Теренс Тао — один из крупнейших ныне живущих математиков. Его выступление про ИИ, однако, должно быть интересно не только математикам; файл со слайдами в первом комментарии.

Главная идея такая: разделение труда в науке никогда не будет прежним.

ИИ уже генерирует или в ближайшее время будет массово генерировать доказательства новых результатов или решения старых открытых задач. Редакции журналов завалены такими статьями, которые кто-то должен перед публикацией читать и рецензировать. Но что если ИИ-доказательство настолько обширно и сложно, что его не может понять и проверить ни один человек, включая и автора запроса к ИИ? Заслуживает ли оно тогда публикации?

В дефиците скоро окажутся способности:
1. Сделать результат понятным людям.
2. Проверить его и связать с уже известными результатами.
3. Ввести его в научный канон — в обзоры, курсы и учебники.

Практическое правило Тао звучит примерно так: если автор-человек не может выступить с докладом о результате, объяснить основные идеи и ответить на вопросы, публиковать его работу не стоит, даже если в ней всё корректно.

Популяризация («serious science journalism», как пишет Тао), преподавание и написание учебников неожиданно снова оказываются в центре научной работы, хотя в последнее время были скорее на ее периферии. Впрочем, добавлю я, вполне возможно и эти части работы скоро станут простыми для ИИ.

Мы привыкли думать, что объяснение — это вторичная упаковка уже сделанного открытия. Возможно, теперь всё будет наоборот: новое доказательство станет дешевым, а превращение его в человеческое знание — главной работой.

Картинка из презентации — фрагмент заметок Тао на статье Жана Бургейна, где он проклинает автора за фразу «далее очевидно, что...».