陶哲轩在博客详细论述了当前 AI 在数学推理中存在严重错位:模型擅长模式匹配但无法真正理解数学直觉,数学家群体对此普遍感到担忧,Hacker News 热度554点。
在过去的几个月里,大语言模型(LLM)的数学能力有了显著提升,甚至已经能够在数学的许多领域解决重大悬而未决的问题。然而,AI 公司将解决数学问题作为基准测试的推动力,对数学科学和数学界都是有害的。AI 公司的目标与数学界的目标严重错位。我们认为这是更广泛的对齐问题的一部分,正在影响其他科学和创意职业,乃至整个社会。
研究数学涉及理解形状、数字和自然现象的基本结构。在漫长的世代传承中,它积累了大量的复杂思想、方法、抽象概念以及其他用于理解数学世界的工具。反过来,现代技术和科学也都建立在数学工具之上。
著名问题往往充当着标志性和灯塔般的作用,人们借此来衡量对数学世界认知的提升。解决其中一个问题通常是获得新洞察和新方法的标志,这些方法和思想会通过漫长的艰苦过程——报告、讨论、简化——被数学家社区研究。在这一过程的最后,理想情况下会形成一本教科书式的成果呈现,适合任何研究生乃至本科生学习。有些数学思想甚至会走得更远,在数十年或数百年后成为全体民众都能理解和使用工具。
数学界在许多方面运作方式是人类社会的缩影。它由使用各种不同方法的个体组成,却被核心价值观凝聚在一起。我们职业中最宝贵的资源是学生和思想,我们极其用心地培养它们。我们感到有责任让它们成长为最大潜力的样子,直到它们能够在数学世界中独立生活。对于学生,我们常常带着培养技能的核心意图来建议问题,使他们在研究和其他方面取得进步方面处于有利位置。我们的思想通过演讲、私下交流和仔细的撰写来传播,将其与前人的思想联系起来。这些过程无一例外地需要时间,并且基于人与人之间的互动。
近几个月来,AI 在解决重大数学问题上的成功甚至在数学界之外也成为头条新闻。但解决问题只是实现概念理解和洞察这一主要目标的工具和代理。在 AI 领域忘记这一点,可能会将工具转向主要目标的对立面。事实上,以越来越快的速度大规模生产「对/错」陈述,可能会破坏肥沃的土壤,而非为新思想注入生命。
这些解决方案往往在匆忙中被宣布,没有留下时间进行适当的撰写、分离出新方法和思想,以及引用他人相关的先前工作。与所有创意职业一样,这引发了严重的归属和剽窃问题。此外,没有愿意照顾 AI 生成思想的发展并将其融入数学 canon 的数学家,AI 构想的思想将永远无法完全活起来,而数学家之间至关重要的代际传承链条也将断裂。
我们正在目睹对智力工作的普遍威胁,AI 使用的结果与其最初目的之间存在错位。在许多领域和活动中,多年的训练传统上不仅用于产生最终的答案或产品,也用于培养理解能力和提出新问题的能力。然而,AI 系统建立在大量先前人类工作的基础上,越来越能够直接产生这类工作的结果,而这些目标不再对齐。数学界现在面临的问题与其他科学和创意职业面临的问题类似,并预示着全人类可能面临的问题:如何确保在 AI 改变工作方式的同时,我们不会忘记这项工作最初应该实现的目标。
AI 为加强和加速真正的数学研究和理解提供了潜力。作为一个职业,数学将需要在几个方面适应这些变化。然而,这些变化最终是惠及该领域还是具有破坏性,将在很大程度上取决于控制这项新技术的人类所做的决定。
这些问题必须紧急处理,在数学界内部、处理这些技术开发的公司,以及更广泛地——整个社会——都将面对其他许多形式的智力工作中出现的类似问题。
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