Поскольку эти инструменты позволяют использовать широкий спектр входов, мы все еще экспериментируем с тем, как использовать их максимально эффективно. Я сейчас регулярно использую GPT-4 для ответа на неопределенные и слабо формулированные вопросы, которые раньше бы пытался атаковать с помощью тщательно подготовленного запроса в поисковике. Я попросил его предложить первые наброски сложных документов, над которыми мне нужно было работать. Другие знакомые использовали несравненную искусственную эмоциональную разумность этих инструментов для получения поддержки, утешения и безопасной среды для исследования своих чувств. Один из моих коллег был ошеломлен письмом GPT-4 с соболезнованием родственнику, недавно получившему сокрушительный медицинский диагноз. Будучи использованы в диалоговом режиме, они могут служить как заинтересованный тестовый слушатель, творческая муза или противник, переводчик или учитель, или адвокат дьявола. Они могли бы помочь нам расти в любом числе измерений.
В настоящее время существуют мощные языковые модели (LLM), которые могут часто убедительно имитировать правильный экспертный ответ в определенной области знаний (такой как моя собственная, исследовательская математика). Но, как всем известно, ответ при ближайшем рассмотрении часто оказывается составленным из несвязанных фраз. И люди и AI должны развивать навыки анализа этого нового типа текста. Стилистические сигналы, на которые я традиционно полагаюсь в попытке "вынюхать" безнадёжно ошибочную математическую аргументацию, мало применимы к LLM-сгенерированной математике. Только построчный разбор может определить, есть ли в ней содержание. На удивление, даже не имеющий смысла LLM-сгенерированный математический аргумент часто содержит релевантные концепции. С усилием, человеческие эксперты могут преобразовать идеи, которые не работают в представленном виде, в правильную и оригинальную аргументацию. AI уровня 2023 года уже может генерировать подсказки и ориентировки для работающего математика, и активно участвовать в процессе принятия решений. После интеграции с инструментами, такими как формальные пруверы, поиск в интернете и символические пакеты математики, я ожидаю, что AI уровня 2026 года, правильно используемый, будет надежным соавтором в исследованиях по математике и во многих других областях.
А потом что? Это зависит не только от технологий, но и от того, как существующие человеческие институты и практики адаптируются. Как изменятся научные журналы в связи с тем, что AI-усиленные аспиранты могут писать проходные статьи по математике меньше чем за день – и с учётом намного большей аккуратности будущих инструментов? Какие изменения произойдут с подготовкой аспирантов? Будем мы активно поддерживать и обучать своих студентов использованию этих инструментов?
Мы пока в целом не готовы к тому, чтобы решить эти вопросы. Будет проведено множество потрясающих демонстраций достижений с использованием AI и отважных экспериментов по интеграции их в нашу профессиональную структуру. Но также будут совершены постыдные ошибки, призойдут прения, созданы болезненные нарушения, завяжутся горячие дискуссии и приняты поспешные решения.