2026年9月11日、数学分野におけるフィールズ賞受賞者25名が、AIの開発目的と数学研究の目的が大きく乖離しているとして声明を発表しました。AI企業による数学問題の解決を指標とする動きが、数学という学問そのものに悪影響を及ぼすリスクを指摘しています。
AIによる問題解決と研究目的の乖離
LLM（大規模言語モデル）の数学的能力は、多くの分野で未解決の重要問題を解決できるほど劇的に向上しています。しかし、AI企業が数学問題の解決をベンチマーク（評価指標）として追求することは、数学コミュニティにとって有害であると声明は述べています。AI企業が求める成果と、数学コミュニティが目指す目標との間には、深刻な不一致が生じていると指摘しています。
概念的理解を損なうリスク
数学の本質は、単に問題の答えを出すことではなく、概念的な理解や洞察を得ることにあります。AIが「真偽」の判定結果を高速に大量生産することは、新しいアイデアを生むための豊かな土壌を破壊する可能性があります。解決策が急ぎすぎた形で発表されることで、手法の確立や先行研究への適切な引用が行われないことも懸念されています。
知的作業全体への影響
この問題は数学に限らず、他の科学分野やクリエイティブな職業、さらには社会全体が直面する広範な課題の一部であるとしています。長年の訓練は、単に最終的な成果を出すためだけではなく、理解を深め、新しい問いを立てる能力を養うために行われてきました。AIがこうした成果を直接的に生成できるようになることで、人間が積み上げてきた知的作業の目的が失われる恐れがあります。