25 лауреатів Філдсівської премії опублікували спільну заяву, в якій прямо вказують на «серйозну розбіжність цілей» між компаніями, що розробляють ШІ, і математичною спільнотою. Документ з'явився 11 вересня 2026 року в Le Monde і в блозі Теренса Тао; серед підписантів — П'єр Делінь, Пітер Шольце, Марина Вязовська, Манджул Бхаргава, Юй Ден та інші. Заява виникла на тлі нещодавніх оголошень OpenAI про розв'язання задачі Нав'є — Стокса за 88 годин за допомогою тисяч агентів і мільйонів повідомлень.
Суть претензії не в тому, що ШІ розв'язує задачі, а в тому, як саме це відбувається і які цінності при цьому просуваються. Математика традиційно цінує не сам факт розв'язання, а розуміння структур, виокремлення нового внеску, ретельну перевірку, правильне цитування і час на осмислення. Компанії ж оптимізують під швидкість і публічні бенчмарки: чим швидше модель «закриває» відому проблему, тим вищою є її оцінка в очах інвесторів і користувачів. Таке прискорення, на думку лауреатів, руйнує «родючий ґрунт» для нових ідей і підриває процес виховання студентів та ідей.
Методологічно заява спирається на спостереження за реальними інцидентами. Математики зазначають, що ШІ-системи часто видають розв'язки без повноцінного письмового викладу, без виокремлення справді нового і без урахування попередніх робіт. Це безпосередньо пов'язано з нещодавніми суперечками щодо пріоритету в задачах, де OpenAI нібито використала результати, отримані за допомогою моделей інших лабораторій, без належного зазначення авторства. На відміну від традиційного математичного процесу, де доведення проходить через рецензування й обговорення в спільноті, машинний підхід залишає мало простору для такої рефлексії.
Порівняно з попередніми підходами до інтеграції обчислювальних інструментів у математику нинішня ситуація відрізняється масштабом і комерційним тиском. Раніше комп'ютери використовувалися для верифікації або пошуку контрприкладів, але не для масового виробництва «розв'язків» відомих проблем у рекордні строки. Паралельні зусилля лабораторій на кшталт DeepMind або Anthropic також зосереджуються на бенчмарках, однак саме OpenAI останніми тижнями найагресивніше просуває наратив про «прорив» у Millennium Prize Problems. Це створює конкурентну динаміку, де швидкість стає головною перевагою, а не глибина розуміння.
Наслідки для галузі очевидні: якщо спільнота почне орієнтуватися на машинні розв'язки як на основний спосіб просування, то скоротиться простір для повільної, але фундаментальної роботи. Студенти й молоді дослідники можуть втратити мотивацію до глибокого вивчення, оскільки «відповіді» вже існують у відкритому доступі. Крім того, виникає ризик розмивання авторства й відповідальності — хто несе відповідальність за помилку в ШІ-доведенні, якщо воно зібране з тисяч фрагментів?
Заява не заперечує користі ШІ для математики, але наголошує на необхідності негайного обговорення правил взаємодії. Лауреати закликають математичну спільноту, розробників і суспільство загалом виробити механізми, які збережуть цінність концептуального розуміння і правильного цитування. Без таких механізмів розбіжність цілей лише посилюватиметься, зачіпаючи не тільки математику, а й інші сфери інтелектуальної праці.
Ключове питання, яке залишається відкритим: чи вдасться спільноті математиків нав'язати свої стандарти верифікації та авторства розробникам ШІ, чи комерційна логіка остаточно перевизначить, що вважається «прогресом» у фундаментальній науці.
