惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
L
LINUX DO - 热门话题
D
DataBreaches.Net
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
P
Proofpoint News Feed
The Register - Security
The Register - Security
N
Netflix TechBlog - Medium
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
博客园 - 司徒正美
J
Java Code Geeks
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Y
Y Combinator Blog
月光博客
月光博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Vercel News
Vercel News
M
MIT News - Artificial intelligence
The Cloudflare Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
The Hacker News
The Hacker News
V
V2EX
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
T
Threatpost
I
Intezer
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - 【当耐特】
Google DeepMind News
Google DeepMind News
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
N
News and Events Feed by Topic
L
Lohrmann on Cybersecurity
小众软件
小众软件
雷峰网
雷峰网
L
LINUX DO - 最新话题
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
博客园 - 叶小钗
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
博客园 - Franky
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
F
Fortinet All Blogs
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
G
Google Developers Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
P
Privacy International News Feed
V
Vulnerabilities – Threatpost
Scott Helme
Scott Helme
Last Week in AI
Last Week in AI

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Математики предупредили об угрозах, которые ИИ представляет для их профессии
Вячеслав Голованов · 2026-06-17 · via Все публикации подряд на Хабре

Математики предупредили об угрозах, которые ИИ представляет для их профессии

Простой

6 мин

134

Международный математический союз поддержал предупреждение о влиянии технологической индустрии.

В декларации, описывающей многочисленные вызовы, которые искусственный интеллект (ИИ) создаёт для математических исследований, математики выразили обеспокоенность растущим влиянием технологической индустрии. Декларация была опубликована через две недели после того, как компания OpenAI объявила, что одна из её моделей искусственного интеллекта опровергла 80-летнюю математическую гипотезу в области геометрии.

Декларация была разработана рабочей группой из 16 исследователей в течение восьми месяцев после конференции, состоявшейся в Лейденском университете в Нидерландах в сентябре 2025 года. Опубликованная 2 июня 2026 года «Лейденская декларация об искусственном интеллекте и математике» была одобрена Международным математическим союзом — международной неправительственной организацией, которая проводит конференции и курирует присуждение самых престижных наград в области математики, таких как медаль Филдса.

«Математикам должно показаться весьма примечательным, что технологические компании внезапно проявили интерес к их работе», — заявил в своём заявлении Кевин Баззард, математик из Имперского колледжа Лондона. «Лейденская декларация — это тщательно продуманный ответ на то, что происходит в настоящее время, поскольку ИИ продолжает вносить радикальные изменения в эту сферу».

Лейденская декларация, которую уже подписали сотни человек, содержит предупреждение о том, что последние достижения в области ИИ ставят под угрозу «характерные ценности» математических исследований, «зачастую таким образом, что это непропорционально сильно сказывается на студентах и начинающих математиках, а значит, и на долгосрочном будущем самой дисциплины».

Во-первых, в ней отмечается, что модели ИИ могут «генерировать правдоподобные, но недостоверные (или даже неверные) аргументы, которые трудно отличить от правильных математических доказательств». Такие тенденции создают всё большее давление на рецензентов и «ставят под угрозу нашу способность применять традиционные стандарты правильности, прозрачности и независимой проверяемости доказательств», — предупреждает декларация.

«Неточные черновики, сгенерированные ИИ, обходятся дёшево, и существует риск перенасыщения научной литературы заявленными результатами, которые просто неверны», — заявила Лесли Энн Голдберг, заведующая кафедрой информатики Оксфордского университета. «Как только это произойдёт, ошибки, скорее всего, будут распространяться, поскольку новые результаты будут строиться на ошибочных основах».

Во-вторых, в декларации подчёркивается, что «модели, обученные на опубликованных работах, часто выдают результаты, в которых не указаны надлежащие ссылки на работы людей, на основе которых они синтезированы», а также отмечается, что многие современные модели ИИ были обучены на данных, полученных путём «злоупотребления лицензиями и соглашениями о доступе» или «простого нарушения авторских прав».

В-третьих, в декларации описывается, как использование ИИ «может стать самоцелью, нарушая наши механизмы найма, финансирования и признания», при этом оставляя в стороне исследователей, у которых нет доступа к технологиям или которые «не желают использовать технологии, контролируемые организациями, ценности которых они не разделяют».

В-четвёртых, в декларации содержится предупреждение о том, что результаты математических исследований «распространяются через неформальные каналы, такие как пресс-релизы или записи в блогах, зачастую без публикации научной статьи или иного раскрытия информации, необходимой для научной оценки». Такие коммуникационные стратегии могут привести к «чрезмерному упрощению» в освещении СМИ, которые чрезмерно преувеличивают значимость инструментов ИИ в ущерб предыдущим вкладам людей, а также «вводят в заблуждение, используя конкретные математические задачи в качестве показателей общих способностей коммерческих продуктов к логическому мышлению».

В-пятых, декларация описывает «растущее участие технологических компаний в математических исследованиях» как угрозу «автономии математики», особенно в условиях, когда бюджеты университетов испытывают давление, а исследователи могут испытывать более сильный профессиональный стимул к сотрудничеству с технологическими компаниями на «асимметричных условиях». Это также повышает риск того, что приоритет будет отдаваться тем вопросам математических исследований, которые поддаются решению с помощью методов, основанных на ИИ.

