Czterdziestu dwóch członków i zagranicznych członków Royal Society, wśród nich medaliści Fieldsa Martin Hairer, Peter Scholze, Wendelin Werner, Timothy Gowers i James Maynard, podpisało 16 września 2026 roku list otwarty do prezesa akademii Paula Nurse’a, w którym nazywają tempo rozwoju sztucznej inteligencji sytuacją kryzysową i wzywają Royal Society do przekazania tego stanowiska rządowi oraz mediom. Bezpośrednim powodem jest to, co sygnatariusze zaobserwowali we własnej dziedzinie: w ciągu trzech miesięcy modele OpenAI i Anthropic przeszły od poziomu dobrego studenta do rozwiązania wielu otwartych problemów badawczych, w tym jednego z siedmiu problemów milenijnych.
- 42 członków i zagranicznych członków Royal Society, w tym medaliści Fieldsa Martin Hairer, Peter Scholze, Timothy Gowers i James Maynard, podpisało 16 września 2026 roku list otwarty do prezesa akademii Paula Nurse'a, wzywając do uznania tempa rozwoju AI za sytuację kryzysową i przekazania tego stanowiska rządowi oraz mediom.
- Bezpośrednim impulsem do powstania listu było ogłoszenie przez OpenAI 8 września 2026 roku, że jego wewnętrzny model – przy użyciu około 10 tysięcy jednocześnie działających instancji agentów i w ciągu 88 godzin – rozwiązał problem istnienia i gładkości równań Naviera-Stokesa, jeden z siedmiu problemów milenijnych Clay Mathematics Institute otwartych od mniej więcej 90 lat.
- Sygnatariusze zaznaczyli w przypisie, że nie mogą zweryfikować metodologii stojącej za rozwiązaniem Naviera-Stokesa, ponieważ powstało ono w modelu wewnętrznym OpenAI niedostępnym z zewnątrz, a ich obserwacje odnoszą się do publicznie dostępnych modeli, takich jak ChatGPT6-Astra.
Jeden z sygnatariuszy, Timothy Gowers, potwierdził podpisanie listu publicznie: https://twitter.com/wtgowers/status/2100347454986072332.
I have signed a letter from 42 fellows and foreign members of the Royal Society to Paul Nurse, the president of the society, concerning the need to treat the serious risks of AI as an emergency.https://t.co/PmlrgrJ7hh
— Timothy Gowers @wtgowers (@wtgowers) September 16, 2026
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Sygnatariuszy jest 42 i żaden nie ma istotnych powiązań z firmami AI
List otwarty do prezesa Royal Society Paula Nurse’a podpisali wyłącznie matematycy będący członkami (Fellows) albo zagranicznymi członkami (Foreign Members) brytyjskiej akademii nauk. Pierwsze zdanie dokumentu deklaruje, że nikt z sygnatariuszy nie ma istotnych powiązań z firmami rozwijającymi sztuczną inteligencję.
To zastrzeżenie jest opatrzone przypisem, który warto czytać dokładnie. Sygnatariusze przyznają w nim, że większość z nich korzysta z narzędzi AI, wielu otrzymało bezpłatny dostęp do czołowych publicznie dostępnych modeli, a część ma nieformalne i nieodpłatne kontakty z matematykami pracującymi w firmach AI, co przekładało się na wcześniejszy dostęp do niektórych modeli. Deklarowana niezależność dotyczy więc braku zatrudnienia i pieniędzy, a nie braku kontaktu z branżą.
Na liście widnieją między innymi Luis Fernando Alday, Ingrid Daubechies, Marcus du Sautoy, Timothy Gowers, Ben Green, Martin Hairer, James Maynard, Jonathan Pila, Peter Sarnak, Peter Scholze, Ulrike Tillmann, Claire Voisin i Wendelin Werner. Pełną treść listu wraz z listą nazwisk opublikował Ben Green, profesor Uniwersytetu Oksfordzkiego i jeden z sygnatariuszy, na blogu Proofs and Prompts 17 września 2026 roku.
