数学家如何应对AI时代的机遇和挑战

AI时代的降临

最近几年，AI几乎成了持续不断的热门话题。

之前的AI也屡屡有过高光时刻：比如IBM的AI系统“深蓝”于1997年击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，“华生”于2011年夺得电视智力竞赛《Jeopardy！》的冠军；比如深思公司的AI系统“阿尔法围棋”于2016年击败人类顶尖围棋手李世石，“阿尔法折叠”自2020年起在研究蛋白质三维结构的效率上屡创新高，远远超越了人类研究者……

但就影响的深远而言，那些都远远及不上2022年以ChatGPT为代表的基于所谓大语言模型的新兴AI系统的崛起。跟这种新兴AI系统相比，之前的AI系统虽也攻克了一个个曾经专属于人类的智力堡垒，但用途大都局限于规则相对森严的专门领域，普罗大众则多怀着吃瓜般的轻松，旁观事态之发展；而以ChatGPT为代表的新兴AI系统却是在规则松散、用途却极为广泛的语言领域惊艳登场，之后更是以极快的速度成片突入了几乎所有的人类智力领地，使长期只作为抽象概念存在的所谓通用人工智能忽然变得近在咫尺。相应地，大批吃瓜群众则猝不及防地遭遇了AI兵临城下的职业危机，由观众变成演员，被迫出演了AI的对手戏——至于剧本，想想卡斯帕罗夫和李世石就知道了。

在迄今为止的AI发展史上，没有任何时期比最近这几年更能凸显AI时代的降临，真正的“山雨欲来风满楼”。

伴随着这种发展，有关AI的书也如雨后春笋般涌现出来。然而人类作者了解AI的速度，往往已赶不上AI的发展速度，使许多书的问世过程直接变成落伍过程，几乎一出版就已被前沿抛离。这种情况下，反倒是“碎片化”的社交媒体显出了独特优势——因为更实时地记录下了人类面对AI时代的思考。

在AI时代，随着越来越多的数学问题能被AI解决，数学研究正在由证明稀缺状态快速走向一个证明丰裕的时代。视觉中国|图

AI进军数学世界

本文就以几位数学家的这种“碎片化”思考为线索，来议论一下AI时代的一个小小侧面：数学研究。

ChatGPT问世之初，其数学能力是相对引人注目的短板。从机制上讲，这并不奇怪，因为作为其核心的大语言模型解决问题的基本思路，是从基于人类数据的反复训练中推衍出最契合人类模式的答案。因此，大语言模型回答一个问题时，它实际回答的是：对这个问题，最契合人类模式的答案是什么？由于这一特点，大语言模型没有回答不了的问题——哪怕宣称“不知道”，也只是因为它们“知道”最契合人类模式的答案是“不知道”。大语言模型所属的人工智能有一个“学名”叫作生成式人工智能，它很贴切地道出了大语言模型只是“生成”答案，而非进行创造或思考。大语言模型的这一特点“生成”了无数似是而非的东西，或所谓“一本正经地胡说八道”，被称为AI泔水。在语言、艺术、社会、历史之类的领域里，它们