01 AI成果引发数学界震动OpenAI公布一系列长期数学难题的解决方案今年5月一个未公开的内部模型推翻80年历史的单位距离猜想最近的Astra模型在多个学科领域取得突破。OpenAI发布博客文章《数学与理论计算机科学的10大进展》声称Astra在量子博弈论、高维球体填充问题等方面有重大成果这在数学界引起巨大轰动。此前虽有个别突破但此次一次性公布10个成果且都是数学家真正关心却长期未能解决的问题。不过这些成果的归属和宣布方式引发关注。OpenAI最初称10个问题过去10年无进展后悄悄修改说法因其中一篇论文提到借鉴了两位研究人员的进展。一些研究人员对此不满认为OpenAI未充分承认所使用的成果但总体上人们仍认为这是令人印象深刻的突破。02 AI数学能力参差不齐目前人工智能系统在小学数学运算方面表现不佳如计数、计算一周天数、判断时间等仍存在困难但在高端抽象数学领域日益出色。人工智能能力在过去半年到一年间有巨大飞跃从在专业领域表现糟糕变得似乎相当出色。当系统能力积累到一定程度会出现质的飞跃它们善于在不同领域建立联系以新的方式应用旧方法从而能够解决数学问题。数学是一个庞大的领域人工智能在某些方面表现出色而在计数等基础方面和拓扑学等抽象领域仍然较差。这种表现的参差不齐引发了关于数学家生存危机的讨论既源于模型表现出色的部分也源于中间模糊地带人们不确定会发生什么。03 成果背后的疑问这些成果是基于以往研究的涉及归属权问题。人们也质疑成果的可重复性不清楚为得到这10个成果OpenAI进行了多少次尝试。同时也不确定这些成果是模型独立完成还是由实验室高薪聘请的人类数学家指导。由于模型未发布任何人想要独立测试都很困难。而且人类的干预在使用模型时仍然必要很多数学家表示知道如何指出问题模型才会表现得好否则很难发挥其作用。04 数学家的反思与担忧数学家们在反思“模型是如何做到这些的这种能力是否会对数学领域构成威胁”。他们还思考“如果可以将工作自动化而又不理解其中原理那会怎样”这触及到“数学是什么为什么要研究数学为什么重视这个领域”等更深层次的问题。人们担心人工智能会解决所有已知问题但不会开辟新的研究领域或提出新问题使数学领域变得枯燥乏味。对于年轻数学家来说如果选择的研究领域在攻读学位过程中被人工智能解决会陷入困境。目前数学领域的人大多仍处于震惊状态还没从“模型开始能够完成原本认为它们做不到的事情”这一事实中缓过神来。05 外界质疑与多面影响外界存在质疑声音加里·马库斯指出一个领域的成功不意味着在所有领域都能成功。虽然人工智能能力在不断拓展但发展不均衡如在拓扑学等领域进展有限。在数学领域人工智能有实现资源民主化的可能有天赋的本科生能在其帮助下完成高水平工作并发表论文但也存在问题。一方面大量人工智能生成或辅助的论文充斥出版物和预印服务器很多人因缺乏数学能力无法验证成果另一方面运行模型成本高昂可能使一些研究人员被排除在外且研究经费申请难以考虑到这些快速变化的因素。许多数学家签署《莱顿宣言》拒绝被人工智能的炒作所迷惑但人工智能实验室仍将数学作为广告宣传的工具。数学家担心人工智能会封闭数学领域的发展减少解决问题的经济激励打破数学领域的基本动力。即使是对人工智能在数学领域发展感到兴奋的人也不确定这会将数学领域带向何方。有数学研究员认为目前模型不会让数学家过时只会在工具包中占据有用位置若使用得当人工智能将对数学产生积极影响。但人们对于“对谁来说是积极影响”“什么是使用得当”仍存疑问未来一年左右情况或许会逐渐明朗OpenAI需展示模型实现成果的方式其他实验室也会带来更多透明度让更多数学家深入思考。