25人のフィールズ賞受賞者 — 数学におけるノーベル賞に最も近い存在 — がAIに関する警告に共同署名しました。インターネットの反射は自らを書きました: 古い守護者は恐れている。権威を守る専門家。テニュアを持つラッダイト。
そして声明を開くと、その反射は消えます。
それはAIにクレジットを与えることから始まります。過去数ヶ月間、大規模言語モデルは数学の複数の分野で重要な未解決問題を解決しました。曖昧さも否定もありません。作業をチェックするのに最も適した人々は、それが成立していることを確認している人々です。
警告は勝利の後に出されるものであり、それに対してではありません。問題に対する彼ら自身の言葉はタイトルにあります：深刻なミスマッチです。AI企業は回答を最適化しています。数学は理解を生み出すために存在します。それらは同じ製品ではありません。
要約:この声明は反AIではありません — その主な署名者は生計を立てるために最前線のモデルをテストしています。実際の主張は、有名な未解決問題は灯台であり、頂上ではないということです。彼らの価値は、強制されるナビゲーションと、その過程で構築されるツールにあります — フェルマーの最終定理は、今日私たちがまだ使用している数論の機械を350年間生み出しました。AIは今、問題を解決し、旅をスキップして、ほぼゼロの知識を追加する証明を提供します。最も希少な資源は「学生とアイデア」であり — その順番で — 回答が無料になると見習い制度は崩壊します。これは、全文明のスコアボードに適用されたグッドハートの法則であり、同じミスマッチがすべての知識産業に迫っています。私の業界も含めて。
私はジェームズ、マーキュリーテクノロジーソリューションズのCEOです。サイバーポート、香港 — 2026年9月15日。私の会社は企業向けにAIと人間の橋を構築しているため、機械の出力と人間の理解の間のギャップを説明する世界最高の数学者たちからの声明は私にとって抽象的なものではありません。それは製品仕様です。詳細は以下に。
警告を投稿した男
テレンス・タオは9月11日に彼のブログに声明を掲載しました。誰と取引しているのかを思い出してください：タオは数学に関して彼らの最強のモデルをストレステストするために最前線のAIラボに招待されており、彼はYouTubeでAIを使って問題をライブで解決する方法を説明しています。彼はモデルを構築している人々の中で最もAIに精通しています。
同じブログで、同じ日に、彼は二つ目の投稿をしました。それは、数十年にわたって未解決の問題であるアンドリューズ-カーティス予想に関するオープンチャレンジの発表で、彼はその組織を手伝っており、そのルールはAIツールを明示的に歓迎しています。
同じ男。同じ日。一つの投稿には警告があり、もう一つには機械への招待があります。「領土を守る」ことではその組み合わせを説明できません。それを説明するのは区別です。彼はツールを歓迎し、スコアボードを拒否しています。
最初の25人の署名者はすべてフィールズ賞受賞者で、リストはさらにオープンで、名前には2026年の受賞者である中国の邓宇が含まれています。これらは relevancy が薄れている人々ではありません。
有名な問題は実際に何のためにあるのでしょうか？
外部の人々は、有名な未解決の問題を山頂として見ています。フェルマーの最終定理、リーマン予想、双子素数予想 — 山々であり、最初に旗を立てた者が勝ちます。問題は閉じられました。
その声明はそれらをランドマークと灯台と呼んでいます。その比喩が全体の議論であるため、ゆっくりと考えてください。山頂は目的地です。灯台は方向です。それは誰も渡ったことのない水の端に立っており、その全機能は船をそこに送ることです — そしてその途中で、船は物を作ります。
フェルマーの最終定理は3.5世紀を要しました。ワイルズは1994年にそれを閉じました。しかし、私たちが保持したのは旗ではありません。私たちが保持したのは機械です — 道中で発展した代数的数論の全分野が、今でも数学や暗号学で日常的に使用されています。最終的な証明だけを見つめていると、実際にその分野がどれだけ進んだかを見ることはできません。問題は決してポイントではありませんでした。旅がポイントであり、その旅はインフラを残しました。
灯台を頼りに道を探すことと、直接電球を外すことは別のことです。灯台を使ってナビゲートすることと、電球を外すことは二つの異なることです。電球は光を与えます。灯台は海岸線を示します。
誰も必要としなかった一千万行の証明
私が見つけた最も明確な説明は、25人の数学者からではなく、コメントの中の数学者から来ました。双子素数予想を考えてみてください — まだ証明されていませんが、この分野の誰もがそれが真実であると信じており、その理由を大まかに知っています。今、その数学者に一千万行の機械検証済みの証明を渡してください。
彼の知識は約ゼロに増加します。
唯一の新しい事実は、AIがそれを証明したということです。「それでどうなるの？」すべてのステップが機械検証されていても、人間はそれを読み、消化し、理解しなければなりません — 誰もがそれに基づいて構築できる前に。その作業は圧縮されません。それは集めるレシートではなく、それ自体が製品です。
