「AIが難問を解きまくってる今、博士に進んで大丈夫なんか」 3Blue1Brownが、まさにこの質問に40分かけて答えた動画を出してた（公開4日で200万再生超）。全部見たので、要点を日本語でまとめておく。 結論から言うと、動画の答えは「今ほど数学に進むのに良い時はない」。ただ理由が意外だった。 1. 数学者の仕事は「証明」だけじゃない。問いを選ぶ、理論を作る、応用する、人に伝える。価値もお金の流れも、実は証明以外のところが大きい（お金の最大の出どころは授業！） 2. AIの見方：「その時点の到達点は過大評価されがち。でも進む速度は過大評価されてない」 3. 仮にAIの方が証明が上手くなっても、自分で証明する訓練の価値は消えない。機械の方が重いものを持ち上げられても、筋トレに意味があるのと同じ 4. いちばんの核心。これまでは「証明できた＝理解した」だった。これからは、証明は数値計算と同じ「生データ」になる。目標は、そこから理論を構築すること 5. 機械が説明まで上手くなっても、人が口で伝える力の価値はむしろ上がる。人は説明の分かりやすさより「本気で好きな人」を見て学ぶ気になるから。これはYoutubeで人が熱心に説明する動画に需要があるのと同じ 6. 今が一番いい時なのは、AIで新しいことができるからじゃない。分野全体が「変わらなあかん」と分かっていて、新しく入ってくる人の声を聞く準備ができてるというのもある 7. 明日やることは「ノートPCを閉じて、仲間と長い散歩をして、自分は数学の何が好きか話すこと」 大学に所属せずに独立研究者してる身として、一番いいなと思ったのは4と5。 論文を毎日1本読んでポッドキャストで話してるけど、もちろんAIに要約させたらそれで良いじゃんという人もいる。私がそれでも続けてるのは、自分が面白がって話すことに意味があると思ってるから。あと単純に自分が楽しんでいるからというのもある。 AIに奪われない研究の仕事は「解く」ことより、「面白がって、人に渡す」ことなのかもしれん。これは数学だけじゃなく、地球科学でも科学一般でも同じ。