Terence Tao listu nie podpisał, choć go popiera. W komentarzu redakcyjnym do gościnnego wpisu Bena Greena na swoim blogu napisał: „Popieram ten list” / „I support the letter”, dodając, że jako korespondencyjny członek Royal Society pracował przy różnych współpracach z branżą AI i z tego powodu nie kwalifikował się na sygnatariusza.
Bezpośrednim tłem jest rozwiązanie problemu Naviera-Stokesa przez wewnętrzny model OpenAI
OpenAI ogłosiło 8 września 2026 roku, że jego system rozwiązał problem istnienia i gładkości równań Naviera-Stokesa, jeden z siedmiu problemów milenijnych wyznaczonych przez Clay Mathematics Institute w 2000 roku. Firma opublikowała zarówno opis dowodu, jak i formalizację w języku Lean.
Liczby z komunikatu OpenAI pokazują skalę operacji. Do pracy użyto wewnętrznego modelu, który według firmy jest istotnie sprawniejszy od GPT-6 Astra. Grupa agentów, która wypracowała rozwiązanie, liczyła rzędu 10 tysięcy jednocześnie działających instancji. Agenci doszli do wyniku w sobotę 5 września 2026 roku, około 88 godzin po uruchomieniu pierwszych z nich. Formalizacja i weryfikacja w Lean zajęły dodatkowe 17 godzin i wykonał je GPT-6 Astra. W trakcie pracy nad samym Navierem-Stokesem agenci wymienili 2,7 mln wiadomości i zużyli około 130 mld tokenów wyjściowych. W ramach całego przedsięwzięcia, obejmującego też inne problemy, było to 4,9 mln wiadomości i około 300 mld tokenów.
Pytanie o to, czy trójwymiarowy przepływ może utracić gładkość, pozostawało otwarte przez mniej więcej 90 lat, od pracy Jeana Leraya z 1934 roku. OpenAI zaznaczyło, że nie zamierza ubiegać się o nagrodę milenijną za ten wynik.
Sygnatariusze listu zrobili w tym miejscu istotne zastrzeżenie, które w relacjach medialnych często ginie. W przypisie napisali, że nie mogą mieć pewności co do dokładnej metodologii stojącej za rozwiązaniem problemu Naviera-Stokesa, a ich uwagi odnoszą się do wyników czołowych publicznie dostępnych modeli, takich jak ChatGPT6-Astra. Rozwiązanie, które uruchomiło całą dyskusję, powstało bowiem w modelu wewnętrznym, do którego nikt spoza OpenAI nie ma wglądu.
List wskazuje cztery obszary poza matematyką, w których modele mogą być równie silne
Matematyka nie jest tematem listu, tylko punktem obserwacyjnym. Sygnatariusze piszą, że skoro systemy osiągnęły taki poziom w ich dziedzinie, to jest wysoce prawdopodobne, że są porównywalnie silne w innych domenach technicznych, i że trzeba założyć podobnie szybkie tempo zmian ich możliwości również tam.
Autorzy wymieniają cztery przykłady:
- cyberbezpieczeństwo,
- sterowanie bronią autonomiczną,
- opracowywanie czynników biologicznych i chemicznych,
- ukierunkowane rozpowszechnianie dezinformacji.
To założenie, a nie ustalenie. List nie przedstawia żadnych danych o zdolnościach modeli w tych czterech obszarach i sam formułuje je w trybie „musimy założyć”. Piszę o tym wprost, bo różnica między obserwacją a ekstrapolacją jest tu całą osią sporu.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
List nie firmuje szacunku „ponad 10 procent”, tylko odmawia nazwania go hype’em
Sygnatariusze powołują się na obawy zgłaszane przez byłych pracowników dużych firm AI, którzy szacowali prawdopodobieństwo wyginięcia ludzkości na nawet 10 procent w ciągu najbliższej dekady. Kluczowe zdanie listu brzmi: „Uważamy, że to sytuacja kryzysowa” / „We believe this is an emergency”. Dalej autorzy piszą, że wzrost możliwości modeli, który obserwują w swojej dziedzinie, przekonuje ich, iż takich wypowiedzi nie wolno odrzucać jako hype’u, oraz że zanim sytuacja stanie się oczywista dla szerokiej publiczności, może być już za późno na działanie.
