「新しい大学院生が、我々が出した組合せ論の問題に進展を見せた！」 「おお、すごい！彼がP≠NPを解けるか見てみよう！」

これは主に既存の法律についての話で、技術のことじゃないと思う。給料がかかってない限り、ランダムなマネージャーの指示に従うことはないだろうね。もし給料がAIロボットの指示に従うことに依存してたら、世界はすぐに怖い感じになりそう。

トリックってのは、我々が簡略化する論理式のパターンに過ぎない。つまり、これは脳内の潜在ベクトルなんだ。代数幾何学を使って数論の問題を解くために、幾何学のアナロジーを使うんだよね。Lean構文木で訓練されたAIは、我々の直感を正しく含むような独自の変な直感を発展させるかもしれない。これが突飛に聞こえるなら、チェスを見てみて。StockFishの機械的解釈について掘り下げた人がいるか気になる。

AIはマクドナルドをうまく管理する前にフィールズ賞を取る もちろんだよ、マクドナルドを管理するにはマルチモーダルな知能が必要だからね。つまり、人間の知能が必要なんだ。 > 未来には、LLMを捨ててAlphaGoスタイルの強化学習に移行すると思う コーディングも同じだね。ただ、LLMは他のAIとのインターフェースとして使われるかもしれないけど。

そんなこと言ってるの見たことないよ。

俺はずっと言ってるけど、AIはマクドナルドの管理ができるようになる前にフィールズ賞を取ると思う。これが好きで、もう一つ言いたいことがあるんだけど、最後に自動化される仕事はQAだと思う。この技術の波は、今まで以上に知識労働の種類についての議論を引き起こしてるし、俺たちはそれによってより鋭くなると思う。

実際に新しい数学を生み出してるの？最近のACMの号には、数学者たちがプライベートに作った数学ベンチに対してAIをテストした記事があったんだけど、彼らが見つけたのは、AIがいくつかの問題を解けるとしても、数学で本当に新しくて独創的なものを生み出すことはないってこと。既存の研究の間に繋がりを見出して、ちょっとひねりを加えるのが得意なだけなんだ。

プロの数学者として言わせてもらうと、良い証明には問題の非常に良い表現が必要で、その後にトリックを引き出すんだ。後者はLLMを使って簡単にできるけど、前者はまだ人間が必要なんだ。それで全然構わないよ。

まだまだ専門の人間の入力とインタラクションに大きく依存するだろうね。クヌースは専門家で、どう導くかを知ってる。

現時点では、ミレニアム賞問題を解決したモデルはまだないね。[1] 1. https://mppbench.com/