“幼稚的炫耀”：数学家们对OpenAI的最新成就感到不安

本周令数学界震惊不已。在人工智能推动数学领域取得一系列进展之后，OpenAI 又宣布了一项重大突破：其最新的人工智能模型破解了千禧年难题，这个奖金高达 100 万美元的难题困扰了人类大脑数十年。

这项成就与数学问题通常的解决方式截然不同。一家市值近万亿美元的私营公司动用了 1 万个智能体 —— 能够自主执行任务的人工智能系统 —— 来解决这个问题。据估计，费用高达 1500 万美元。

人工智能发展到能够进行超人数学运算的趋势早已显现，但如此迅速地解决如此重大的问题，无疑给数学界带来了巨大震动。数学家们不禁要问：如果正在进行的研究成果被他人窃取并据为己有，他们还能剩下什么？当即使是棘手的难题也能一键解决时，他们又该如何培养下一代人工智能？

“我感觉有点懵，” 圣安德鲁斯大学纯数学系主任科尔瓦・罗尼 - 杜格尔教授说道。在最近的一次公开讲座中，她曾表示，她认为人工智能短期内不太可能取得任何显著成就。“三个月后，我完全错了，” 她说道。“我们都在等待结果。它发展得太快了。”

曼彻斯特大学数学家大卫・西尔维斯特教授表示，鉴于数学领域变化如此之快，它感觉 “非常不稳定”。他说：“只要有足够的资源，所有未解的数学难题都可能迎刃而解。这是不可逆转的，这种情况不会改变。”

华威大学数学家詹姆斯・罗宾逊教授表示，难题是数学的燃料，它驱动着一代又一代的创新方法。“看到这些大型科技公司为了炫耀其最新模型有多么出色而消耗掉这些燃料，真是令人沮丧，” 他说。“这看起来就像是幼稚的炫耀游戏，背后却有数十亿美元的投入，而且在气候变化可能是我们面临的最大挑战的时代，这种行为还可能造成严重的环境破坏。”

西尔维斯特投身数学的原因之一是破解难题带来的成就感。对许多数学家来说，真正吸引他们的是花费数周、数月甚至数年时间反复钻研一个问题，将其分解，尝试各种方法，永不放弃。“如果没有这种成就感，数学对我来说就完全是另一回事了，” 西尔维斯特说道。

数学家们已经花费大量时间互相验证彼此的证明。正是这种审查方式，使得安德鲁・怀尔斯在 1993 年关于费马大定理的证明中发现了漏洞，并促使人们花费一年的时间来弥补这一缺陷。西尔维斯特怀疑，数学家们可能会发现自己需要仔细审查人工智能快速生成的越来越多的证明。“这更像是成为一名会计师，你要进行审计，你要进行核查，” 他说。

整个领域都受到了连锁反应的影响。数学家们凭借发表的论文获得聘用，但他们耗费数月研究的问题现在可能几天就能被人工智能解决。“人们真的会觉得‘我可能要花一个月的时间思考某个问题，而其他人只需按个按钮就能搞定’，” 罗尼 - 杜格尔说。“这太糟糕了，而且我认为这种情况还会持续几年。”

这对本科教学来说也是个难题。大学通常会布置一些作业和测验让学生在家完成。但这种作业形式现在已经过时了。“这样做毫无意义，因为我们无法保证其真实性，” 西尔维斯特说道。现在，讲师们不得不告诉学生不要用人工智能解决某些问题，同时又要确保他们可以用人工智能解决其他问题：毕竟，人工智能辅助数学才是未来。

尽管经历了种种变革，牛津大学研究数学哲学的亚历山大・帕索教授仍然认为数学的魅力不会减弱。“即使人工智能最终在研究方面超越人类，挑战依然存在，” 他说道，“人们仍然希望能够自己理解数学。我们仍然会享受数学，欣赏它的美：数学证明本身的乐趣和美感将永远存在。人工智能不会夺走这一切。”

他还补充说，许多人工智能数学并非从零开始解决问题，而是建立在人类工作的基础上。例如， OpenAI 的突破性成果就很大程度上依赖于马德里数学家迭戈・科尔多瓦和路易斯・马丁内斯 - 佐罗亚的研究成果。

OpenAI 的研究成果描述了纳维 - 斯托克斯方程组的一个解决方案，该方程组用于预测流体乃至天气的运动规律。它是克雷数学研究所于 2000 年公布的七个千禧年难题之一。该公司周二发布的声明引发了数学界的进一步担忧。此前有传言称，数学家们已经解决了两个千禧年难题，OpenAI 便启动了其最新模型进行测试。纽约大学的 Tristan Buckmaster 教授和 Anthropic 公司的 Levent Alpöge 教授当时正在研究纳维 - 斯托克斯方程组，并在研究过程中使用了 OpenAI 的产品。他们怀疑 OpenAI 的模型可能借鉴了他们的研究成果。经过调查，OpenAI 否认了这一说法。

然而，一些数学家仍然心存疑虑。“现在数学界最大的问题是，没人愿意分享任何东西，” 巴克马斯特告诉《卫报》。“如今的数学与几天前截然不同。我们必须决定如何应对这种情况。”