https://regnum.ru/news/3818099
https://kursk-news.net/incident/2023/01/23/232070.html
https://vse42.ru/news/33550663
https://astv.ru/news/criminal/2023-12-2 ... vnogo-dela
https://www.fontanka.ru/2024/05/03/73533134/
https://www.dp.ru/a/2023/01/29/Prepodavatel_RGBU_im__Ge
https://secretmag.ru/criminal/prepodava ... 08-05-2023.
https://pg13.ru/news/50170
https://kstati.news/news/society/v-ivan ... m497813688
https://www.nakanune.ru/news/2023/10/09/22740143/
https://www.niasam.ru/kriminal/samarski ... 22690.html
https://www.pravmir.ru/dvoe-prepodavate ... shennikam/
https://www.riakchr.ru/prepodavatel-vuz ... mln-ruble/
https://izhlife.ru/criminality/410-tys- ... g941095176
https://mel.fm/novosti/5418632-prepodav ... zhby-bezop
https://66.мвд.рф/news/item/41660895/
https://www.gazeta.ru/social/news/2023/ ... e459470622
https://newstula.ru/fn_1386141.html?ysc ... l419665213
https://news.mail.ru/incident/60450063/ ... 4877195887
https://vk.com/wall-78832067_36678?yscl ... w100195877
https://gubdaily.ru/news/v-petrozavodsk ... 3775219009
https://dzen.ru/a/Zh0P1WFMFXq3hkuf
https://www.irk.kp.ru/daily/27524/47882 ... f672400706
https://vk.com/wall-138042290_136183?ys ... i096438844
https://mir24.tv/news/16589012/prepodav ... ona-rublei
Горе без ума
-
student77
- Сообщения: 922
- Зарегистрирован: 19 апр 2024, 15:31
Re: Горе без ума
" ... [14.10.2026 19:32] За возрождение образования: 8 сентября текущего года американская компания OpenAI, занимающаяся разработками в области искусственного интеллекта, объявила, что её ИИ-система решила один из вариантов задачи о существовании и гладкости решений уравнений Навье — Стокса, входящей в число семи математических «проблем тысячелетия». Реакцией на эту сенсационную для математиков новость стало открытое письмо филдсовских лауреатов (см. ) о грядущих проблемах, с которыми столкнётся математическая наука (и не только) в связи с развитием ИИ.
В продолжение медийной атаки 6 октября OpenAI опубликовала на GitHub 722 математические рукописи, созданные внутренней моделью искусственного интеллекта. ИИ-агентам модели было предложено примерно 4 000 математических задач, и около 20% из них были решены. Среди заявленных результатов – решение четырехмерной гипотезы Какеи, усовершенствования некоторых из важнейших компьютерных алгоритмов и реальный прогресс в сложнейшей математической задаче – гипотезе Римана. В среднем результаты требовали вычислительных ресурсов, эквивалентных примерно трём часам работы ChatGPT Pro.
Опубликованные тексты не проходили независимого рецензирования, которое принято в ведущих математических журналах (где срок от подачи материала до публикации составляет до года и более). При этом практически все манускрипты OpenAI прошли «общественную экспертизу» учёных-математиков, поскольку непрерывный мониторинг публикаций, относящихся к сфере научной деятельности, входит в их повседневную работу. В текстах был обнаружен ряд ошибок, и несколько публикаций (из 722) OpenAI отозвала. Но в целом была подтверждена научная значимость опубликованных материалов, и главный вывод из этого факта сформулировал в интервью CNBC профессор математики Нью-Йоркского университета, сотрудник института Куранта Тристан Бакмастер:
«OpenAI своей публикацией разрушила карьеры сотен начинающих математиков и уничтожила десятки исследовательских программ».
Его основная претензия связана с тем, что OpenAI могла получить доступ к неопубликованным исследовательским предложениям и идеям через свои языковые модели. Проще говоря, нейросеть «украла» результаты, которые были уже на подходе.
Сей тезис представляется сомнительным. Математики не откладывают в долгий ящик свои достижения, а стараются объявить о них как можно скорее (в докладах на конференциях, публикацией препринтов и т. п.), ибо это вопрос приоритета.
Как были получены обсуждаемые результаты, не знают даже сами разработчики ИИ-модели. Это можно описать лишь в общих чертах. Современная математика обширна, уже более ста лет ни один учёный не имеет о ней целостного представления. При этом все математические разделы объединяет внутренняя гармония (созвучная гармонии (и хаосу) реального мира). Другими словами, идеи и методы одной области применимы и в других областях. Проблема в том, что узкий специалист зачастую не знает о достижениях в далёких от него разделах.
