OpenAI ha annunciato di aver risolto uno dei sette "Millennium Problems", i problemi matematici più difficili al mondo, quelli per cui il Clay Mathematics Institute offre un milione di dollari a chi ci riesce, e prima di questa settimana ne era stato risolto solo uno in 25 anni. Il problema si chiama Navier-Stokes e riguarda le equazioni che descrivono il movimento dei fluidi, quelle usate per le previsioni meteo, un modello non ancora pubblico di OpenAI ci ha messo 88 ore, mettendo al lavoro fino a 10mila agenti IA in contemporanea. Costi altissimi, certo, ma il punto non è quello.
Il punto è quello che dice Terence Tao, considerato il miglior matematico vivente, e che da mesi mette in guardia sui rischi di questa corsa: risolvere un problema con l'IA senza passarci sopra ore, giorni, anni di ragionamento umano rischia di svuotare il valore stesso della matematica. La sua immagine è perfetta, è come avere una macchina che solleva pesi al posto tuo in palestra, il risultato c'è ma tu non hai costruito nessun muscolo. E lo stesso Tao paragona OpenAI a una guida che ti mostra la strada per una cascata nascosta, utile la prima volta, ma poi tutti prendono solo quel sentiero e nessuno cerca più altre vie.
È un tema che riguarda molto più della matematica, riguarda ogni volta che deleghiamo a uno strumento il momento più faticoso e formativo di un lavoro, e ci ritroviamo con il risultato ma senza il percorso che ci avrebbe reso più capaci.
Rock n roll!
POST di Rudy Bandiera