गणितज्ञ आमतौर पर मार्केटिंग के बारे में खुले पत्र नहीं लिखते। लेकिन फ़ील्ड्स मेडल विजेताओं के एक समूह ने सितंबर में जो तर्क दिया, वह लगभग शब्दशः इस पर लागू होता है कि हमारा उद्योग एआई को कैसे मापता है। उनकी बात: समस्याएँ हल करना एक प्रॉक्सी है, और असली लक्ष्य समझ है। दोनों को एक मान लें, तो आप उसी चीज़ को नुकसान पहुँचा सकते हैं जिसे सुधारना चाहते थे।
क्या हुआ
The Next Web के अनुसार, 11 सितंबर को mathandai.org पर A Severe Misalignment of AI in Mathematics शीर्षक से एक घोषणा प्रकाशित हुई। साइट पर 25 हस्ताक्षरकर्ताओं के नाम हैं, जिनमें Terence Tao, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Cédric Villani, Pierre Deligne, Manjul Bhargava और Martin Hairer शामिल हैं। घोषणा का तर्क है कि समस्याएँ हल करना एक साधन और प्रॉक्सी है, जबकि गणित का प्राथमिक लक्ष्य वैचारिक समझ और अंतर्दृष्टि है। यह चेतावनी देती है कि बढ़ती गति से सही या ग़लत कथनों का बड़े पैमाने पर उत्पादन "उपजाऊ ज़मीन को नष्ट कर सकता है"। TNW इसे बेंचमार्क के बारे में एक बयान बताता है; इसमें किसी विशिष्ट घटना का नाम नहीं है।
उसी सप्ताह, एक अलग खुले पत्र ने Caltech में छात्रों द्वारा आयोजित एक एआई "Mathathon" की आलोचना की, इस प्रारूप को "slop mathematics" कहा और तर्क दिया कि एआई परिणामों के सत्यापन और सुधार का श्रम "बिना पारिश्रमिक, बिना श्रेय और बिना मान्यता" के रह जाता है। TNW की रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI ने 10 सितंबर को इस आयोजन से अपने US$1 मिलियन के क्रेडिट वापस ले लिए, जबकि Anthropic ने अपना योगदान बनाए रखा, और आयोजकों ने आवश्यकताएँ जोड़ीं लेकिन आयोजन रद्द नहीं किया।
यह क्यों मायने रखता है
गणितज्ञों की शिकायत एक जाने-पहचाने जाल के बारे में है। जब कोई कठिन, प्रसिद्ध समस्या बेंचमार्क बन जाती है, तो लैब्स उसके उत्तर बनाने के लिए ऑप्टिमाइज़ करती हैं। उत्तर मापे जा सकते हैं। समझ नहीं। समय के साथ, मापी जा सकने वाली चीज़ मूल्यवान चीज़ को बाहर धकेल देती है, और आउटपुट जाँचने का काम किसी और पर छोड़ दिया जाता है।
मार्केटिंग एआई में ठीक यही समस्या है। हम टूल्स को उन चीज़ों पर बेंचमार्क करते हैं जिन्हें गिनना आसान है: बनाए गए एसेट्स की संख्या, बचाया गया समय, क्लिक-थ्रू दर, ब्रांड का ज़िक्र करने वाले एआई उत्तरों का हिस्सा। ये संख्याएँ मायने रखती हैं। लेकिन मार्केटिंग का लक्ष्य आउटपुट नहीं है; लक्ष्य ग्राहकों को इतनी अच्छी तरह समझना है कि उनकी सेवा की जा सके, और ऐसा ब्रांड बनाना है जिस पर लोग भरोसा करें। जो प्रणाली चैनलों को कंटेंट से भर देती है और प्रॉक्सी मेट्रिक्स पर जीतती है, वह चुपचाप दोनों को कमज़ोर कर सकती है।
बिना भुगतान के सत्यापन वाली बात भी सटीक बैठती है। जनरेट किया गया कंटेंट बनाना सस्ता है और जाँचना महँगा। यदि जाँच आपके मेट्रिक्स में दिखाई नहीं देती, तो आपकी "उत्पादकता में बढ़त" आंशिक रूप से एक लेखा-चाल है।
मेरा शोध क्या कहता है
