8月2日、The Decoderが「AI keeps cracking unsolved math problems, and mathematicians have mixed feelings」と題した記事を公開した。AIが数学の未解決問題を連続で攻略し始めた今、数学者たちの反応は単純な歓迎でも拒絶でもない——その複雑な本音が浮き彫りになっている。

AIが「未解決問題」を連発している

ここ数ヶ月、数学におけるAIの進展が加速している。Epoch AIが提供する難関ベンチマーク「FrontierMath: Open Problems」では2問目の未解決問題が解かれ、OpenAIの新モデル（元記事では"Astra"と表記）は難易度の異なる未解決問題を10問解いた状態で発表された。2026年4月にはカーネギーメロン大学のチームがラムゼー理論の未解決問題を、SATソルバー・LLM生成コード・形式証明検証の組み合わせで解いた論文を発表している。

その1週間後には、人間の研究者がそのコア証明技法を応用して別の主要な予想を反証するに至った。AIが証明を出すだけでなく、人間の数学者の思考を触発するサイクルが生まれ始めている。

数学者たちの本音：ツールとして使う派

ロンドン大学クイーン・メアリー校の数学教授Abhishek Sahaは、X（旧Twitter）でこう書いている：

「私の研究領域では、フロンティアAIモデルは少なくとも優秀で疲れを知らない博士課程学生と同等以上だ」

SahaはGPT-5.5 Proを使って1日で、以前なら数週間かかっていた作業を終えた。彼は自分の役割が「オーケストラを全部演奏する奏者」から「指揮者」へと変わりつつあると表現する。

ただし楽観的な立場の中にも陰りはある。フィールズ賞受賞者のTimothy Gowersは2000年に「コンピュータが定型的な検証を担い、数学者はより深いアイデアに集中できる黄金時代が来る」と予言した人物だが、当の本人は今、複雑な感情を抱いている。彼はブログでこう書く：

「GPT 5.6 Proが、私がかなりの時間をかけていた問題を一発で解いてしまったことが2度あった。足元の地面を引き抜かれたような感覚で、正直あまり気持ちよくなかった」

問題が解けたこと自体は歓迎しつつも、彼が最も恐れるのは「数学的文化の破壊」だ。深い専門性を長年かけて磨く人間が減れば、数学の文献だけが膨大に増え続け、それを本当に理解する人間コミュニティが消える可能性がある。

数学の「スピリチュアルな喪失」を語る声

より厳しい見方をするのが数学者のKirwin Hampshireだ。なお彼はSubstackで発信する書き手であり、元記事もSubstackの投稿を出典としている。学術機関への所属等は明記されていないが、その問いかけは数学コミュニティで広く共感を集めている。Hampshireは「数学の暗夜」と題した文章で、「AIが効率的に定理を証明できるとしても、人間は証明を評価・提示・鑑賞できる」という同僚たちの自己慰めを真っ向から否定する。

「最近のライデン宣言は、私には"よく消音された悲鳴"に見える」

Hampshireにとって、数学とは単なる問題解決ではなく、「人間が歴史的に言語化できないものや神秘的なものに触れてきた営み」だ。彼はボルヘスの短編「バベルの図書館」を引き合いに出す。すべての名作が既に存在し、悪魔の司書があらゆる続きを書いてしまう世界で、作家はなぜ書き続けなければならないのか、と問う。

Redditのスレッドでは「恥ずかしがらずに正直に話してほしい」と他の数学者に呼びかけており、証明の正しさではなく「数学することの意味」というスピリチュアルな次元での喪失感を率直に語る姿勢が共感を集めている。

天才数学者テレンス・タオの見立て：「証明過多」の時代

2026年の国際数学者会議（ICM）でテレンス・タオは、現在の状況を20世紀初頭の「数学的基礎論の危機」になぞらえた。あの危機がパラドックスや不完全性定理を通じて数学をより強固にしたように、今回の混乱も数学の価値観と作業手法を再定義するきっかけになると見る。

タオが警告するのは「証明の希少性が証明過多に変わる」事態だ。結果が人間が処理できる速度を超えて積み上がれば、「どの結果が重要か」「どう提示すべきか」「研究の目標は何か」を問う役割が人間に残る。それはそれで意義のある仕事だと彼は言う。

AIはまだ最難関には届かない

進展があるとはいえ、限界もある。Epoch AIのベンチマークで最難関の「Major Advance」「Breakthrough」カテゴリではAIはいまだ1問も解けていない。ミレニアム懸賞問題（各100万ドル、6問が未解決）はAIにとっても人間にとっても依然として難攻不落だ。OpenAIのモデルもこれらは解けなかった。

数学者Trefor Bazettが指摘するように、AIはグラフ理論のような分野では強いが、そうでない分野も多い。「学生が数年かけて数学の力を磨くことに不安を感じるのは理解できる。だが幸いなことに、まだそこには至っていない」というのが現時点での結論だ。

ライデン宣言：コミュニティのルール作りは始まったばかり

3,000人以上の数学者が署名したライデン宣言（国際数学連合が支持）は、AIの拒絶ではなく、利用時の透明性・著者の権利保護・人間の最終責任を求めるものだ。Gowersは「AIが人間の文化的営みとしての数学を脅かしうる」という文書の問題意識には共感しつつも、署名はしていない。その理由として彼は、宣言の文言が自分の立場を完全には反映していないと感じている旨をブログに記している。この「概ね支持するが署名はしない」という微妙な距離感は、AIに対する数学者コミュニティ全体の複雑な心境を象徴していると言えるだろう。コミュニティがAIとどう向き合うかのルール作りは、まだ始まったばかりである。

詳細はAI keeps cracking unsolved math problems, and mathematicians have mixed feelingsを参照していただきたい。