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L’IA menace la pratique scientifique, déplorent des milliers de mathématiciens

OpenAI, le boloss des maths

L’IA menace la pratique scientifique, déplorent des milliers de mathématiciens

25 médailles Fields dénoncent les problèmes de parasitisme et de déprédation scientifique que pose la série de « résolutions » de problèmes mathématiques par OpenAI. Plus de la moitié des membres de la nouvelle association pour les mathématiques humaines refusent d’utiliser l’IA. D’autres veulent explorer ce que pourrait en être une « utilisation responsable » en mathématiques.

La série d’annonces faites par OpenAI ces derniers mois au sujet des problèmes mathématiques que ses modèles internes auraient résolus, sur fond d’accusations de « mauvaises pratiques scientifiques » au sujet de la résolution des solutions des équations de Navier-Stokes (l’un des sept défis mathématiques des problèmes du prix du millénaire), suscite la bronca d’un nombre croissant de mathématiciens.

Le bureau de la Société Mathématique de France (SMF) vient ainsi de publier une prise de position sur les dernières annonces d’OpenAI afin d’« attirer l’attention sur les questions éthiques qu’elle pose : pillage bibliographique, coût énergétique et écologique, rumeurs de chantage…, et sur la description des mathématiques comme d’un tableau pour chasseurs de primes ».

Elle constate ce qu’elle qualifie d’« absence totale de stratégie collective pour l’avenir », et estime que « nous avons encore fort à faire, collectivement, pour contrer la menace que les LLM (Large Language Models) font peser sur notre discipline ; notamment celle de l’entrée dans une logique de course effrénée et de déprédation, qui met en danger la culture mathématique collective et à terme le savoir humain ».

La résolution de problèmes n’est qu’un moyen, pas l’objectif premier

Cette prise de position fait écho à une déclaration cosignée par 25 lauréats de la médaille Fields (une des deux plus prestigieuses récompenses en mathématiques avec le prix Abel, équivalents d’un prix Nobel), dont les Français Artur Avila, Hugo Duminil-Copin, Pierre-Louis Lions, Cédric Villani et Wendelin Werner.

Intitulée « Un grave défaut d’alignement de l’IA en mathématiques » (« A Severe Misalignment of AI in Mathematics » en VO) et rendue publique ce 11 septembre, elle estime elle aussi que « la volonté des entreprises d’IA de résoudre des problèmes mathématiques comme critère de référence dans leurs benchmarks nuit à la science des mathématiques et à la communauté mathématique » :

« Les objectifs des entreprises d’IA et ceux de la communauté mathématique sont profondément divergents. Nous considérons que ces divergences s’inscrivent dans le cadre de problèmes d’alignement plus larges qui touchent d’autres professions scientifiques et créatives, ainsi que la société dans son ensemble. »

Ils reconnaissent que les capacités mathématiques des grands modèles de langage (LLM) « sont désormais capables de résoudre des problèmes majeurs encore en suspens dans de nombreux domaines des mathématiques », mais déplorent néanmoins, non pas une forme de concurrence déloyale, mais un véritable dévoiement de la méthode scientifique, et de son « objectif premier » :

« La résolution de problèmes n’est qu’un outil et un moyen d’atteindre l’objectif premier : la compréhension conceptuelle et la réflexion. Oublier cela dans le monde de l’IA risque de retourner cet outil contre cet objectif premier. En effet, la production en masse, à un rythme toujours plus rapide, d’énoncés de type « vrai/faux » pourrait détruire un terrain fertile au lieu d’insuffler la vie à de nouvelles idées. »

Ils déplorent que ces résolutions technosolutionnistes de problèmes scientifiques soient souvent annoncées à la hâte, « sans laisser le temps de rédiger un article en bonne et due forme, d’isoler les nouvelles méthodes et idées », ni de citer les travaux antérieurs pertinents d’autres chercheurs.

Outre les « graves questions d’attribution et de plagiat » que cela pose, ils soulignent également que, faute de permettre aux mathématiciens chargés de prompter ces IA de pouvoir les intégrer « dans le canon mathématique », ces idées générées par IA n’intégreront jamais « la chaîne de transmission humaine essentielle entre mathématiciens ».

« Nous assistons à une menace généralisée envers le travail intellectuel »

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