मेरा हालिया शोध इसी अंतर के इर्द-गिर्द बना है। हमारे SIGIR 2026 शोधपत्र SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content Homogenization में हम ठीक इसी समस्या से निपटते हैं कि एआई-लिखित कंटेंट एक जैसा होता जाता है: हर किसी का असिस्टेंट वही सक्षम, सामान्य पोस्ट बनाता है। हमारा तरीक़ा है लिखने से पहले वास्तविक संदर्भ डेटा प्राप्त करना, ताकि आउटपुट विशिष्ट बना रहे। विशिष्टता के बिना मात्रा "slop" का मार्केटिंग संस्करण है।
मापन के मामले में, मैंने e27 पर तर्क दिया है कि हर डैशबोर्ड हरा है, फिर भी कोई नहीं बता सकता कि क्या काम किया। ऊपर की ओर इशारा करने वाले सभी प्रॉक्सी मेट्रिक्स यह जानने के बराबर नहीं हैं कि परिणाम किस वजह से आए। और व्याख्या-योग्य एआई पर हमारे काम में, Against Opacity से लेकर MindFuse तक, लक्ष्य केवल बेहतर पूर्वानुमान नहीं, बल्कि ऐसी व्याख्या है जिससे मार्केटर सीख सके। यही गणितज्ञों की "वैचारिक समझ" का मार्केटिंग समकक्ष है।
मार्केटिंग टीमें इससे क्या सीख सकती हैं
- हर मेट्रिक के पीछे का लक्ष्य लिखें। हर एआई KPI के लिए एक वाक्य लिखें कि वह किस वास्तविक परिणाम का प्रतिनिधित्व करता है, और समय-समय पर जाँचें कि यह संबंध अब भी बना हुआ है।
- सत्यापन की लागत गिनें। एआई आउटपुट की समीक्षा और सुधार में लगे मानवीय समय को ट्रैक करें और उसे अपने ROI में शामिल करें।
- विशिष्टता मापें। अपने एआई-सहायता प्राप्त कंटेंट की तुलना प्रतिस्पर्धियों के कंटेंट से करें। यदि वह अलग पहचाना नहीं जा रहा, तो आप प्रॉक्सी जीत रहे हैं और ब्रांड हार रहे हैं।
- स्कोर की बजाय व्याख्याओं को प्राथमिकता दें। जो टूल बताता है कि कुछ क्यों काम आया, वह टीम का ज्ञान बढ़ाता है; जो केवल यह बताता है कि वह काम आया, वह निर्भरता बढ़ाता है।
- इंसानों को श्रेय दें। यदि लोग एआई आउटपुट को साफ़ कर रहे हैं, तो उस काम को दृश्यमान और मूल्यवान बनाएँ, उसे मान कर न चलें।
गणितज्ञ अपने क्षेत्र को एक ऐसी बेंचमार्क संस्कृति से बचा रहे हैं जो उत्तरों को समझ समझ बैठती है। मार्केटिंग को भी ख़ुद को इसी ग़लती से बचाना चाहिए।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
"A Severe Misalignment of AI in Mathematics" क्या है?
The Next Web के अनुसार, यह 11 सितंबर 2026 को प्रकाशित और 25 फ़ील्ड्स मेडल विजेताओं द्वारा हस्ताक्षरित एक घोषणा है। इसका तर्क है कि समस्याएँ हल करना गणित के वास्तविक लक्ष्य — वैचारिक समझ — का एक प्रॉक्सी है, और यह चेतावनी देती है कि तेज़ गति से बड़े पैमाने पर कथनों का उत्पादन इस क्षेत्र को नुकसान पहुँचा सकता है।
क्या OpenAI, Caltech Mathathon से हट गया?
The Next Web की रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI ने 10 सितंबर 2026 को छात्रों द्वारा आयोजित Caltech Mathathon से अपने US$1 मिलियन के क्रेडिट वापस ले लिए, जबकि Anthropic ने अपना योगदान बनाए रखा और आयोजन हुआ।
एआई और गणित की बहस का मार्केटिंग के लिए क्या अर्थ है?
यह प्रॉक्सी मेट्रिक्स के लिए ऑप्टिमाइज़ करने के बारे में एक चेतावनी है। मार्केटिंग टीमों को एआई मेट्रिक्स को वास्तविक परिणामों से जोड़ना चाहिए, मानवीय सत्यापन की लागत गिननी चाहिए, और मापना चाहिए कि एआई-सहायता प्राप्त काम विशिष्ट बना रहता है या नहीं।
स्रोत
- 'Slop mathematics': OpenAI walks away from a Caltech AI maths contest — The Next Web, 14 September 2026