25 laureatów Medalu Fieldsa ostrzega: Łańcuch ludzkiego przekazu może się urwać

Dwadzieścia pięć osób uhonorowanych Medalem Fieldsa podpisało deklarację zatytułowaną A Severe Misalignment of AI in Mathematics („Poważne niedopasowanie sztucznej inteligencji w matematyce”). Tekst ukazał się 11 września 2026 r. na blogu Terence’a Tao, jednego z sygnatariuszy. Tao podkreślił, że dokument powstał w ciągu tygodnia, bo — jak uznał — pilność sytuacji nie pozwalała czekać na dłuższą konsultację. Zaprosił też innych matematyków do składania podpisów. 

Autorzy nie kwestionują postępu modeli językowych. Przeciwnie: przyznają, że w ostatnich miesiącach zdolności LLM w matematyce wzrosły dramatycznie, aż do rozwiązywania poważnych, wcześniej otwartych problemów. Ich zarzut dotyczy czego innego. 

Firmy AI — piszą — traktują te zadania jako wskaźnik wydajności. Tymczasem celem matematyki nie jest sam wynik „prawda/fałsz”, lecz zrozumienie struktur, metod i idei, które do wyniku prowadzą. 

Rozwiązywanie problemów jest tylko narzędziem i wskaźnikiem pośrednim do celu głównego: zrozumienia pojęciowego i głębokiego wglądu. Zapomnienie o tym w erze sztucznej inteligencji może obrócić narzędzie przeciwko jego pierwotnemu przeznaczeniu — głosi deklaracja.

Sygnatariusze wskazują, że słynne problemy od pokoleń służyły jako latarnie: ich rozwiązanie zwykle oznaczało pojawienie się nowych metod, które potem wspólnota długo omawiała, upraszczała i wpisywała do kanonu — aż stawały się zrozumiałe dla studentów. Teraz rozwiązania bywają ogłaszane w pośpiechu, bez rzetelnego zapisu, wyodrębnienia nowości i cytowania wcześniejszych prac. Rodzi to pytania o autorstwo i plagiat. Bez ludzi, którzy włączą te idee do matematycznego kanonu, „łańcuch ludzkiego przekazu” może się urwać. 

Najcenniejszymi zasobami zawodu — piszą — są studenci i idee. 

Zadania stawia się studentom nie po to, by zdobyć odpowiedź, lecz by wykształcić umiejętność formułowania nowych pytań. Masowa produkcja gotowych twierdzeń przez AI może „zniszczyć żyzny grunt zamiast ożywiać nowe idee”.

Matematycy postrzegają to jako zapowiedź szerszego kryzysu pracy intelektualnej: AI potrafi coraz częściej dostarczać końcowy produkt, omijając proces, który tradycyjnie budował rozumienie. Jednocześnie nie odrzucają technologii. Uznają, że AI może przyspieszyć prawdziwe badania — pod warunkiem, że decyzje podejmą ludzie kontrolujący te systemy, a nie sama logika wyścigu o benchmarki.

Deklarację podpisali m.in. Terence Tao (2006), Pierre Deligne (1978), Peter Scholze (2018), Maryna Viazovska (2022), Cédric Villani (2010) oraz tegoroczny medalista Yu Deng (2026). Lista obejmuje laureatów od 1978 do 2026 r. Oświadczenie wzywa do pilnej rozmowy między społecznością matematyczną, firmami AI i szerszym społeczeństwem — bo podobne napięcie, jak twierdzą autorzy, pojawi się w wielu innych formach pracy umysłowej.

Źródło: Republika

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca.

Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Wiadomościach Google. 

Jesteśmy na Youtube: Bądź z nami na Youtube

Jesteśmy na Facebooku: Bądź z nami na FB

Jesteśmy na platformie X: Bądź z nami na X