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日本Yahoo記事：フィールズ賞受賞者25人が「待った」 AIが数学の難問を解くことの、何が問題なのか

 次はYahooに掲載されたライターMasumiさんによる記事の要約です。

9月11日、テレンス・タオ氏や日本の森重文氏らフィールズ賞受賞者25人が、AI企業に向けた緊急声明を発表した。発端は、米OpenAIによるミレニアム懸賞問題「ナビエ・ストークス方程式」の特定条件下での解決発表とみられる。

数学者たちが危機感を抱くのは「AIの活用」そのものではなく、AI企業の性能競争により「解くこと（結果の速さ）」ばかりが重視され、本来最も重要な「理解を深めるプロセス」が置き去りにされる点にある。声明では、未解決問題のターゲット化、査読や継承プロセスの軽視、アイデアの帰属の曖昧さ、試行錯誤を通じた学習機会の喪失という4つの懸念を指摘している。

この問題は数学界にとどまらず、仕事や勉強でAIを使うすべての人に共通する。単にAIから手早く結論を得るだけでなく、背後にある仕組みを自分の頭で考え、試行錯誤する時間を確保するバランス感覚が問われている。

参考リンク：フィールズ賞受賞者25人が「待った」　AIが数学の難問を解くことの、何が問題なのか

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Hugging Face

 
Hugging Faceは世界中のAIモデルやデータセットを誰でも自由に共有・ダウンロードして使える「AI版のGitHub（オープンソース共有プラットフォーム）」です。

参考リンク：Hugging Face

編集ソフトも動画生成AIも使わずに、解説動画を作っています【制作の裏側を解説】

 
jsonファイルはこのようなところでもつかえるのですね。

semanticaとは？AIの判断の根拠を丸ごとグラフに残すOSSが話題！

 
AIの判断根拠を記録しておくことは大事ですね。

なぜ、一番賢いAIはほとんど使われないのか｜Qwen3.8-27Bが家で動く【ゆっくり解説】

 
結局、自分のPCで動きそうなモデルをダウンロードしているということです。

AIエージェントが「使えない」と感じたら試すスキル「mattpocock/skills」

 

ollamaとLM Studio

 チャットを使うだけであれば、どちらでもよい、というか、アプリひとつで対応できるLM Studioの方が良いかもしれない。ollamaだったら、べつにdockerとopen-webuiを準備しなくてならないから。しかし、エージェントAIまで考えるとバックグラウンドで走るollamaが必要になるので、結局、ollama(llama.cpp)について勉強することにはなる。