Профессор математики Чикагского университета Фрэнк Калегари считает, что из-за развития ИИ академическим институтам необходимо изменить подход к найму исследователей. По его мнению, способность кандидата четко формулировать исследовательское видение и навыки личного общения становятся важнее, чем просто наличие опубликованных работ.
Калегари опасается, что ИИ позволяет младшим исследователям массово генерировать доказательства, не обладая глубокими знаниями. Он предлагает отказаться от оценки только письменных материалов в пользу 30-минутных очных собеседований, которые позволяют отличить специалистов с собственным видением от тех, кто полагается исключительно на автоматизированные инструменты.
Профессор раскритиковал работу приемных комиссий, которые принимают решения на основе отдельных научных статей, так как теперь такие результаты могут быть созданы нейросетями. Он подчеркнул, что университеты обязаны уделять больше внимания обучению аспирантов навыкам математической аргументации и выражения своих мыслей.
Математическое сообщество сталкивается с неопределенностью из-за экспансии ИИ-компаний. OpenAI уже представила сотни решений для сложнейших математических задач. В то время как часть преподавателей полностью отказывается от использования ИИ, другие пытаются интегрировать технологии в свои исследования.
Студенты требуют от университетов четких правил использования ИИ. Согласно опросу в MIT, в академической среде ощущается нехватка руководящих указаний по этому вопросу. Профессор Корнеллского университета Стивен Строгац отметил, что математики с развитыми навыками коммуникации становятся более востребованными, так как они могут интерпретировать результаты работы ИИ.
