Axiom Math 希望将数学从人工智能垃圾中拯救出来

Согласно материалу TechCrunch, стартап Axiom Math оценивает себя в 1,6 млрд долларов и предлагает способ защитить математику от потока недостоверных результатов, созданных ИИ. За последний месяц только OpenAI выпустила 719 рукописей с решениями некоторых самых сложных задач в этой области, а даже компьютерные проверки иногда дают сбои. Axiom считает, что математика может избежать этой участи не за счёт замедления, а опираясь на более прочный фундамент. Компания хочет создать проверенную основу, на которую смогут опираться ИИ-агенты при написании программ и, в перспективе, при проведении научных исследований. В среду компания объявила, что формально верифицировала проект Stacks, один из крупнейших массивов математических знаний, когда-либо созданных людьми. Математики высоко ценят этот проект. Преподаватель Колумбийского университета Питер Вуит утверждает, что «ничего по-настоящему сравнимого нет», и сравнивает проект с известными книгами Бурбаки, в которых в XX веке математика была заново выстроена на основах. Коллега Вуита из Колумбийского университета Йохан де Йонг создал проект Stacks в 2005 году как открытый справочник. С тех пор в него вносят вклад математики, наращивая результаты от алгебры университетского уровня до самых продвинутых идей в алгебре, геометрии и теории чисел. Парк ИИ-агентов Axiom перевёл примерно 7 654 страницы библиотеки примерно в 16 миллионов строк проверяемого компьютером кода. Формализация математики означает, что структура, лежащая в её основе, надёжна. Математики переписывают доказательство в виде кода на языке программирования Lean, а программа-помощник доказательств проверяет код построчно. Если доказательство проходит проверку, математики могут быть уверены в его логической корректности. Инженеры используют ту же идею, называемую формальной верификацией, чтобы подтвердить работоспособность своих конструкций чипов, а исследователи во Франции применяли её для поиска ошибок в программе расчёта семейных пособий. Для такой библиотеки, как Stacks, проверка каждой теоремы составляет лишь часть задачи. Теоремы и определения в Stacks связаны между собой, и каждая опирается на предыдущие. Многие результаты похожи на родословное дерево и восходят к более ранним. Именно эта взаимосвязанность поначалу вызывала у Axiom сомнения в том, что проект вообще получится. Команде нужно было сохранить все связи между примерно 16 миллионами строк кода Lean. «Большое и тонкое в жизни плохо сочетается», — заявила CEO Axiom Карина Хонг в разговоре с TechCrunch. По её словам, Stacks представляет собой собрание математических результатов, которое служит фундаментом математики. Нужно, чтобы теоремы были согласованы и не противоречили друг другу, а определения не конфликтовали между собой. Хонг 25 лет, она бросила докторантуру по математике в Стэнфорде и основала компанию в марте 2025 года. В марте Axiom привлекла 200 миллионов долларов в раунде серии A под руководством Menlo Ventures. «Мы не были уверены, что написание кода на интуиции сможет сохранить красоту Stacks», — сказала Хонг. Чтобы справиться с проектом, команда задала агентам свободную структуру и позволила им работать параллельно. Ашвин Сваминатан, член технического персонала Axiom, пояснил: «В случае Stacks мы задали иерархию, но это не было полной иерархией, которая диктовала бы, чем занимается каждый агент. Агенты сами находили себе задачи и выделяли те, над которыми могли работать параллельно». Axiom также обучила собственные модели хорошо работать с математикой, и, по словам Хонг, такой подход есть не у большинства других стартапов в сфере верификации. Сначала команда опиралась на одного из своих внутренних экспертов по Lean, который учил агентов человеческому чутью на красивые решения. Со временем, по словам Хонг, агенты стали усваивать этот вкус самостоятельно. Результат закрывает один из самых больших пробелов в формализованной математике. «Если посмотреть, что уже формализовано в математике, видна огромная чёрная дыра, и она охватывает алгебраическую геометрию», — сказал Сваминатан. До сих пор исследователи, которые хотели проверять новые работы по алгебраической геометрии с помощью Lean, почти не имели на что опереться. «Теперь имеют», — добавил он. Axiom утверждает, что каждый проверенный результат становится строительным блоком, так что будущие доказательства смогут опираться на проверенную математику, а не начинаться с нуля. Терence Tao, математик из UCLA и обладатель медали Филдса, сформулировал общую идею проще: «Чем больше у вас формализованных доказательств, тем больше формализованных доказательств вы можете создать». Математики — не единственная целевая аудитория Axiom. Разработчики уже давно не могут гарантировать, что их код свободен от ошибок и уязвимостей безопасности. Эта проблема растёт по мере того, как ИИ-агенты пишут всё больше мирового кода. Axiom делает ставку на то, что программное обеспечение будущего должно опираться на проверенные основы, как это уже делает Stacks. «Мы считаем, что математика — это область, где стоит начинать создавать такие вещи, и что этот навык переносим, — сказал Сваминатан. — Агенты могут читать наш код, понимать его и строить на его основе новую инфраструктуру. Наша формализация Lean теперь является основой, на которую могут опираться агенты». Хонг ожидает, что именно так, параллельно и с выбором собственных задач, как Axiom создавала Stacks, будет проходить большая часть будущей работы ИИ. По её мнению, ИИ-агентам понадобится хорошо устроенная, пригодная для повторного использования база знаний, чтобы не производить мусор. «Вам нужна многоразовая библиотека, на которую агенты смогут опираться и продолжать расширять границы», — сказала Хонг. Она добавила, что если заложить плохие инженерные решения в начале, то агентам будет очень трудно расширять эти границы. Уверенность Хонг в этом подходе настолько велика, что она бросила прямой вызов: «Я открыто призываю все компании, занимающиеся программированием, заняться формализацией в таком масштабе». Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.