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研究の世界でソフトウェアは脇役扱いされがちです。論文の本体は理論や結果で、コードはその裏で動く作業用の道具にすぎない、という見方は今でも根強いでしょう。だが、Jens Egholm Pedersen はその前提をひっくり返し、現代の科学、とくに計算を伴う科学はオープンソースソフトウェアとほぼ同義だと主張します。しかもこれは比喩ではなく、科学のやり方そのものの話だと彼は言います。研究の再現性、検証可能性、そして他者がその成果の上に積み上げられるかどうかが、コードの公開と結びついているからです。 元記事はまず、そもそも科学とは何かを問い直すところから始まります。Wikipedia には「科学は、宇宙についての検証可能な仮説や予測を構築し、体系化する体系的な営みだ」といった説明がある、と紹介し、そのうえで arXiv にあるような任意の論文を手に取ってみるよう促します。そこには知識はある。ただし、その知識が本当に予測に使え、しかも体系的に検証できる形になっているかは別問題だ、と彼は見るのです。 ここで持ち出されるのが、Kenneth James Williams Craik の「人は頭の中に

AIが数学の難問を解く能力は、ここ数か月で目に見えて伸びた。けれど、その成功をそのまま「数学の進歩」と同一視してよいのか。Math and AI が公開した宣言文は、そこに強い疑問を投げかけている。数学者たちは、AI企業が数学問題をベンチマークとして競うやり方が、研究数学そのものにとって有害になりうると訴えた。しかも問題は数学だけに限られない。科学、創作、そして広く人間の知的労働全体で、目的と手段がずれていく危うさがある、というのがこの文章の骨格だ。 宣言はまず、LLMの数学能力がここ数か月で劇的に向上し、多くの分野で未解決問題まで解けるようになったと認める。だが、その事実を喜ぶ一方で、AI企業が数学を「解けるかどうか」の競争に使うことは、数学という学問の目的と噛み合っていない、と強く主張する。ここで言う不一致は単なる価値観の違いではなく、AI企業の狙いと数学コミュニティの狙いが「severely misaligned」だというかなり強い表現で示されている。 文章は、研究数学の役割をかなり丁寧に描いている。数学は、形、数、自然現象の基本構造を理解する営みであり、世代をまたいで蓄積された

AIが画像や文章だけでなく、純粋数学の研究にも踏み込もうとしている。そんな流れを、そのままイベント化したのが Caltech Mathathon だ。元記事は、数学の未解決問題をAIと人間のチームで解く40時間のハッカソンを告知しているだけではない。AIが証明や理論構築をどこまで速くできるのか、そして人間の数学者の役割は何になるのか、というかなり大きな問いを前面に出している。研究競争の話でありながら、同時に「数学研究の作法そのものが変わるかもしれない」という宣言でもある。 元記事によると、Caltech Mathathon はカリフォルニア工科大学で開かれるイベントで、開催日は October 30th から November 1st。参加するのは世界中から集められる100チームで、与えられるのは frontier models と呼ばれる最先端のAIモデルだ。挑む対象は open conjectures、つまりまだ解かれていない数学の予想や問題で、単に答えを出すだけでなく、新しい数学理論を組み立てることも求められる。 このイベントが面白いのは、解けたかどうかだけで終わらない設計になっ