياتش جي جيا 10 أكتوبر: بحسب تقرير نشرته مجلة «Business Insider» صباح اليوم (10)، أثارت المجموعة الكبيرة من الأبحاث الرياضية التي أعلنت عنها OpenAI حديثاً ردود فعل متباينة في الأوساط الأكاديمية. فقد شعر بعض العلماء بالحماس بسبب الاختراقات التي تحققت في البحث الرياضي، بينما بدأ آخرون بالقلق على الباحثين الذين ما زالوا يبذلون جهداً لمعالجة المسائل الصعبة نفسها.
قال تريستان باكماستر، أستاذ الرياضيات في جامعة نيويورك، في مقابلة مع برنامج «Squawk Box» على قناة CNBC إن النتائج التي أعلنتها OpenAI تسببت في ضربة قاسية لعمل بعض الرياضيين الشباب: "بإصدارهم كل هذه النتائج دفعة واحدة، دُمّرت خطتنا البحثية بأكملها。”
كما طرح باكماستر قلقاً آخر: فقد قدّم باحثون مواد بحثية غير منشورة بعد إلى أدوات الذكاء الاصطناعي،فهل ساعدت هذه المحتويات OpenAI في تحقيق النتائج الرياضية المعلنة هذه؟"عليك أن تدرك أنهم يستطيعون الوصول إلى جميع مقترحات مشاريعنا البحثية. وبعد تقديم المقترح، يحتاج خبراء التحكيم إلى مراجعته وكتابة ملخص له. وعند كتابة الملخص، فإنهم غالباً ما يُدخلون محتوى المقترح إلى النموذج".
وفي 6 من الشهر بتوقيت محلي، نشرت OpenAI على GitHub أكثر من 700 مخطوطة بحثية في الرياضيات. وذكر الإعلان أن هذه النتائج صدرت عن نموذج ذكاء اصطناعي متطور داخل الشركة. كما أُرفقت بالعديد من البراهين الرياضية نسخ قابلة للتحقق الحاسوبي.
وبالنسبة لبعض الرياضيين، فإن المشكلة ليست فقط أنالمسائل الصعبة التي كبدوا أنفسهم عناء دراستها حلّها غيرهم قبلهم。
وأشارت برينا كلار، أستاذة الرياضيات في جامعة نورث وسترن، إلى أن الذكاء الاصطناعي يساعد في دفع البحث الرياضي إلى الأمام، لكن نشر كم كبير من النتائج دفعة واحدةقد يُضرّ بتقاليد التعاون الراسخة في المجتمع الرياضي منذ زمن طويل، وهو التعاون الذي يشكّل أساساً مهماً لتحقيق التقدم البحثي. تقول كلار: "الرياضيات علم يولي أهمية بالغة للتعاون. لا أحد في OpenAI قادر على تقديم عرض أكاديمي عن أيٍّ من هذه النتائج أو الإجابة عن الأسئلة التقنية".
يشار الرياضيون عادةً أفكارهم البحثية غير المكتملة في المحاضرات الأكاديمية والتبادلات العلمية. وتخشى كلار أنه إذا خاف الناس من امتصاص الذكاء الاصطناعي لأفكارهم قبل أن تتسنى لهم نشرها رسمياً،فقد لا يرغبون مستقبلاً في المشاركة العلن بعد الآن.。
ووفقاً لما علمته تياتش جي جيا، يشير إعلان OpenAI إلى أن النتائج الرياضية المعلنة هذه خضعت لمعايير لتنقيح الأوراق البحثية والاستشهاد بها. كما تخطط الشركة لتحسين طريقة عرض الأوراق البحثية، وتمويل عقد ندوات لمساعدة الباحثين على فهم النتائج الرياضية التي يولّدها الذكاء الاصطناعي.
أما ألكس كونتوروفيتش، أستاذ الرياضيات المتميز في جامعة روتجرز، فيتّخذ موقفاً أكثر تفاؤلاً: فالذكاء الاصطناعي يدفع الأوساط الأكاديمية إلى إعادة النظر في كيفية توظيف المواهب ومنح الجوائز، بينما قد ترتفع قيمة التدريب الرياضي المتخصص بدلاً من ذلك. يقول: "أظنأننا لن نرغب في منح جائزة لشخص لا يفعل سوى الضغط على الأزرار. الأهم في تعلّم الرياضيات هو تنمية القدرة على التفكير الواضح والعميق والممتع لفترات طويلة عند مواجهة المسائل الكبرى. وأعتقد أن الطلب على هذه القدرات سيزداد في المستقبل، لأن إتقانها صعب ويتطلب تدريباً طويلاً".