# ИИ против ученых: почему математический мир расколот надвое

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=Om3ySjFtnrA
Канал: The Vergecast
Опубликовано: 20.10.2026

---

В последние месяцы индустрия искусственного интеллекта нацелилась на решение фундаментальных математических задач, над которыми ведущие ученые безуспешно бились десятилетиями. Ведущий The Vergecast Дэвид Пирс и журналист The Verge Роберт Харт обсуждают, как агрессивный стиль работы OpenAI шокировал академическое сообщество, почему публикация сотен «сырых» решений угрожает будущему карьере молодых исследователей и способна ли генеративная технология по-настоящему понять математику.

## ⚡ Коротко о технологиях: борьба со спамом, «новые глаза» и релиз для Switch 2
[[JUMP:00:16]]

Перед погружением в сложный мир абстрактной математики в выпуске прозвучал краткий обзор ключевых событий индустрии [00:16]:

*   **Spotify против музыкального ИИ-мусора:** сервис отчитался об удалении из рекомендаций более 50 миллионов низкокачественных спам-треков, созданных нейросетями, и перенастроил алгоритмы в пользу музыки, написанной людьми [00:28]. В то же время Spotify не вводит обязательную маркировку таких треков, в отличие от YouTube Music и Deezer, и даже сотрудничает с Universal Music Group над инструментом для создания ИИ-ремиксов [00:42].
*   **ИИ-взгляд от Adobe:** мобильная версия редактора Lightroom научилась программно открывать закрытые глаза на фотографиях [00:55]. Модель генерирует реалистичный взгляд, подстраивая освещение, ракурс и сверяясь с другими снимками этого человека в пользовательской библиотеке [01:08].
*   **Релиз Nintendo Switch Sports Resort:** проект для консоли Switch 2 предлагает 12 спортивных дисциплин (включая классический теннис и боулинг), управление с помощью жестов Joy-Con и полноценный открытый мир с возможностью исследования острова по воздуху, воде и суше [01:20].

## 👁️ «Око Саурона» над наукой: почему математики в панике
[[JUMP:01:48]]

Главной темой обсуждения стал неожиданный прорыв ИИ-лабораторий в высшей математике [01:48]. Исследовательские группы внутри технологических корпораций годами занимались математическими тестами, однако долгое время алгоритмы справлялись с задачами откровенно слабо [04:53]. Ситуация радикально изменилась всего за несколько месяцев: модели внезапно вышли на уровень ведущих ученых мира [04:53], продемонстрировав динамику, напоминающую прошлогодний внезапный взлет ИИ-систем в сфере программирования [05:06].

Внезапная результативность алгоритмов повергла мировое сообщество ученых в шок [02:15]. По словам Роберта Харта, математики, с которыми он беседовал в рамках подготовки материала, регулярно сравнивали внимание OpenAI с «Оком Саурона» [07:45]. Когда лаборатория с колоссальным венчурным финансированием внезапно наводит свой фокус на конкретное направление чистой науки, работающие там люди чувствуют себя беззащитными [07:45]. 

По оценке Харта, многие ученые жалуются на бессонницу и потерю мотивации продолжать исследования [08:37]. Задачи, на доказательство которых признанные авторитеты тратили десятилетия карьеры, алгоритмы щелкают за считаные дни [05:43]. В результате математики разделились на тех, кто в панике пытается опубликовать свои черновики до того, как их опередит корпорация («заскупит» в академическом смысле), и тех, кто впадает в апатию [09:05].

## 🏎️ Академический «скупинг» и гонка за рекордами
[[JUMP:10:11]]

Главным поводом для возмущения в академических кругах стала не сама мощь технологии, а методы и манеры, с которыми технологические гиганты вторглись в фундаментальную науку [10:11]. Как утверждает Роберт Харт, стиль OpenAI напоминает классический принцип Кремниевой долины «двигайся быстро и ломай все вокруг», но перенесенный в предельно консервативную университетскую среду [10:23].

Показательным стал случай с решением одной из задач тысячелетия (Millennium Prize Problem) [10:49]:

*   OpenAI, по собственному признанию ее сотрудников, услышала слух о том, что академическая группа ученых подобралась вплотную к доказательству [11:01].
*   Чтобы перехватить первенство, компания мобилизовала вычислительные мощности стоимостью, по неофициальным оценкам, в десятки миллионов долларов [11:13].
*   Было задействовано около 10 000 ИИ-агентов, которые за 88 часов непрерывных вычислений закрыли проблему [11:13].

Следом за этим успехом OpenAI буквально «вывалила» в сеть колоссальный объем данных: около 400 заявленных математических результатов, распределенных по более чем 700 препринтам [13:10]. При этом качество текстов оказалось катастрофически низким [13:48]. Препринты генерировались искусственным интеллектом, математическая нотация и атрибуция ссылок на предшественников были перепутаны [14:09], а три статьи компании пришлось оперативно отозвать из-за грубых ошибок в знаках («минус на плюс») [19:29]. По словам Харта, ученые в ярости от того, что на проверку и разбор этого вала сырых документов академическому миру теперь понадобятся годы кропотливой ручной работы [14:49].

## 🧩 Ответ без понимания: почему машина ломает научный метод
[[JUMP:17:34]]

Дэвид Пирс и Роберт Харт сходятся во мнении, что фундаментальная математика строится не вокруг финального числового ответа, а вокруг пути его нахождения [17:47]. В процессе поиска доказательств ученые создают новые теории, концептуальные связи и инструментарий, двигающий вперед смежные дисциплины [17:59].

