एआई (Artificial Intelligence) गणितीय शोध का हिस्सा तेजी से बन रहा है। इसकी क्षमता से कठिन समस्याओं पर काम और तकनीकी लेखन तेज हो रहा है, लेकिन गणितज्ञों के बीच श्रेय, गोपनीयता और मानव योगदान को लेकर बेचैनी बढ़ी है। कई शोधकर्ता तकनीक की आलोचना करते हुए भी इसका इस्तेमाल पूरी तरह छोड़ नहीं पा रहे हैं।
न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर बकमास्टर ने OpenAI पर अपने तरीके की नकल करने का आरोप लगाया था। इसके बाद भी उन्होंने कंपनी के कोडिंग एजेंट Codex का इस्तेमाल अपने शोध-पत्रों की भाषा और ढांचे को व्यवस्थित करने के लिए किया। उनका कहना है कि एआई इतना उपयोगी है कि इससे पूरी तरह दूर रहना मुश्किल हो गया है।
बकमास्टर ने Codex और Anthropic के Claude की मदद से Navier-Stokes existence and smoothness problem पर काम किया था। इस काम में Anthropic के शोधकर्ता लेवेंट अल्पोगे भी शामिल थे। बकमास्टर के मुताबिक, OpenAI ने समाधान तक पहुंचने के लिए हजारों एजेंट तैनात किए, लेकिन उसे यह पता चलने के बाद कि समीकरण हल होने के करीब था।
OpenAI के ऐलान पर विवाद
बकमास्टर के सार्वजनिक आरोपों के बाद OpenAI ने जांच की। कंपनी ने अपने ऐलान में बदलाव करते हुए कहा कि 8 सितंबर 2026 को हुए ऐलान और उससे जुड़े शोध-पत्र से पहले 2 महीनों में बकमास्टर के Codex prompts ने सिस्टम को किसी भी तरह प्रभावित नहीं किया था, जिसमें training भी शामिल है।
बकमास्टर का कहना है कि एआई का गणित की सीमाओं को आगे बढ़ाना महत्वपूर्ण है। लेकिन लंबे समय से अनसुलझी समस्याओं के समाधान जारी करते समय मानव शोध को सही श्रेय न देना गैर-जिम्मेदाराना है।
जर्मन गणितज्ञ एंड्रियास थॉम ने भी ऐसा ही सवाल उठाया। OpenAI ने अगस्त में कहा था कि उसके Astra मॉडल ने geometric group theory की तकनीकों का इस्तेमाल कर एक पुरानी समस्या हल की। थॉम ने बताया कि इस क्षेत्र की तकनीक विकसित करने में उन्होंने 2 दशकों से अधिक समय लगाया है।
थॉम ने कंपनी के शोधकर्ताओं मार्क सेल्के और सेबास्तियन ब्यूबेक से पूछा कि मॉडल ने उनके काम के बारे में कैसे सीखा। उन्होंने OpenAI के उस दावे पर भी आपत्ति जताई कि पिछले 10 साल में समस्या पर कोई प्रगति नहीं हुई थी। कंपनी ने बाद में अपना प्रेस रिलीज बदल दिया।
थॉम और उनके एक सहयोगी ने परिणाम आने से पहले के महीनों में ChatGPT का इस्तेमाल किया था। थॉम के मुताबिक, उन्हें बताया गया कि उनकी बातचीत को training data में शामिल नहीं किया गया। फिर भी उन्हें भरोसा नहीं है कि उनका काम परिणाम को प्रभावित नहीं कर सकता था।
श्रेय और गोपनीयता का सवाल
गणित में आम तौर पर शोधकर्ता peer review के जरिए अपने निष्कर्षों की जांच कराते हैं और पहले के काम पर आगे बढ़ते हुए योगदान का श्रेय देते हैं। एआई एजेंटों के काम करने के हर चरण को इंसान पूरी तरह नहीं समझ पा रहे हैं। इससे यह सवाल उठ रहा है कि किसी समाधान में किसका योगदान कितना था।
कॉर्नेल के गणितज्ञ एलेक्स टाउनसेंड ने पूछा कि जब trillion-dollar कंपनियां गणितीय शोध में शामिल हों, तब एक इंसान के रूप में योगदान देने का अर्थ क्या रह जाता है। उनके अनुसार, वह एआई से उत्साहित भी हैं क्योंकि इससे ऐसे काम संभव हैं जो अकेले नहीं हो पाते, लेकिन अपनी भूमिका को लेकर चिंतित भी हैं।
थॉम ने ChatGPT का इस्तेमाल जारी रखा है। उन्होंने अपने काम को training में इस्तेमाल होने से रोकने के लिए privacy settings बदली हैं। उनका कहना है कि लेखन तेज करने के लिए यह बेहद efficient है। OpenAI के विश्वविद्यालयों और enterprise स्तर के विकल्पों में users के data को models की training में इस्तेमाल न करने की setting default रहती है।