Нейросеть лишена этого недостатка: она владеет ВСЕЙ информацией и обладает фантастическим быстродействием в сравнении с человеческим интеллектом. ИИ способен (в принципе) генерировать и новые методы исследования, поскольку эти новые методы зачастую возникают в результате синтеза уже известных, а технологии такого синтеза повторяются.
Математика не случайно первой попала под пресс ИИ: для математических исследований не требуется научное оборудование, все её понятия имеют строгое определение, построения и доказательства проводятся по формальным законам математической логики.
Но это не значит, что остальные науки «сия напасть» обойдёт. Тут дело за временем, и полагаем, что совсем небольшим.
[14.10.2026 19:32] За возрождение образования: «Общественность» (которая в теме) не выражает сочувствия учёным-математикам, оказавшимся под угрозой стать лишними «на рынке труда». Многие обыватели по собственному математическому опыту в школе и вузе твёрдо убеждены, что это «лишние знания», которые по жизни нигде не требуются.
Но сегодня практически всё, чего приходится касаться «по жизни», построено на основе достижений математики. И если их разом убрать, то мы окажемся в ситуации средних веков или даже раньше.
Инженерная элита претензии к математикам формулирует более внятно: дескать, занимаются абстрактными теориями и доказывают теоремы, которые никому не нужны. Решали бы прикладные задачи — тогда бы дело делали.
Однако публикация OpenAI затронула и ряд прикладных проблем, так что прикладникам грозит та же участь.
Фундаментальная математика развивается по своим внутренним законам: каждый шаг порождает новые вопросы и задачи. В ответ на обвинения в оторванности от практики математики обычно говорят, что нет ничего практичнее хорошей теории (и тому есть много подтверждений). Но верно и то, что ежегодно выходит огромная масса средних (и посредственных) публикаций, результаты которых почти наверняка никогда не будут востребованы.
Идея «оптимизировать» этот процесс и оставить в науке (финансировать) только то, что действительно эффективно, не нова, её не раз пытались реализовать. Результат был всегда одинаковый — деградация научных исследований. Конкретный пример мы наблюдаем у нас на протяжении последних десятилетий в режиме реального времени.
Дело в том, что массив слабых результатов обеспечивает «мягкий» вход в науку начинающим. Если учитывать только великие достижения, то между ними и студенческой скамьёй встанет практически неодолимый барьер, закрывающий молодёжи путь к исследованиям, результаты которых могут получить признание. Поэтому условную «серость» тоже необходимо поддерживать и оплачивать (и не на уровне зарплаты уборщицы).
Способный студент-математик, получая первое учебно-научное задание, связанное со статьёй руководителя (из той самой «серой категории»), видит, что если поднапрячься, то и он с таким справится. Далее — аспирантура, первые результаты и публикации (тоже из «серой зоны»).
Защита, и вот вам молодой учёный.
90% (и более) из них так и не поднимутся выше среднего уровня, но они могут преподавать и приводить в науку других, которые имеют шанс превзойти своих учителей. Но остальные 10% будут выше среднего, а единицы из них совершат важные открытия. Ради них и существует вся эта «бессмысленно затратная» для стороннего взгляда система.
Достижения OpenAI нанесли по ней сокрушительный удар. Недалёк тот день, когда появится коммерческий ИИ-ассистент, способный по запросу выдавать доказательства новых теорем. Нет сомнений, что он справится с этим в зоне «серых результатов», поскольку первые достижения начинающих связаны, как правило, с решением задач, про которые руководитель знает, что они решаются, и знает — как. Так что это «знает» и нейросеть.
И если первые результаты (а также и все «серые» публикации) получаются «нажатием кнопочки», то сыпется вся система, отрезая начинающим путь в науку.
Ещё сегодня для талантливого студента этот путь вполне осязаем.
А завтра?
Где граница способностей ИИ, за которой будет необходимо творчество человека? Сейчас она стремительно «сдвигается вправо» и уже ушла за пределы возможностей серьёзных математиков.
Когда-нибудь остановится?
Возможно. Не исключено даже, что будет доказана математическая теорема, определяющая пределы ИИ.
Но перспектива гнаться за этой границей неопределённое время (всю жизнь) весьма сомнительна как для студента, так и для тех, кто согласится финансировать его непрерывное существование в статусе ученика.
В такой ситуации сильные мира сего вполне могут доверить решение математических задач моделям ИИ (отрицать значение математики никто не будет), а математическое сообщество слегка финансировать как элемент архаики, уходящую «традиционную ценность».
[14.10.2026 19:32] За возрождение образования: Здесь мы не о власти РФ. До «наших» всё дойдёт через несколько лет, не раньше. 24 сентября текущего года была принята «Концепция развития математических наук в РФ» (на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года; уже не помним, какая по счёту «в эпоху» действующего гаранта), целиком составленная в прежних категориях. О ней нельзя даже сказать, что это пустой набор благих пожеланий, которые не будут выполнены (ибо так уже было не раз). Сегодня эта концепция — очевидный анахронизм, никак не учитывающий реалий, которым посвящён этот текст.