Ben Green musiał to doprecyzować już w dyskusji pod wpisem na blogu Terence’a Tao. Odpowiadając na zarzut, skąd w ogóle bierze się liczba 10 procent, wyjaśnił, że list sam tego nie twierdzi, tylko relacjonuje wypowiedź kogoś innego i sprzeciwia się jej dyskredytowaniu.
Kontekst tych wypowiedzi jest świeży. Według Times Higher Education obawy nasiliły się po tym, jak badacz Anthropic Jacob Coxon odszedł z firmy i ostrzegł przed dziesięcioprocentowym ryzykiem zagłady ludzkości do końca dekady. Następnie szef Anthropic Dario Amodei wezwał do spowolnienia rozwoju AI, a jego apel poparli Sam Altman z OpenAI i Elon Musk. Musk, którego model Grok wielokrotnie budził kontrowersje, pozostaje członkiem Royal Society po tym, jak akademia nie przychyliła się do apeli części członków o odebranie mu tego statusu.
Najmocniejsze w tym liście nie są argumenty, tylko to, kto go podpisał. Czterdziestu dwóch ludzi, którzy zawodowo zajmują się weryfikowaniem, czy coś jest prawdą, mówi: patrzymy na naszą własną dziedzinę i to, co widzimy, nas przeraża. To inna kategoria sygnału niż wypowiedź prezesa firmy, która sprzedaje modele.
Ale mam z tym listem dwa problemy. Pierwszy: skok od „modele są świetne w matematyce” do „będą równie świetne w projektowaniu patogenów” jest założeniem, a nie wnioskiem z danych. Autorzy są na tyle uczciwi, że nazywają to założeniem. Media, które ten list opisują, zwykle już nie.
Drugi jest poważniejszy i dotyczy samego OpenAI. Wynik, który uruchomił tę lawinę, powstał w modelu wewnętrznym. Nikt z zewnątrz nie może go uruchomić, przetestować ani sprawdzić, jak zachowuje się w innych zadaniach. Sygnatariusze sami to zaznaczają. Jesteśmy więc proszeni o uznanie sytuacji za kryzysową na podstawie możliwości, których nie da się niezależnie zweryfikować, ogłoszonych przez firmę, która ma interes w tym, żeby wydawały się imponujące. To nie unieważnia ostrzeżenia. To pokazuje, jak niewygodna jest pozycja, w której znalazło się środowisko naukowe.
I pytanie otwarte, na które list nie odpowiada: co konkretnie miałoby zrobić Royal Society? Wydać oświadczenie? Czytelnik jednego z komentarzy pod tekstem Times Higher Education zadał je dosadniej: jaki ciężar ma taka deklaracja i wobec kogo.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Podpisów jest już blisko 200, ale to nie jest stanowisko całego środowiska
Autorzy udostępnili osobną wersję dokumentu do podpisu dla matematyków spoza Royal Society. Według Times Higher Education liczba sygnatariuszy wzrosła od publikacji listu do niemal 200 badaczy.
Zgody w środowisku jednak nie ma. Timothy Gowers, który podpisał list do Paula Nurse’a, odmówił podpisania innego wrześniowego apelu, deklaracji „A Severe Misalignment of AI in Mathematics” opublikowanej na mathandai.org i firmowanej przez 25 laureatów Medalu Fieldsa. W eseju wyjaśniającym tę decyzję, opublikowanym 17 września 2026 roku, napisał, że zgadza się co do tego, że mamy do czynienia z kryzysem, ale inaczej ten kryzys diagnozuje. Jego zdaniem realnym zagrożeniem nie jest zalew dowodów generowanych przez AI, tylko rozpad struktur społecznych, które przekazują wiedzę matematyczną kolejnym pokoleniom, oraz odpływ ludzi, którzy w innych warunkach zrobiliby doktorat z matematyki.