Пример OpenAI

Многие из предупреждений, содержащихся в Лейденской декларации, кажутся особенно актуальными в свете того, как компания OpenAI объявила о математических достижениях своей модели в тот же день, когда в новостных изданиях появились сообщения о том, что компания готовится к публичному размещению акций. В декларации прямо указывается, что корпоративные пресс-релизы, освещающие математические достижения ИИ, публикуются «в соответствии с рыночными сроками, не дожидаясь завершения принятых в математическом сообществе процедур оценки».

«Технологическая отрасль действует в соответствии с коммерческой логикой, которая противоречит ценностям математики», — заявил в интервью New York Times Майкл Харрис, математик из Колумбийского университета и один из авторов декларации. Он также отметил, что декларация направлена на то, чтобы «вернуть контроль над дискурсом о ценностях и целях математики из рук индустрии ИИ».

OpenAI опубликовала научную статью, в которой описывается математическое доказательство, выполненное её моделью ИИ, вместе с комментариями независимых математиков. Однако компания не раскрыла информацию о подсказках, данных для обучения ИИ, и объёме вычислительных ресурсов, использованных для решения рассматриваемых математических задач, отметил Родриго Очигаме, историк и антрополог в области вычислительной техники и искусственного интеллекта из Лейденского университета и один из авторов декларации.

«Модель искусственного интеллекта является собственностью компании и недоступна для кого-либо за пределами компании», — заявил Очигаме в интервью газете «The New York Times». «Нам показывают эффектное рекламное видео, в то время как основная информация, необходимая для оценки научной значимости результата, держится в секрете».

Достижение OpenAI было «примечательным», но, вероятно, потребовало значительных вычислительных ресурсов, заявила в интервью The New York Times Урсула Мартин, математик и специалист по информатике из Оксфордского университета, одна из авторов декларации. Она высказала предположение, что аналогичные объёмы эквивалентных усилий со стороны математиков-людей, вероятно, позволили бы решить эти задачи таким же образом, и предупредила, что математика — это не только решение задач, но и «развитие идей, понимания, суждения и человеческого прозрения».

Подобные высказывания в поддержку интеллектуальных усилий человека в математике встречаются в отзывах, опубликованных на сайте «Лейденской декларации».

«По моему опыту, математические идеи, как детей, нужно взращивать, и они развиваются годами», — заявил в своём заявлении Петер Шольце, директор Института математики имени Макса Планка. «Точно так же, как я не хочу, чтобы моих детей обучал ИИ, я обдумываю свои математические идеи без использования ИИ и в целом стараюсь по возможности избегать чтения текстов, сгенерированных ИИ».

Рекомендации для людей

Что же должен делать математик-человек в эпоху бума искусственного интеллекта? Лейденская декларация рекомендует математикам открыто раскрывать информацию об использовании инструментов ИИ, сохранять ответственность за правильность своих математических работ, продолжать указывать авторов-людей, должным образом указывая авторство, даже если инструменты ИИ затрудняют это, а также рассматривать возможность использования только тех инструментов ИИ, которые соответствуют ценностям, сформулированным в декларации.

Декларация также напоминает математикам, что математика «находит применение в разработке технологий, используемых в военных целях, для угнетения, массовой слежки и подрыва демократии», и поэтому математики должны принимать соответствующие этические решения при выборе внешних партнёрств с технологическими компаниями.

Профессиональные математические организации могут разработать руководящие принципы использования ИИ и других автоматизированных инструментов при публикации и рецензировании, защищать права исследователей как авторов посредством лицензионных соглашений, предотвращающих использование их работ в качестве обучающих данных без согласия, а также поддерживать роль рецензируемых публикаций. В декларации также предлагается, чтобы такие организации «активно готовились к вмешательству в случае, если о важных математических результатах будет заявлено с использованием нетрадиционных средств».

Авторы декларации также предлагают чёткие рекомендации для политиков, в том числе «защищать права авторов», «регулировать отрасль искусственного интеллекта» и «инвестировать в общественную вычислительную инфраструктуру». В разделе «Не верьте рекламному шуму» декларация предупреждает о том, что «в настоящее время у технологической отрасли существует сильный коммерческий стимул преувеличивать возможности своих продуктов».

Наконец, в декларации признаётся, что технологическая отрасль «предлагает высокооплачиваемые рабочие места, денежное вознаграждение, вычислительные ресурсы и интеллектуально стимулирующие возможности, которые некоторые математики сочли привлекательными… в эпоху недофинансирования высшего образования и нестабильной занятости в академической среде». В ней содержится призыв к тому, чтобы такое сотрудничество между математиками и технологической отраслью осуществлялось в соответствии со стандартами, изложенными в декларации.

«Поддерживая эту декларацию, ММС подтверждает, что будущее математических исследований должно определяться человеческим суждением, справедливыми и прозрачными практиками, а также общими ценностями мирового математического сообщества», — заявила в своём обращении Ульрике Тиллманн, вице-президент Международного математического союза. «Математика является и всегда должна оставаться глубоко человеческим делом».