बकमास्टर को डर है कि कोई गणितज्ञ grammar सुधारने के लिए एआई का इस्तेमाल करे और उसका वर्षों का काम user data में शामिल होकर किसी दूसरे शोधकर्ता तक पहुंच जाए। उनके मुताबिक, यही बात गणितज्ञों की सबसे बड़ी चिंताओं में से एक है।
समुदाय में विरोध और आगे की चुनौती
कुछ गणितज्ञ एआई कंपनियों के साथ सहयोग को लेकर अधिक सख्त रुख अपना रहे हैं। 25 Fields medalists ने open letter में कहा कि एआई कंपनियों और गणितज्ञों के बीच गंभीर असंगति है। 4,000 से ज्यादा लोगों ने Leiden Declaration पर हस्ताक्षर किए हैं। इसमें गणितज्ञों, funders और politicians के लिए एआई के असर से निपटने की सिफारिशें हैं।
Caltech से जुड़े 2,000 से ज्यादा लोगों ने संस्थान में होने वाले एआई गणित hackathon को रोकने की मांग की। इस आयोजन को Anthropic और OpenAI का समर्थन मिला था, हालांकि OpenAI बाद में इससे अलग हो गया।
थॉम का मानना है कि एआई से मिलने वाली efficiency के कारण इसे लंबे समय तक रोकना मुश्किल होगा। खासकर शुरुआती करियर वाले गणितज्ञों को डर है कि अगर वे एआई का इस्तेमाल नहीं करेंगे, तो वे अलग-थलग पड़ सकते हैं। छात्रों ने भी अपने भविष्य को लेकर सवाल पूछने शुरू कर दिए हैं।
बकमास्टर ने एआई आधारित गणित में अस्थायी समझौते और स्पष्ट ground rules की मांग की है। इनमें नतीजे जारी करते समय references सही देना भी शामिल है। वह अपने अधूरे शोध-पत्रों को सुधारने और गणितज्ञों को अपने काम की व्याख्या देने की जिम्मेदारी स्वीकार करते हैं। OpenAI के साथ बातचीत की संभावना से वह पूरी तरह इनकार नहीं करते, लेकिन सावधानी को जरूरी मानते हैं।
निष्कर्ष
गणितज्ञ एआई की उपयोगिता से इनकार नहीं कर रहे, लेकिन श्रेय, डेटा और मानव योगदान के लिए स्पष्ट नियम चाहते हैं। तकनीक को रोकना कठिन दिख रहा है, इसलिए बहस अब उसके इस्तेमाल की शर्तों और अगली पीढ़ी के शोधकर्ताओं की भूमिका पर केंद्रित है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Q. गणितज्ञ एआई को लेकर चिंतित क्यों हैं?
उनकी मुख्य चिंताएं शोध का श्रेय, निजी काम का training data में इस्तेमाल और एआई के निर्णयों को पूरी तरह न समझ पाना हैं।
Q. बकमास्टर ने OpenAI पर क्या आरोप लगाया था?
उन्होंने कंपनी पर अपने तरीके की नकल करने का आरोप लगाया था। OpenAI ने बाद में अपने ऐलान में बदलाव किया और उनके Codex prompts के प्रभाव से इनकार किया।
Q. एंड्रियास थॉम ने OpenAI से क्या पूछा?
उन्होंने पूछा कि OpenAI के मॉडल उनकी विकसित की गई तकनीकों और उनके पुराने शोध के बारे में कैसे सीख पाए।
Q. क्या गणितज्ञ एआई का इस्तेमाल बंद कर रहे हैं?
नहीं। कई गणितज्ञ इसकी आलोचना के बावजूद लेखन, coding और शोध की गति बढ़ाने के लिए इसका इस्तेमाल जारी रखे हुए हैं।
Q. Leiden Declaration क्या है?
यह गणित में एआई के असर से निपटने के लिए recommendations वाला दस्तावेज है, जिस पर 4,000 से ज्यादा लोगों ने हस्ताक्षर किए हैं।
Q. Caltech के लोगों ने क्या मांग की?
Caltech से जुड़े 2,000 से ज्यादा लोगों ने एआई गणित hackathon को suspend करने की मांग की थी।
Q. गणित में एआई को लेकर आगे की बड़ी चुनौती क्या है?
समुदाय को यह तय करना है कि एआई से बने नतीजे कैसे जारी हों, मानव योगदान का श्रेय कैसे मिले और युवा शोधकर्ताओं को कैसे मार्गदर्शन दिया जाए।
