ตัวตนของ AI ที่ทำให้ 30 อัจฉริยะเงียบใน 10 นาที: ภาพรวมของการประชุมที่น่าตกใจในแคลิฟอร์เนีย

1. บทนำ

เมื่อวันที่ 17-18 พฤษภาคม 2025 ที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ ได้มีการจัดการประชุมคณิตศาสตร์ลับสุดยอด "FrontierMath Symposium" ขึ้น ผู้เข้าร่วมเป็นนักวิจัยชั้นนำ 30 คนในสาขาต่างๆ เช่น ทฤษฎีจำนวน เรขาคณิต และโทโพโลยี แต่สิ่งที่พวกเขาต้องเผชิญหน้าไม่ใช่มนุษย์ แต่เป็นโมเดล "การอนุมาน" ล่าสุดของ OpenAI ชื่อว่า o4-mini ― หลังจากผ่านไปเพียง 48 ชั่วโมง ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ต่างพูดเป็นเสียงเดียวกันว่า "AI กำลังเข้าสู่ขอบเขตอัจฉริยะทางคณิตศาสตร์" Live Science

2. o4-mini คืออะไร

o4-mini เป็น LLM ที่เปิดตัวในเดือนเมษายน โดยมีเป้าหมายที่จะทำให้ "การอนุมานลึก" ที่ GPT-4 เคยมีปัญหา สามารถทำได้ในโมเดลที่เบากว่า OpenAI ได้ร่วมมือกับ NPO Epoch AI ในการสร้างเบนช์มาร์ค FrontierMath ที่ประกอบด้วย 300 คำถามที่ยังไม่เปิดเผย ผลลัพธ์คือ o4-mini สามารถแก้ปัญหาที่ยากซึ่งโมเดลเดิมมีอัตราการตอบถูกต่ำกว่า 2% ได้ถึง **20%** Scientific American

3. เบื้องหลังการประชุมลับ

• NDA และ Signal
  นักคณิตศาสตร์ที่เข้าร่วมทุกคนต้องลงนามใน NDA การสื่อสารใช้เฉพาะแชทเข้ารหัส Signal เพื่อป้องกันไม่ให้ปัญหาเข้าสู่ข้อมูลการเรียนรู้ Live Science

• รางวัล 7,500 ดอลลาร์
  มีการจัดระบบที่จ่ายรางวัลให้กับผู้ที่สามารถสร้าง "ปัญหาที่ AI ไม่สามารถแก้ได้" Scientific American

• คำตอบใน 10 นาทีที่น่าทึ่ง
  ศาสตราจารย์ Ken Ono ผู้เชี่ยวชาญด้านทฤษฎีจำนวนได้ตั้ง "ปัญหาที่ยังไม่ได้แก้ในระดับปริญญาเอก" แต่ o4-mini สามารถตอบได้ภายใน 10 นาที ศาสตราจารย์ Ono กล่าวอย่างขำขันว่า "การพิสูจน์ด้วยการข่มขู่" Live ScienceScientific American

4. มนุษย์ VS AI: ผลลัพธ์ของการต่อสู้

ในสองวันของการต่อสู้ ปัญหาที่มนุษย์สามารถทำให้ AI เงียบได้มีเพียง 10 ข้อ หนึ่งในนักคณิตศาสตร์ Yang-Hui He กล่าวว่า "มันไม่ใช่แค่นักศึกษาปริญญาโทที่ยอดเยี่ยมอีกต่อไป แต่เป็นระดับผู้ร่วมวิจัย" Scientific American

5. ความคิดเห็นที่แตกต่างในโซเชียลมีเดีย

ฝ่ายที่สนับสนุนยินดีต้อนรับ "การเพิ่มประสิทธิภาพการวิจัย AI" ในขณะที่ฝ่ายที่สงสัยกังวลว่า "ถ้าผลลัพธ์การคำนวณถูกต้องแต่ตรรกะผิดพลาดล่ะ?" และกังวลเกี่ยวกับ "ต้นทุนการตรวจสอบที่เพิ่มขึ้น"

6. การวิจัยคณิตศาสตร์จะเปลี่ยนไปอย่างไร

1. การแบ่งบทบาท ― นักคณิตศาสตร์จะมุ่งเน้นไปที่การตั้งปัญหาและการประเมินความงามของไอเดีย ในขณะที่ AI จะทำหน้าที่คำนวณและสร้างการพิสูจน์

2. การออกแบบหลักสูตรการศึกษาใหม่ ― เน้นการพัฒนาความคิดสร้างสรรค์และสัญชาตญาณ ส่วนการคำนวณแบบเดิมจะให้ AI ทำแทน

3. ปัญหาความน่าเชื่อถือของการพิสูจน์ ― ความสำคัญของระบบที่มนุษย์สามารถตรวจสอบ "การพิสูจน์ที่ AI เขียน" ได้ (รูปแบบที่เครื่องอ่านได้หรือการพิสูจน์ที่เป็นทางการ) กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

7. ปัญหาที่ยังคงอยู่

• จากการสรุปสู่การสร้างสรรค์: o4-mini เชี่ยวชาญในการ "สร้างใหม่" จากเอกสารที่มีอยู่ แต่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบว่ามันสามารถสร้างทฤษฎีใหม่ได้จริงหรือไม่

• ความเป็นกล่องดำ: มีการชี้ให้เห็นถึงความเป็นไปได้ที่โซ่การอนุมานอาจเป็นการแสดงผลที่ตามหลัง (ปรากฏการณ์ "เดาคำตอบก่อนแล้วค่อยเขียนคำอธิบาย") Reddit

• ความยุติธรรมในการประเมิน: มีเสียงวิจารณ์เกี่ยวกับความสัมพันธ์ทางการเงินระหว่าง Epoch AI และ OpenAI

8. ฉากทัศน์ในอนาคต

9. บทสรุป

เป็นสุดสัปดาห์ที่นักคณิตศาสตร์ในแนวหน้าของสนามได้พลิกกลับข้อโต้แย้งเดิมที่ว่า "AI ทั่วไปจะไม่มา" พลังในการตั้งคำถามของมนุษยชาติและพลังในการสร้างคำตอบของ AI จะเริ่มการประสานกันหรือไม่ หรือวันที่เราจะยอมแพ้ป้อมปราการสุดท้ายของความคิดสร้างสรรค์จะมาถึง เสียงเชียร์และเสียงกรีดร้องในห้องลับที่เบิร์กลีย์อาจเป็นสัญญาณเตือนของระบบนิเวศทางปัญญาในอนาคตอันใกล้