Les mathématiques générées par l’IA posent un problème humain

Par Hannah Press

Les avancées de l’IA en mathématiques franchissent un nouveau cap : OpenAI a publié plus de 700 manuscrits issus d’un modèle non commercialisé, quelques jours seulement après que Meta a présenté plusieurs articles rédigés par des mathématiciens avec son modèle Muse Spark.

Pourquoi c’est important : l’IA produit des recherches mathématiques plus vite que les humains ne peuvent les lire. Les discussions précédentes portaient sur le rôle des humains dans le pilotage de l’IA et sur ce que nous perdons lorsqu’elle va trop vite. Le prochain calcul à résoudre dépasse largement le monde des preuves et des théorèmes : que se passe-t-il si nous n’arrivons plus à suivre le rythme ?

À l’origine de l’actualité : les manuscrits mathématiques d’OpenAI couvrent 372 familles de résultats, dont chacune, selon l’entreprise, résout un problème ouvert en mathématiques ou en informatique théorique, ou y apporte une avancée substantielle. Un grand nombre de preuves ont été vérifiées par des logiciels pour détecter d’éventuelles erreurs de logique. D’autres ne l’ont pas été, et OpenAI reconnaît qu’elles pourraient contenir des erreurs.

Ce que disent les experts : dans l’épisode de cette semaine de Mixture of Experts, les intervenants ont débattu de ce que ces dernières avancées en matière de mathématiques générées par l’IA signifient pour les personnes chargées d’en dégager le sens. IBM

Fellow Kush Varshney a expliqué que les mathématiques ne se résument pas aux fractions et aux multiplications que la plupart d’entre nous ont apprises à l’école. « C’est le raisonnement qui s’applique dans un univers défini par des axiomes et des postulats, et qui permet de démontrer de façon définitive et indiscutable qu’une propriété est vraie, a-t-il déclaré. C’est un parcours de compréhension. »

Skyler Speakman, Senior Research Scientist chez IBM, a souligné que l’attention humaine a ses limites. « Nous sommes des êtres limités, a-t-il expliqué. Est-ce le début d’un phénomène de tapis roulant où les humains trient du contenu généré par l’IA ? Nous avons déjà observé ce phénomène ailleurs, mais est-ce là qu’il s’impose réellement dans le domaine des mathématiques ? »

Entre les lignes : si l’IA se charge de trouver les réponses, les humains ont la responsabilité de leur donner du sens. Kush Varshney a cité un article récent du Quanta Magazine qui évoquait l’idée que les mathématiciens deviennent des interprètes. « Ce ne sont plus les humains qui font les mathématiques, mais ce sont eux qui les interprètent et qui les font comprendre au reste de l’humanité », a-t-il déclaré.

L’autre point de vue : Utsav Dholakia, Forward Deployed Engineer chez IBM, a avancé que le fait que les humains soient dépassés n’est peut-être pas une perte, après tout. « Est-ce vraiment si grave s’il existe un autre outil, une espèce d’être intelligent virtuel, qui peut nous aider à découvrir certains aspects fondamentaux du monde qui nous entoure ?, a-t-il demandé. Notre cerveau n’est peut-être même pas conçu pour penser au-delà de trois ou quatre dimensions. »

À surveiller : jusqu’à présent, l’IA s’est attaquée à des questions que les mathématiciens se posent depuis des décennies. Skyler Speakman a formulé la prochaine grande question : « Quand l’IA sera-t-elle capable de poser une nouvelle question mathématique ? »

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