Le mathématicien Frank Calegari exhorte ses pairs à juger tout travail comme assisté par l'IA

Le mathématicien Frank Calegari affirme que son domaine doit cesser de prétendre que l'IA est un sujet secondaire et changer la façon dont il récompense le travail [1]. Dans un article invité sur le blog de Terence Tao, il plaide pour juger chaque article comme si l'IA avait aidé, recruter par des conversations en personne et exiger davantage des revues [1].

À quoi répond l'essai ?

Calegari qualifie la publication par OpenAI en octobre de plus de 700 articles de recherche comme un tournant dans l'histoire des mathématiques. [1] Il écrit aussi que ces articles sont atrocement rédigés, violent les attentes communautaires en matière d'attribution et que certains sont même faux [1].

Calegari cite le probabiliste Hugo Duminil-Copin, qui a écrit qu'aucun des grands problèmes ouverts qu'il avait mentionnés dans sa carrière n'était resté intact après l'annonce [1].

Que veut Calegari que les mathématiciens fassent ?

La première proposition de Calegari est d'évaluer tout le travail mathématique comme s'il était assisté par l'IA. Il affirme que les articles doivent être récompensés pour les idées, les questions et les connexions, pas pour des résultats qu'une machine pourrait produire [1].

Il veut que les postdocs et les étudiants en doctorat soient interviewés en personne plutôt que recrutés à partir d'un dossier papier. Ses autres propositions : exiger davantage des revues, conserver la largeur et la compétence technique dans la formation doctorale, donner de meilleurs séminaires et assumer davantage la propriété des résultats de l'IA [1].

Cet essai est-il pessimiste ?

Non. Calegari écrit que l'IA abaisse les barrières pour explorer de nouvelles directions auparavant inaccessibles, et que les mathématiciens devraient être plus ambitieux [1]. Il critique la ruée d'articles assistés par l'IA sur arXiv visant à être les premiers à prouver des choses [1].

Notre lecture

Avis : Voici la réponse la plus pratique à ce jour aux démonstrations par IA : changer le recrutement et l'évaluation au lieu de débattre si les machines comprennent. Si les départements de mathématiques l'adoptent, d'autres domaines de recherche devront affronter la même question sur ce qui compte encore comme une contribution.

Ce que nous n'avons pas pu vérifier

• Si Terence Tao soutient chaque proposition ; le billet est un essai invité de Frank Calegari.
• Combien de départements ou revues prévoient d'adopter ces suggestions.
• Le blog note que le billet a été converti depuis un autre format de fichier à l'aide de l'IA ; nous citons le texte publié.