На обсуждаемую проблему стоит обратить внимание школьникам и их родителям. Если ребёнок проявляет способности в математике, то до сих пор перспективным для него считался математический факультет. Достижения ИИ не повлияют на значимость математического образования для общего развития интеллектуальных способностей. Но если говорить о профессиональной деятельности выпускников-математиков, то тут возможны кардинальные перемены. О карьере молодого учёного уже сказано выше. Если прежде, имея в багаже значимые математические результаты, можно было гарантированно рассчитывать на место с достойной оплатой (во всяком случае — за рубежом), то не исключено, что скоро «там» начнут отказывать в первую очередь. Места для айтишников также под угрозой тотального секвестра. В перспективе можно ожидать снижение спроса на все профессии, связанные с математикой.
Впрочем, сказанное относится и ко многим другим видам деятельности, но с некоторым временным лагом. "
В продолжение медийной атаки 6 октября OpenAI опубликовала на GitHub 722 математические рукописи, созданные внутренней моделью искусственного интеллекта. ИИ-агентам модели было предложено примерно 4 000 математических задач, и около 20% из них были решены. Среди заявленных результатов – решение четырехмерной гипотезы Какеи, усовершенствования некоторых из важнейших компьютерных алгоритмов и реальный прогресс в сложнейшей математической задаче – гипотезе Римана. В среднем результаты требовали вычислительных ресурсов, эквивалентных примерно трём часам работы ChatGPT Pro.
Опубликованные тексты не проходили независимого рецензирования, которое принято в ведущих математических журналах (где срок от подачи материала до публикации составляет до года и более). При этом практически все манускрипты OpenAI прошли «общественную экспертизу» учёных-математиков, поскольку непрерывный мониторинг публикаций, относящихся к сфере научной деятельности, входит в их повседневную работу. В текстах был обнаружен ряд ошибок, и несколько публикаций (из 722) OpenAI отозвала. Но в целом была подтверждена научная значимость опубликованных материалов, и главный вывод из этого факта сформулировал в интервью CNBC профессор математики Нью-Йоркского университета, сотрудник института Куранта Тристан Бакмастер:
«OpenAI своей публикацией разрушила карьеры сотен начинающих математиков и уничтожила десятки исследовательских программ».
Его основная претензия связана с тем, что OpenAI могла получить доступ к неопубликованным исследовательским предложениям и идеям через свои языковые модели. Проще говоря, нейросеть «украла» результаты, которые были уже на подходе.
Сей тезис представляется сомнительным. Математики не откладывают в долгий ящик свои достижения, а стараются объявить о них как можно скорее (в докладах на конференциях, публикацией препринтов и т. п.), ибо это вопрос приоритета.
Как были получены обсуждаемые результаты, не знают даже сами разработчики ИИ-модели. Это можно описать лишь в общих чертах. Современная математика обширна, уже более ста лет ни один учёный не имеет о ней целостного представления. При этом все математические разделы объединяет внутренняя гармония (созвучная гармонии (и хаосу) реального мира). Другими словами, идеи и методы одной области применимы и в других областях. Проблема в том, что узкий специалист зачастую не знает о достижениях в далёких от него разделах.
Нейросеть лишена этого недостатка: она владеет ВСЕЙ информацией и обладает фантастическим быстродействием в сравнении с человеческим интеллектом. ИИ способен (в принципе) генерировать и новые методы исследования, поскольку эти новые методы зачастую возникают в результате синтеза уже известных, а технологии такого синтеза повторяются.
Математика не случайно первой попала под пресс ИИ: для математических исследований не требуется научное оборудование, все её понятия имеют строгое определение, построения и доказательства проводятся по формальным законам математической логики.
Но это не значит, что остальные науки «сия напасть» обойдёт. Тут дело за временем, и полагаем, что совсем небольшим.
[14.10.2026 19:32] За возрождение образования: «Общественность» (которая в теме) не выражает сочувствия учёным-математикам, оказавшимся под угрозой стать лишними «на рынке труда». Многие обыватели по собственному математическому опыту в школе и вузе твёрдо убеждены, что это «лишние знания», которые по жизни нигде не требуются.
Но сегодня практически всё, чего приходится касаться «по жизни», построено на основе достижений математики. И если их разом убрать, то мы окажемся в ситуации средних веков или даже раньше.
Инженерная элита претензии к математикам формулирует более внятно: дескать, занимаются абстрактными теориями и доказывают теоремы, которые никому не нужны. Решали бы прикладные задачи — тогда бы дело делали.