私たちはすでにこの実験を行いました。2002年と2003年に、グリゴリー・ペレルマンは百年のポアンカレ予想を証明する3つの非常に簡潔なプレプリントを投稿しました — ジャーナルなし、洗練された議論なし、ステップは省略されました。答えは公のインターネット上にあり、3年間無料で正確でした。その間に複数の数学者チームがすべてのギャップを埋め、数百ページの詳細な議論を作成し、セミナーを繰り返し行いました。2006年頃には、その結果はついに数学に属するようになりました。
それが意味することに注意してください：答えは2003年に存在していました。理解は2006年に到達しました。2番目のものだけが重要でした。なぜなら、理解だけが次の結果を運ぶことができるからです。誰も理解していない証明は数学に入ることはありません。それはアーカイブに入ります。
アイデアの前の学生たち
声明の最も静かに過激な一文：この分野の最も貴重な資源は「学生とアイデア」であり、その順番です。
ここにその一文の背後にある実践があります。数学のアドバイザーは、意図的に学生に答えがすでに知られている問題を割り当てます — 時には数十年前に文献で解決され印刷された問題です。答えは決して課題ではありません。課題は、壁に3日間も行き詰まり、間違った方向に進み、2時の瞬間に2つのアイデアがようやく結びつくことです。これが道具を学ぶ方法です — 負荷の下で — そしてその道具は40年の研究を支えなければなりません。
AIは今や、苦闘の最中に答えをテーブルに置きます。学生はそれを受け取ります。もちろん、彼らはそれを受け取ります。正しいヒントが1つのプロンプト先にあるのに3日間も行き詰まっているのに、賢明な行動は拒否することですか？いいえ。
その声明は学生を非難していません。スコアリングシステムを非難しています。業界全体がAIを解決した有名な問題の数で評価する場合、すべての下流は発表に最適化され、理解から遠ざかります。リーダーボードは速さ、正確さ、比較可能性を測定できますが、「他の人が従えるように書かれた」、「他の人が再利用できる方法」、「他の側から強く出てきた学生」を測定することはできません。それがミスマッチです：最適化されているものと実際に価値のあるものが分離しています。グッドハートの法則、1つの指標から文明全体に拡大したもの。
なぜAI企業が耳を傾けるべきか
マーキュリーの創業の前提は、AIの最後のマイルは人間であるということです — 機械が生み出すものと人間が吸収するものの間に大きな価値のギャップがあるということです。数学者は単に最も純粋なケースです：彼らの答えは消化するのに最も時間がかかるため、彼らは最初にそのギャップを感じます。
しかし、そのパターンは彼らだけのものではありません。誰も読まない報告書。誰も信頼しないダッシュボード。役員が通訳なしに取締役会の前で弁護できないAI分析。出力は理解ではありません — どの業界においても。モデルが機械の速度で答えを提供するにつれて、理解がそれに触れるすべての組織のボトルネックになります。私たちがクライアントのために測定するのは、本質的に答えの収益性です：機械が生み出すもののうち、どれだけが人間の意思決定と能力に変換されるか。フィールズ賞受賞者たちは、その曲線の厳しい端に一年中住んでいます。
そして彼らは抑制をもって締めくくります。彼らは誰かを間違っていると非難しません。彼らは言います：この技術が何になるかは、それを制御する人々がどこに向けるかに依存します — そして数学は、答えが理解よりも早く到着し始めた最初の取引に過ぎません。
ミスマッチに対処するには
AIビルダーのために：答えだけをベンチマークするのをやめてください。理解のメトリクスを追加してください。適切な人間が合理的な時間内に出力を検証できますか？非専門家はそれから再利用可能な何かを学びましたか？誰も消化できないことを証明するモデルは、プレスリリースのために最適化されています。
リーダーのために：意図的に見習いを保護してください。カリキュラムに既知の答えの問題を保持する — 苦労が内容です。グレードチームは、何を促すことができるかではなく、何を説明できるかで評価してください。
今AIを調達している人へ: 契約を結ぶ前に数学者の質問をしてください。機械が正しいとき、私のチームは実際に何を得るのか？ベンダーの答えが「スピード」だけなら、あなたは灯具を買ったのです、海岸線ではありません。
回答を採点するのをやめましょう。理解を採点し始めましょう。
25人のメダリストではベンチマークレースを止めることはできません — 数学は機械的推論にとって非常に優れたジムであり、ラボはそれを知っています。しかし、彼らは経済全体がこれから行う取引についての最も鋭い説明を書きました。船は灯台のネジを外すことを学びました。誰かがまだ海岸線を知っているかどうかは、今や管理の問題です。
マーキュリーテクノロジーソリューションズ: デジタリティを加速する。