10月13日、Tom's Hardwareが「AI causes uproar in mathematics as experts warn against sharing research with LLMs after OpenAI shares 722 manuscripts and proofs」と題した記事を公開した。OpenAIが数学的難問への解答として722本の原稿・証明をGitHubで公開したことを契機に、数学コミュニティが強く反発している。専門家たちは「研究内容をLLMと共有することへの警告」を発しており、その波紋は暗号技術の安全性議論にまで及んでいる。
OpenAIが722本の原稿・証明を公開——何が起きたのか
OpenAIは先週、数学的難問への解答として722本の原稿・証明をGitHubリポジトリで公開した。これらはOpenAIのAIシステムが生成したものとされている。しかし、そのうち正式にフォーマライズ（コンピューターで機械的に正しさを検証できる形式に変換すること。数学的証明の厳密性を担保する手法で、Leanなどの定理証明支援系が代表的なツール）されたものは300件にとどまり、残りの正当性を独立して検証する手段がほとんどない状態だ。
なお、元記事の段階では「OpenAIが数学者の未公開原稿を無断でAI学習に使用した」という事実は確認されていない。問題の核心は、OpenAIがAI生成の解答群を大量公開したこと自体が数学コミュニティに与えた混乱と、研究者たちがAIツールに研究内容を入力することへの警戒感の高まりにある。
The Vergeが取材した研究者たちは、公開された原稿の中に意味をなさない説明や成立しない数式、さらに他の研究者がすでに解決済みの問題が含まれていることを確認している。問題をさらに深刻にしているのは、OpenAIが使用したモデル名も、生成に用いたプロンプトも公開していない点だ。これは数学者・AI諮問グループ（AGMAI）が推奨していた情報開示の方針に反する対応である。GitHubリポジトリの変更履歴は公開されており誤りの一部は確認できるが、すでに複数の撤回・修正が発生している。
「解法の過程がなければ意味がない」——数学者たちの怒り
数学コミュニティが反発するのは、単に公開の規模や質の問題だけではない。より根本的な問題として、プロンプトから解答へと至る途中の論理展開が省かれているため、その結果を数学の発展に活かせないという指摘がある。どのように解かれたかがわからなければ、新たな数学的理解を構築することも、次の研究につなげることもできない。
NYU数学教授のTristan Buckmaster氏はBusiness Insiderに対し、OpenAIの公開がキャリア初期の数学者たちに大きな打撃を与えたと述べた。自身の研究が一夜にして無効化されるだけでなく、AIツールを使ったことで研究成果に意図せず貢献してしまったのではないかという懸念から、研究者たちがAIツールの使用を避け、研究内容を公に話すことをためらうようになっていると語った。この懸念こそが、専門家たちが「研究をLLMと共有するな」と警告する背景にある。
ノースウェスタン大学数学教授のBryna Kra氏は、この状況が数学全体の協調的な文化を壊しかねないと警告する。数学は研究者同士がアイデアや数式を共有しながら進める分野だが、OpenAIの行動が数学者を「より秘密主義」にさせ、共同研究の基盤を損なっていると述べた。
著名数学者でフィールズ賞（数学のノーベル賞とも称される最高栄誉）受賞者のTerence Tao（カリフォルニア大学ロサンゼルス校）氏はMastodonでこう述べた：
「今回の成果から生まれるセミナー、ワークショップ、共同研究の数は、従来のブレークスルーと比べてはるかに少ない。数学は『生の解答』よりも、コミュニティ形成を重視する方向に進む必要がある。」
暗号技術への波及リスク
数学コミュニティの動揺はさらに別の領域へと波紋を広げている。ジョンズ・ホプキンス大学准教授（コンピュータサイエンス）のMatthew Green氏はSNS上で、AIの数学的能力とサイバーセキュリティ能力の融合が進めば、現行の公開鍵暗号が突破される可能性があると指摘した。
「公開鍵暗号を失うかもしれない」（Matthew Green氏、SNS投稿より）
これが現実となれば、機密データの保護に暗号を使うあらゆる分野に影響し、とりわけ数兆ドル規模の暗号資産が丸ごと盗難リスクにさらされる可能性があるという。
一方、英国の暗号学者Adam Back氏はこの主張を「疑わしい」と一蹴した。
「P=NP問題を解けると思うか？ 一部の問題は根本的に複雑性が高く、数学的能力の加速がそれを変えるわけではない。ハッシュベースのSPHINCS+もある。」（Adam Back氏）
P=NP問題とは「解の検証が効率的にできる問題は、解を見つけることも効率的にできるか」を問う計算理論上の未解決問題であり、現代暗号の安全性の根拠の一部を支える。SPHINCS+（Back氏が「SHRINCS」と表記）は、数学的難問への依存度が低いハッシュ関数ベースのデジタル署名方式で、量子コンピューターへの耐性も持つ次世代暗号方式の一つだ。
Ethereumの創設者Vitalik Buterin氏も冷静な対応を呼びかけ、ウォレット移行などのパニック的な行動は不要だとしつつも、AIが将来的には量子コンピューターよりも暗号資産にとって深刻な脅威になり得ると述べた。
コミュニティの崩壊が最大のリスク
技術的な正確さ以上に深刻なのは、数学者たちの間に広がる「自分の研究が明日には無効になるかもしれない」という不安だ。就職活動、研究助成の申請、学術キャリアの初期段階にある研究者ほど、そのダメージは大きい。高度な数学的能力の習得には何年もかかる。それがAIによって無秩序に消し去られるなら、研究に費やす意義そのものが問われることになる。
OpenAIからはさらなる公開の噂が流れており、他のAIラボも追随する可能性がある。数学コミュニティの士気は今、極めて低い状態にある。今回の騒動が示すのは、AIの能力向上が単に「人間の仕事を奪う」という次元を超え、学術コミュニティそのものの信頼基盤を揺るがしかねないという現実だ。
詳細はAI causes uproar in mathematics as experts warn against sharing research with LLMs after OpenAI shares 722 manuscripts and proofsを参照していただきたい。