Однако публикация OpenAI затронула и ряд прикладных проблем, так что прикладникам грозит та же участь.
Фундаментальная математика развивается по своим внутренним законам: каждый шаг порождает новые вопросы и задачи. В ответ на обвинения в оторванности от практики математики обычно говорят, что нет ничего практичнее хорошей теории (и тому есть много подтверждений). Но верно и то, что ежегодно выходит огромная масса средних (и посредственных) публикаций, результаты которых почти наверняка никогда не будут востребованы.
Идея «оптимизировать» этот процесс и оставить в науке (финансировать) только то, что действительно эффективно, не нова, её не раз пытались реализовать. Результат был всегда одинаковый — деградация научных исследований. Конкретный пример мы наблюдаем у нас на протяжении последних десятилетий в режиме реального времени.
Дело в том, что массив слабых результатов обеспечивает «мягкий» вход в науку начинающим. Если учитывать только великие достижения, то между ними и студенческой скамьёй встанет практически неодолимый барьер, закрывающий молодёжи путь к исследованиям, результаты которых могут получить признание. Поэтому условную «серость» тоже необходимо поддерживать и оплачивать (и не на уровне зарплаты уборщицы).
Способный студент-математик, получая первое учебно-научное задание, связанное со статьёй руководителя (из той самой «серой категории»), видит, что если поднапрячься, то и он с таким справится. Далее — аспирантура, первые результаты и публикации (тоже из «серой зоны»).
Защита, и вот вам молодой учёный.
90% (и более) из них так и не поднимутся выше среднего уровня, но они могут преподавать и приводить в науку других, которые имеют шанс превзойти своих учителей. Но остальные 10% будут выше среднего, а единицы из них совершат важные открытия. Ради них и существует вся эта «бессмысленно затратная» для стороннего взгляда система.
Достижения OpenAI нанесли по ней сокрушительный удар. Недалёк тот день, когда появится коммерческий ИИ-ассистент, способный по запросу выдавать доказательства новых теорем. Нет сомнений, что он справится с этим в зоне «серых результатов», поскольку первые достижения начинающих связаны, как правило, с решением задач, про которые руководитель знает, что они решаются, и знает — как. Так что это «знает» и нейросеть.
И если первые результаты (а также и все «серые» публикации) получаются «нажатием кнопочки», то сыпется вся система, отрезая начинающим путь в науку.
Ещё сегодня для талантливого студента этот путь вполне осязаем.
А завтра?
Где граница способностей ИИ, за которой будет необходимо творчество человека? Сейчас она стремительно «сдвигается вправо» и уже ушла за пределы возможностей серьёзных математиков.
Когда-нибудь остановится?
Возможно. Не исключено даже, что будет доказана математическая теорема, определяющая пределы ИИ.
Но перспектива гнаться за этой границей неопределённое время (всю жизнь) весьма сомнительна как для студента, так и для тех, кто согласится финансировать его непрерывное существование в статусе ученика.
В такой ситуации сильные мира сего вполне могут доверить решение математических задач моделям ИИ (отрицать значение математики никто не будет), а математическое сообщество слегка финансировать как элемент архаики, уходящую «традиционную ценность».
[14.10.2026 19:32] За возрождение образования: Здесь мы не о власти РФ. До «наших» всё дойдёт через несколько лет, не раньше. 24 сентября текущего года была принята «Концепция развития математических наук в РФ» (на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года; уже не помним, какая по счёту «в эпоху» действующего гаранта), целиком составленная в прежних категориях. О ней нельзя даже сказать, что это пустой набор благих пожеланий, которые не будут выполнены (ибо так уже было не раз). Сегодня эта концепция — очевидный анахронизм, никак не учитывающий реалий, которым посвящён этот текст.
На обсуждаемую проблему стоит обратить внимание школьникам и их родителям. Если ребёнок проявляет способности в математике, то до сих пор перспективным для него считался математический факультет. Достижения ИИ не повлияют на значимость математического образования для общего развития интеллектуальных способностей. Но если говорить о профессиональной деятельности выпускников-математиков, то тут возможны кардинальные перемены. О карьере молодого учёного уже сказано выше. Если прежде, имея в багаже значимые математические результаты, можно было гарантированно рассчитывать на место с достойной оплатой (во всяком случае — за рубежом), то не исключено, что скоро «там» начнут отказывать в первую очередь. Места для айтишников также под угрозой тотального секвестра. В перспективе можно ожидать снижение спроса на все профессии, связанные с математикой.
Впрочем, сказанное относится и ко многим другим видам деятельности, но с некоторым временным лагом. "
Кто сейчас на конференции
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 0 гостей