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刚刚,陶哲轩、邓煜等25名“数学界诺奖”得主联名警告:AI正在摧毁数学界

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AI 越强,数学越危险。

这句话不是悲观者说的,是25位被誉为“数学界诺贝尔奖”的菲尔兹奖得主说的。

就在刚刚,9月12日凌晨, 菲尔兹奖得主、数学天才陶哲轩发文称,联合25名 菲尔兹奖得主联名签署一份宣言,认为 AI 公司将解决数学问题作为衡量标准的做法,对数学科学本身是有害的。



“大模型的数学能力显著提升,甚至能够解决许多数学领域中一些重要的未解难题。然而,人工智能公司将解决数学难题作为衡量标准的做法,对数学科学本身以及整个数学界都造成了损害。人工智能公司的目标与数学界的目标严重不符。我们认为,这只是影响其他科学和创意行业乃至整个社会的更广泛协调性问题的冰山一角。”陶哲轩发文指出,AI正在对数学界造成破坏性影响。

陶哲轩表示,AI有望增强和加速真正的数学研究和理解。数学作为一门学科,需要从多个方面适应这些变化。然而,这些变化最终是造福于该领域还是产生破坏性影响,很大程度上取决于掌控这项新技术的人们的决策。这些问题必须紧急解决,数学界、开发这些技术的公司以及更广泛的社会都必须重视这些问题,因为在许多其他形式的智力工作中,社会也将面临类似的问题。

陶哲轩早前还强调,“我们现在已经看到,即使是有人在研究某个问题的传言,也能引发大量 AI 驱动的努力,在原始研究项目来得及发挥其全部潜力之前就将其‘压平’。激励机制现在可能正指向不再与更广泛的社区分享任何有前景的研究方向,这将逆转几个世纪以来开放科学的传统,并对该领域的未来造成严重的长期损害。”


据悉,陶哲轩(Terence Tao)是全球知名的美籍华裔数学家,也是历史上获得 菲尔兹奖 (数学界最高荣誉)最年轻的学者之一,1975年出生于澳大利亚阿德莱德,目前担任美国加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCLA)教授。

陶哲轩 2岁时就能自学算术,9岁时开始学习大学数学课程,20岁时获得美国普林斯顿大学博士学位,24岁晋升为UCLA正教授,被许多人视为同代人中最杰出的数学家。

2006年,年仅31岁的他荣获菲尔兹奖,表彰他在偏微分方程、组合数学、调和分析和堆垒数论等领域的贡献。而陶哲轩与合作者本·格林共同证明了“素数序列中包含任意长度的等差数列”,这是数论领域的重大突破。

事实上,最近一年,AI已经开始解决更多数学和科学问题,尤其成功解决了一系列困扰数学家数十年的难题。

今年5月,OpenAI宣布,其的一个全新通用推理模型自主攻克并推翻了离散几何学中沉睡了近 80 年的核心猜想——埃尔德什(Erdős)单位距离问题。

今年9月9日,OpenAI表示,其最新的人工智能技术解开了一道“千禧年大奖难题”:尚未向公众发布的最新模型之一仅用88小时就解决了数学家所称的“纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题”。这个问题涉及一组常用于预测天气的方程。

这些方程描述水和其他流体的运动。纳维-斯托克斯难题没有明确的实用价值,它探讨的是这些方程在某些情况下是否会完全失效。OpenAI的证明声称已经定义了这样一种情况。

这意味着,至少在理论上,物理定律本身在某些条件下会失效:例如,水可能被引发自行爆炸。但数学家和物理学家并不认为这种数学上的失效真的会在物理世界中导致这样的结果。

纳维-斯托克斯难题是克莱数学研究所在2000年选定的七个“千禧年大奖难题”之一,目的是追踪数学在新千年的进展。

每个难题的解答都配有100万美元的奖金。

2003年,俄罗斯数学家格里戈里·佩雷尔曼解决了其中一个难题——庞加莱猜想——但他拒绝了奖金以及随后获得的菲尔兹奖。

现在,第二个千禧年难题或许已经解决——但并非由人类解决。

实际上,千禧年大奖难题是该领域研究最为密集的课题,也是重要的未解数学难题,连人类数学家很难解开。

因此,OpenAI声明再次清晰地表明,AI正在从根本上改变数学的最高领域,该领域长期以来被视为人类成就的巅峰,这一变化让一些数学家感到振奋,同时也引发了另一些人的担忧。

“这是我们过去12个月所看到的发展轨迹的一个壮观顶点,”OpenAI研究员塞巴斯蒂安·布贝克在谈到该公司的新解法时说。

陶哲轩当时对纽约时报表示,这些难题是灯塔。它们是吸引人类科学家努力的绝佳焦点。

陶哲轩是众多公开警告最新AI系统可能最终损害数学领域的数学家之一。他说,如果人工智能技术几乎不需要人类数学家的参与就能解决难度最大的问题,它们可能会削弱人类对这一领域的理解。

