2年前にはこの状態には全然達してなかったから、これは距離よりも速度の問題だと思う。

誰かがチェスと比較するたびに、内心で死にそうになる。チェスは主に数人の変わり者の億万長者によって資金提供されている観客スポーツだよ。選手たちは、スマホよりも良い手を打てないことを知りながら、タイム制限のある環境で自分を制約している。実際、トッププロの約30人だけがチェスでフルキャリアを築けるほどの収入を得ていて、数百人がコーチの仕事でかろうじて生計を立てている。数学がチェスのような道を辿ったら、数万のフィールズ賞受賞者でない数学者たちがどうなるか想像するだけでゾッとする。もしかしたら、テレンス・タオや他の有名な数学者たちがピーター・ティールに資金提供されて、人類が機械にどれだけ追いつけるかを報告することになるのかも？この比較について、どうやって数学者に楽観的でいろって言うの？

チェスや囲碁、そして過去約1年のコーディングでは、失望した人たちと熱心な人たちの2つのグループがいる。失望した人たちは、自分たちの優位性を失ったことや、何年も何十年も磨いてきた技術が急速に価値を失ったことに悲しんでいる。一方、熱心な人たちは、未来やコンピュータが自分たちの分野にもたらすもの、そしてそれがどう進化するかにワクワクしている。プログラミングに関しては、私は両方の気持ちを持っていて、失望よりも熱心だけど、全体のペースにはちょっと恐怖を感じている。カスパロフが当時感じていたのはこんな感じだったんだろうし、李世石もそうだったし、今のテリー・タオもそうだと思う。最も失望した人たちは単に辞めてしまうけど、熱心な人たちは続けて、運が良ければ辞めた人たちの分を埋め合わせることができるだろう。チェスや囲碁も確かにそういう道を辿った。

チェスの例えは最悪だね。チェスの問題の答えが知りたいだけなら、エンジンに任せればいいじゃん。チェスが続いているのは、人間同士のスキルを試す競争だから（自転車や車、電車が足競争を排除しなかったのと同じ）…コンピュータは大体排除されるけど、完全にはそうじゃない。人はコンピュータでトレーニングしたり、正しくプレイできたか確認したりするし、… cheatingも多い。だから、チートを検出して防ぐためのメカニズムがどんどん進化してる。これを数学に置き換えると、数学のキャリアじゃなくて数学コンペティションになるだけだよ。もちろん、翻訳は全然正確じゃないけど…プロの数学者にはもっと多くの余地がある。数学の領域はチェスの領域よりもはるかに広いし、一般的には機械的に出せるものじゃないから（証明がある）。P.S. その返答は意味不明だね…なぜそれが最悪なのかを正確に説明したのに（他の人もそう言ってるし）、その返答は説明を全く反論してない…むしろ、馬鹿げたストローマンを持ち出してる。

キャリアの信頼性を確立する古いやり方が、良くも悪くも崩壊してるね。以前はキャリアを定義する成果が、AIと区別がつかなくなってきて、計算リソースへのアクセスと相関するようになってる。ビル・ゲイツが大学で書いた数学論文を考えてみて。ああいうのは、信頼性を得るための道としてはもうなくなっちゃった。競技や成績はまだあるけど、道の多様性が失われつつある。新しい道が開かれるかもしれないけどね。これは、2025年以前の信頼できる成果を持っている年配の人たちにとって、競争優位になるね。

数学者も「AIのプルリクエストは勘弁して、量が多すぎる」と言う権利があるのかな？オープンソースのメンテナーがそうしてるみたいに。彼らはコントロールを失った気がするんだろうね。ホースの栓を締める方法がないから。新しい証明が負担に感じられることを考えると、実際の数学者によってレビューのために投げられている感じがする。

これら10のブレークスルーの証明を生成するためのコストは、Sol APIの価格で2,000ドル未満だった。 https://x.com/polynoamial/status/2083470822258467194

OpenAIが従業員に株で支払っていることを考えると、驚くべき数字だろうけど、インフラが整ってモデルが訓練された今では、あまり意味のある数字じゃないね。AIがこれ以上進化しなくても、依然として非常に破壊的だと思う。

もし彼らが手間をかけて育てなければならないなら、給料を考慮する理由はないよ。ハーネスやプロンプトを設定して結果を確認するための時間だけをカウントすることになる。モデルのトレーニングは他の用途に分散されるからね。