AI 生成的数学成果让人类面临难题

作者：Hannah Press

AI 在数学领域再度取得里程碑式进展：OpenAI 公开了一款未发布模型产出的 700 多篇手稿，就在几天前 Meta 分享了数学家借助其 Muse Spark 模型撰写的多篇论文。

为何重要：AI 产出数学研究成果的速度已经超过了人类的理解能力。早期的讨论主要围绕人类如何引导 AI 以及当 AI 发展过快时我们会失去什么。最新计算需要解决的问题远远超出了证明和定理的范畴：如果我们跟不上 AI 的步伐会怎样？

新闻要点：OpenAI 的数学文稿涵盖 372 个成果族，该公司表示，每个成果族都解决了数学或理论计算机科学领域的某个公开问题，或者在该问题上取得了实质性进展。许多证明已通过软件完成逻辑错误校验，其余证明尚未通过校验，OpenAI 承认这些证明可能存在错误。

专家观点：在本周的 Mixture of Experts 节目中，嘉宾们讨论了 AI 生成的最新数学成果，以及对于需要理解这些成果的人来说有何意义。IBM

Kush Varshney 研究员表示，数学远不止我们大多数人在学校学到的分数和乘法运算。“它是一套思维过程，让我们得以探索某个由公理和公社定义的世界，并能确凿无疑地证明某个性质成立，”他说。“这是一场理解之旅。

IBM 高级研究科学家 Skyler Speakman 指出，人类的注意力是有限的。“我们的能力本就有限，”他表示。“这是否意味着人类开始陷入一种不断筛选 AI 生成内容的无休止循环？我们曾在其他领域看到过这种情况，但这种趋势是否真的在数学领域开始出现？”

言外之意：如果说要由 AI 来寻找答案，那么人类就要肩负起解读答案的责任。Varshney 引用了 Quanta Magazine 最近发表的一篇文章，其中提出了数学家成为解释者的观点。“人类不需要计算，但要负责解读，为全人类解释计算结果，”他说。

另一方观点：IBM 前沿部署工程师 Utsav Dholakia 认为，人类落后或许不是一种损失。“如果有另一种工具、另一种虚拟智能体可以帮助我们揭示周围世界的一些基本规律，这真的是坏事吗？”他问道。“也许我们的大脑天生就不具备超越三到四个维度来思考的能力。”

值得关注：到目前为止，AI 一直在解决数学家们数十年来提出的问题。Speakman 抛出了下一个重大问题：“AI 何时才能提出全新的数学问题？”

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