AIは「広める」から「作る」へ。テレンス・タオの考え

2026.4.25

最近、ずっとPCの中にAIを入れる作業をしている。

Gemmaを動かしたり、Claude Codeでツールを作ったり。
気づくと、一日中AIと向き合っている日も増えてきた。

そんな中で、中嶋聡さんのメルマガで紹介されていたのをきっかけに、テレンス・タオの論文を調べてみた。

テーマは、「AI時代に、人間の知的活動はどうあるべきか」。

今まさに手元でAIを触っているタイミングだったこともあって、少し気になった。

テレンス・タオは、いま生きている中でも「世界最高峰クラス」と言われる数学者で、フィールズ賞も受賞している人物だ。

そして読んでいて、いちばん最初に引っかかったのが、論文の出発点だった。

論文の出発点は、すごくシンプルだった。

これまでの技術は、「広める」ことを自動化してきた。

印刷術、インターネット。
どれも、人間が作ったものを効率よく伝えるための道具だった。

でも、いまのAIは違う。

「作る」ことそのものを、自動化し始めている。

ここが、決定的に違う。

数学の世界では、すでにAIが複雑な証明を生成できるようになっているらしい。

でも、タオはそこで面白いことを言っている。

経験のある数学者は、証明を読んだときに
「なるほど、だからこうなるのか」という直感的な理解を得る。

タオはこれを「smell test」と呼んでいる。

匂いでわかる、みたいな感覚。

でもAIが作った証明には、その「匂い」がない。

形式的には正しい。
でも、「なぜそうなるのか」が体感として入ってこない。

これは、わかる気がした。

最近、自分もAIにいろいろなことをしてもらっているけれど、
ちゃんとしているのに、どこか手触りがないことがある。

情報としては正しい。
でも、「腑に落ちる感じ」が弱い。

タオは、AIの使い方を3段階で整理している。

まず短期的には、「バニラ・エッセンス」みたいに使えと言う。

少量なら料理の風味を引き立てる。
でも入れすぎると全部同じ味になる。

AIも同じで、文章の整理や校正にはいいけれど、
中身の核まで任せると、逆に薄くなる。

中期的には、「レッドチーム」として使う。

つまり、人間が作ったものを、AIにチェックさせる役割。

ここが面白い。

「AIに作らせる」ではなく、
「人間が作ったものを、AIで検証する」

この方向のほうが価値が出るという考え方。

そして長期的な話になると、かなり哲学的になる。

タオは、3つの極端な考え方を否定している。

人間の知性はただの記号操作だ、という見方。
人間にはAIにない“魂”があるという見方。
AIにすべて置き換えるべきだという見方。

どれも違う、と。

その代わりに出てくるのが、「コペルニクス的な見方」。

人間の知性が特別な中心ではないと認める。

でも、それでも人間の利益を最優先にすることは矛盾しない。

これを読んでいて、少し安心した。

AIがどれだけ進化しても、
「人間がどう使うか」という軸は、消えない。

結局やっていることはシンプルで、

「どこまでを自分が考えて、どこからをAIに任せるか」

という線引きだと思った。

AIは、すごく便利だし、どんどん賢くなる。

でも全部を任せると、逆に“匂い”が消える。

用途ごとに使い分ける。

使い方の設計が、そのままアウトプットの質になる。

PCの中でAIを動かしながら、

世界最高峰の数学者が考えていることと、
自分の手元で起きていることが、少し繋がった気がした。

しばらくは、この距離感を探る作業が続きそうだ。

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From “Sharing” to “Creating”: Thoughts After Reading Tao’s Paper on AI

Recently, I’ve been spending a lot of time setting up AI locally on my computer.

Running models like Gemma, building small tools with Claude Code.
Before I know it, there are days where I’m interacting with AI almost the entire time.

In the middle of that, I came across a paper by Terence Tao, introduced in a newsletter by Satoshi Nakajima.

The theme was simple but important:
What should human intellectual activity look like in the age of AI?

Since I was already working closely with AI on my own machine, it felt like the right timing to read it.

Terence Tao is widely regarded as one of the greatest living mathematicians, a Fields Medalist and a central figure in modern mathematics.

What struck me first wasn’t a complex argument, but the starting point of the paper.

It was surprisingly simple.

Until now, technology has been about helping us spread what we create.

Printing, the internet,
all tools that made it easier to distribute human-made ideas.

But AI is different.

It is starting to automate the act of creating itself.

That’s a fundamental shift.

In mathematics, AI can already generate complex proofs.

But Tao points out something interesting.

Experienced mathematicians don’t just check whether a proof is correct.
They feel it. They have a sense of “why this works.”

He calls this the “smell test.”

A kind of intuition.

AI-generated proofs, even when correct, often lack that “smell.”
They don’t give you that internal understanding.

I found that relatable.

I’ve been using AI a lot recently, and sometimes I get answers that are perfectly correct,
but somehow lack a sense of depth.

The information is there.
But it doesn’t fully land.

Tao describes three stages of how we might use AI.

In the short term, he compares it to vanilla essence.

Used in small amounts, it enhances the flavor.
Used too much, everything starts to taste the same.

AI works the same way. It’s useful for structuring and refining ideas,
but if you rely on it too heavily, the core becomes thin.

In the medium term, he suggests using AI as a red team.

Not to create from scratch, but to challenge and verify what humans produce.

That shift is important.

Not “let AI create everything,”
but “use AI to test and refine human thinking.”

In the long term, the discussion becomes more philosophical.

Tao rejects three extreme views:

That human intelligence is nothing more than symbol manipulation.
That humans possess a unique “soul” AI will never have.
Or that AI should fully replace human cognition.

Instead, he proposes something like a Copernican perspective.

Human intelligence may not be the center of everything.
But that doesn’t mean we stop prioritizing human values.

Reading this, I felt a sense of clarity.

No matter how far AI advances, the core question remains:

How do we choose to use it?

In the end, it comes down to a simple line:

Where do we think for ourselves,
and where do we let AI take over?

AI is powerful, and getting better every day.

But if we hand over everything, that “smell”—that intuition—disappears.

It’s about balance.
Designing how we use it.

And that design directly shapes the quality of what we produce.

Working with AI locally on my computer,
I started to feel a connection between what a world-class mathematician is thinking about
and what’s happening right in front of me.

For now, I think I’ll keep exploring that distance.

It feels like that’s where the real work is.