OpenAI表示,它使用多达1万个协同工作的“AI智能体”解决了纳维-斯托克斯难题。运行如此大量的人工智能系统很可能花费了数百万美元,这是因为驱动人工智能技术的专用芯片需要消耗大量电力。

OpenAI研究科学家诺姆·布朗称这是一个“非常昂贵的过程”,但他补充说,随着OpenAI等公司提高效率,运行AI技术的成本往往会下降。

周二,该公司发布了一篇论文,描述了其解决方案,包括Lean证明,让外部数学家得以了解其智能体是如何攻克这一难题的。但对陶哲轩博士来说,这仍然无法替代人类自己解决问题。他将OpenAI比作一位找到通往隐秘瀑布之路的野外向导。

“这有一定价值,”他说。“但一旦有人展示了一条通往瀑布的特定路径,人们就会直接走那条路。他们不会花那么多时间寻找其他路径。”

值得一提的是,还有很多数学学者,不太相信AI能够解决所有的数学问题。

本周二,37岁的中国“ 菲尔兹奖 ”得主邓煜则表示, “如果人工智能可以解决所有数学问题,我就退休,写我的 百合 小说。”

邓煜是百合题材作品的忠实粉丝,百合是日本小说和漫画的一种类型,描绘了女性之间亲密的友谊和浪漫关系。


邓在后来写道,AI在数学界造成了“不安和急躁的氛围”。

“未来一两年内,这波浪潮过后,形势将逐渐明朗。数学界自然会缓慢适应,一个新的生态系统正在逐步形成。”

邓煜进一步澄清称,他“目前并没有在写百合小说。那句话完全是开玩笑。我不认为AI能够发展到解决所有数学问题的程度,至少不能解决我在帖子中提到的那些问题。”


Artur Avila (Fields Medal 2014)
Manjul Bhargava (Fields Medal 2014)
Caucher Birkar (Fields Medal 2018)
Pierre Deligne (Fields Medal 1978)
Yu Deng (Fields Medal 2026)
Simon Donaldson (Fields Medal 1986)
Hugo Duminil-Copin (Fields Medal 2022)
Alessio Figalli (Fields Medal 2018)
Martin Hairer (Fields Medal 2014)
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Maxim Kontsevich (Fields Medal 1998)
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Peter Scholze (Fields Medal 2018)
Stanislav Smirnov (Fields Medal 2010)
Terence Tao (Fields Medal 2006)
Maryna Viazovska (Fields Medal 2022)
Cédric Villani (Fields Medal 2010)
Wendelin Werner (Fields Medal 2006)
Efim Zelmanov (Fields Medal 1994)

事实上,AI 越来越能解决数学问题,而OpenAI 那十个 "菲尔兹奖级" 难题不是编的。但我越来越觉得,“能解题”和“会数学”是两回事。

打个比方你就懂:一个刷题机器考全省第一,和数学家之间的差距,从来不是分数,是 "这题为什么有意思"。

AI 现在就是那个刷题机器。它擅长在给定框架里找答案,可数学这门学科从诞生那天起,就不是为了找答案,是为了找问题。能答对的人一抓一大把,能提出好问题的人,一个时代没几个。AI 的短板,恰好卡在最值钱的那一段。

很多人把这份声明读成“数学家怕失业”,我觉得浅了。

菲尔兹奖得主这个群体,是全世界最不缺聪明、也最不缺退路的一群人,真怕 AI 抢饭碗,转行做量化就完了。

他们怕的是另一件事:AI公司正在改写数学的规矩,规矩一旦坏了,数学就变质了。

古德哈特定律说得最透:当衡量标准变成目标,它就不再是好标准。AI 公司把解题当 KPI,数学就只剩下能被 KPI 衡量的部分。刷难题、抢首发、发通稿。

Astra 被指控偷走数学家 20 年的成果,FrontierMath 背后藏着 OpenAI 的出资,这些事凑到一起,数学家看到的不是技术进步,是资本进场后学术圈的规矩被逐个击穿。

数学是个慢学科,一个证明要被同行反复检查、消化、认可,才能变成知识;而 AI 在批量生产“正确垃圾”,陶哲轩说成功率只有 1% 到 2%,但架不住量大,垃圾把真货淹了,数学就完了。

AI很强,但它强的方向和数学需要的方向,不是一个方向。数学要慢、要严谨、要共同体共识;AI 公司要快、要刷榜、要季度汇报。

我们也不觉得 AI 会杀死数学,计算器当年也没杀死算术。但计算器出现那会儿,没有人把 "算得快" 当卖点全世界打广告。

AI 公司真想跟数学家做朋友,第一步不是多解几道题,是别把数学当广告牌。尊重署名,让验证回到同行评审,别用发布会代替论文。

数学家要的从来不是 AI 闭嘴,是 AI 公司把手从裁判席上拿开。

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