В подходе ИИ-лабораторий этот процесс полностью теряется:

1.  **Проблема «черного ящика»:** модель просто выдает итоговый результат, но даже сами инженеры корпораций не всегда могут объяснить внутреннюю логику его формирования [18:51].
2.  **Отсутствие формальной верификации:** далеко не все предложенные нейросетью тезисы подкреплены машинной формализацией (компьютерными доказательствами специального синтаксиса), что превращает проверку в кошмар для рецензентов [13:35].
3.  **Угроза смены поколений:** если закрыть все классические открытые задачи за счет масштабных вычислений, аспиранты и постдоки лишатся исследовательских проектов для защиты диссертаций [30:46]. В долгосрочной перспективе это грозит разрушением института подготовки новых кадров, которые только и способны формулировать новые гипотезы для того же ИИ [30:58].

По мнению Харта, технологические лаборатории руководствуются исключительно жаждой победы и метриками для инвесторов: им необходим громкий флаг первооткрывателя ради капитализации и пиара гонки за сильным ИИ (AGI), даже если это оставляет выжженную землю в академическом сообществе [20:08].

## 🤝 Попытки примирения: консультативный совет и миллионные гранты
[[JUMP:21:41]]

Пытаясь сгладить растущий репутационный ущерб, OpenAI предприняла несколько шагов навстречу ученым, однако они обернулись новыми конфликтами [22:08]. Компания объявила, что в ее распоряжении есть решения еще для более чем 100 сложных проблем, но она стремится обнародовать их ответственно, посоветовавшись с экспертами [22:21]. По замечанию ведущих, это заявление прозвучало не как забота, а как «подвешивание ста наковален» над головами ученых, чья работа может обесцениться в любой момент [22:34].

Попытка собрать консультативный совет также закончилась конфузом:

*   OpenAI обратилась к группе из девяти элитных математиков [23:12].
*   Ученые подчеркнули свою независимость и отказались становиться «карманным органом» компании, планируя взаимодействовать и с другими ИИ-лабораториями [23:37].
*   Тем не менее, PR-служба OpenAI перехватила инициативу и презентовала совет как собственную инициативу, подорвав доверие академического сообщества к вошедшим в него коллегам [23:50].
*   При этом компания прямо признала, что рекомендации экспертов не носят обязывающего характера — механизм работает по аналогии с надзорным советом Meta [24:17].

Единственной осязаемой мерой поддержки стало выделение средств: накануне записи эпизода OpenAI и Anthropic объявили о перечислении по $5 млн в фонд Simons Foundation на проведение конференций и семинаров для осмысления ИИ-открытий учеными [25:10]. Однако просьбу математиков перестать негласно тестировать закрытые frontier-модели на всех доступных научных проблемах руководство корпораций отвергло [25:36]. Дополнительно исследователи боятся пользоваться платными чат-ботами для работы: существует опасение, что идеи из переписок с ИИ могут утечь в обучающие выборки и стать основой для последующего «скупинга» со стороны лабораторий [33:40].

## 🔬 Экспансия в другие дисциплины: от ферментов до экономики
[[JUMP:34:05]]

Математика стала лишь тестовым полигоном благодаря тому, что она изолирована от материального мира и не требует проведения физических опытов для базовой валидации [35:12]. Однако аналогичные процессы уже начинаются в естественных и прикладных науках [36:06].

Anthropic, по словам Харта, создала роботизированную лабораторию в районе Залива (Сан-Франциско) для тестирования гипотез своей модели Claude [35:25]. Недавно компания объявила об открытии искусственным интеллектом новой ферментной системы, сравнив это событие с созданием CRISPR [35:40]. Впрочем, в том же пресс-релизе представители лаборатории признались, что пока не понимают, как именно работает обнаруженный механизм [35:52].

Подобная экспансия ставит перед миром новые юридические и методологические тупики:

*   В США ИИ пока не может признаваться владельцем или автором патента, что делает патентование прямых открытий нейросетей невозможным [38:00].
*   Экономисты, биологи, материаловеды и специалисты по computer science начинают испытывать тревогу, схожую с паникой математиков [36:43].
*   Исследовательские группы пытаются автоматизировать генерацию экспериментальных данных, но опасаются, что неравенство ресурсов сделает академическую науку придатком закрытых коммерческих систем [37:21].

## 🎬 Вне эфира: научно-фантастическая рекомендация
[[JUMP:39:59]]

В финальной части подкаста Дэвид Пирс поделился культурной рекомендацией, напрямую перекликающейся с темой бесконтрольного внедрения технологий [40:25]. Он посоветовал зрителям посмотреть фильм *Good Luck, Have Fun, Don't Die* с Сэмом Рокуэллом в главной роли [40:39].

По сюжету картины персонаж Рокуэлла прибывает из будущего в обычную придорожную закусочную, чтобы собрать разношерстную группу людей и спасти планету от вышедшего из-под контроля искусственного интеллекта [40:39]. Центральная идея ленты заключается в том, что человечество изобрело мощный ИИ, но на протяжении десятилетий не озаботилось разработкой механизмов его сдерживания, что в итоге привело мир к краху [41:05]. Несмотря на то, что неудачное название помешало картине получить широкую известность, фильм, по оценке Пирса, поднимает самые актуальные вопросы регулирования и безопасности машинного интеллекта [41:18].