最近、SNSやニュースで大きな話題になったのは、GPT-5が長年解決されていなかった Erdős 問題を解いたという衝撃的な主張です。これはまるで、AIが何千年も人類を悩ませてきた謎に挑み、ついにその扉を開けたかのように思わせます。一見すると、これはAIの絶大な可能性を示す絶好の証拠のように見えました。けれども、冷静に調査してみると、その裏にはもっと複雑な真実が隠されていたのです。実は、いわゆる「ブレークスルー」とされたニュースも、GPT-5が既存の研究資料から情報を引き出しただけであったことが判明しました。例えば、トーマス・ブルームという数学者にとっては見慣れた研究だったのかもしれませんが、その一方で、多くの人には未知のものだったと言います。この出来事は、私たちに大きな教訓をもたらしました。それは、多くの研究機関や企業が、メディアの注目を浴び、資金獲得のために未検証の成果を過大に宣伝しがちな傾向です。実際に、その過剰な誇張は社会の誤解を生み、科学や技術の発展スピードを歪めてしまう危険を伴います。例えば、アメリカでは、こうした hype（過剰な期待）が投資を呼び込み、AIはすでにすべての難問を解決できるという幻想を生むかもしれません。しかし、実情はどうかと言えば、AI の進歩は、依然として人間の知性と創造性に大きく依存しているのです。

このように、魅力的な見出しの裏にはしばしば誤解や誇張が潜んでいます。例えば、デミス・ハサビスやテレンス・タオといった著名な研究者たちは、「AIは人間の直感やひらめきを奪うものではなく、むしろ補助役として非常に役立つ」と断言しています。具体的な例としては、AIが膨大なデジタル図書館から重要な論文を瞬時に抽出し、研究者に最適な情報を提供している様子を想像してみてください。ドイツや日本の研究者たちが、AIの力を借りて数千、あるいは数万本の論文を数秒でスキャンし、関係性や未解決の問題をハイライトしている光景は、まさに未来の研究室の姿です。こうした高速かつ精密な情報処理により、研究者たちは従来の何十倍も効率よく研究を進めることが可能になっています。さらに、AIはパターン認識とデータの矛盾点を見つけるのも得意であり、我々人間が何ヶ月もかけて気づくような微妙な違いや予想外のつながりを瞬時に探し出してしまいます。これを脅威と見るべきではなく、むしろ顕微鏡のように、見えにくい知識のなかの隠された関係性を明らかにし、新たな発想や理論の種を見いだすための強力な道具だと捉えるべきです。こうした支援のおかげで、研究のスピードと深みは格段に向上し、私たちの創造性を高める大きな力となるのです。

ただし、GPT-5に関する今回の誤った情報は、貴重な教訓も含んでいます。多くの過剰な期待や誇張は、一瞬のうちに人々の期待を高め、その期待が裏切られたときに、分断や不信を生む原因となります。組織や企業は、競争に勝つために早々に成功を宣言し、多額の資金や注目を集めようとしますが、その裏側にはバランスのとれた視点や現実的な理解が必要です。たとえば、日本やドイツのように、AIを「人間の能力を高める協働パートナー」として位置付け、単なる置き換えではなく、共同作業を促進することが重要だと考える国々もあります。例えるなら、リレーのバトンのように、AIは信頼できるハンドラーとして、繰り返しの作業や大量の情報処理を担う役割を果たします。一方で、人間は最も難しい、革新的な部分に集中することができる環境が整うのです。数学研究の現場でも同じです。AIは、データベースからの検索や計算を効率化し、興味深いデータや兆候を教えてくれますが、根本的な革新や深い洞察を生み出すのは、やはり人間の直感です。したがって、慎重に現実を見据えた期待を持ち続けることが、AIとともに未来の数学を推し進める最も確実な方法です。そうすれば、AIは奇跡の魔法の杖ではなく、私たちの探究心を絶えずサポートする信頼できるパートナーとして、共に未来を切り拓く力となるのです。