To dwa różne dokumenty, które łatwo pomylić:
| List do Royal Society | „A Severe Misalignment of AI in Mathematics” | |
|---|---|---|
| Adresat | Paul Nurse, prezes Royal Society | brak jednego adresata, apel na mathandai.org |
| Sygnatariusze | 42 członków i zagranicznych członków Royal Society, później blisko 200 badaczy | 25 laureatów Medalu Fieldsa |
| Data | 16 września 2026 | wrzesień 2026 |
| Główny temat | ryzyko egzystencjalne w domenach poza matematyką | wpływ AI na samą matematykę, atrybucja i plagiat |
| Żądanie | zajęcie stanowiska wobec rządu i mediów | standardy jawności i cytowania w pracy z AI |
W dyskusji pod wpisem Terence’a Tao pojawiły się też głosy jednoznacznie krytyczne wobec listu, od zarzutu o ułatwianie regulatory capture, czyli przechwycenia regulacji przez duże firmy, po tezę, że publiczne szacunki ryzyka wyginięcia są same w sobie formą hype’u. Jeden z komentujących podał własny szacunek ryzyka egzystencjalnego w przedziale 1-5 procent i wskazał, że większym zagrożeniem jest wykorzystanie AI przez ludzi o złych intencjach niż scenariusz samodzielnego wymknięcia się systemów spod kontroli.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polski kontekst: na AI Summit PJAIT padło pytanie, czy za 20 lat będą jeszcze matematycy
Tego samego dnia, w którym powstał list do Royal Society, na szczycie AI Summit PJAIT 2026 dr Bartosz Naskręcki z Wydziału Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu zapytał, czy za pięć, dziesięć lub dwadzieścia lat na świecie będą jeszcze matematycy.
Naskręcki opisał scenariusz odwrotny do tego, którego dotyczy list brytyjski. Jego zdaniem naukowcy mogą zacząć ukrywać własne prace przed modelami AI, co ograniczyłoby komunikację wewnątrz środowiska. W wersji pesymistycznej algorytmy same rozwiązywałyby problemy, publikowały dowody i je recenzowały, a ludzie straciliby dostęp do tej wiedzy, bo nie rozumieliby kroków pośrednich. W tym scenariuszu nikt nie wychwyciłby momentu, w którym kolejne rozwiązania zaczynają być błędne. Prelekcję zakończył jednak optymistycznie: wśród osób, które odetną się od AI, jego zdaniem naturalnie odrodzi się zainteresowanie matematyką uprawianą po ludzku.
List do Paula Nurse’a jest skierowany do brytyjskiej akademii nauk i dotyczy brytyjskiego rządu oraz brytyjskich mediów. Nie ma w nim żadnego odniesienia do Polski ani do prawa unijnego. Polskie przełożenie jest na razie wyłącznie pośrednie i sprowadza się do tego, że te same pytania zadają u nas matematycy z tych samych powodów, a decyzje o tempie rozwoju modeli zapadają w Kalifornii, nie w Warszawie ani w Brukseli.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz listu otwartego 42 członków Royal Society do Sir Paula Nurse’a z dnia 16.09.2026, którego pełną treść wraz z listą sygnatariuszy opublikował Ben Green na blogu Proofs and Prompts w dniu 17.09.2026, oraz oficjalnego komunikatu OpenAI o rozwiązaniu problemu Naviera-Stokesa z dnia 08.09.2026. Wykorzystano także materiały Times Higher Education, blog Terence’a Tao „What’s new” oraz artykuł The Decoder, który zwrócił uwagę redakcji na temat.
Kontekst polski: relacja WP Tech z prelekcji dra Bartosza Naskręckiego na AI Summit PJAIT 2026 z dnia 16.09.2026.
Cytaty z listu otwartego oraz wypowiedzi Terence’a Tao i Bena Greena zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji na temat reakcji Royal Society na list oraz dalszego wzrostu liczby sygnatariuszy.
