OpenAI 称 AI 解出近 400 道数学难题，数学家批评其重结果轻过程
Wenn KI Mathe-Rätsel löst: Warum Akademiker OpenAI kritisieren
OpenAI 称借助一个尚未发布的 AI 模型，在 10 月发布了 700 多份手稿、覆盖 370 多个数学问题，平均每份耗时三小时，其中包括与黎曼猜想相关的工作。德国数学家联合会等机构批评这种做法是结果导向的“权力展示”，认为数学研究的价值在于证明路径与新方法，而非答案本身，并担忧未经验证的知识被使用以及学术规范问题。斯图加特教授 Christian Hesse 一方面称 OpenAI 的演示“令人震撼”，一方面认为博士生培养和数学理解的定义需要重新调整。
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围绕 OpenAI 用 AI 解出数百道数学难题，呈现数学界对结果导向研究、署名规范和学术传承的质疑。
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当AI解开数学谜题：为何学者批评OpenAI
OpenAI声称借助AI解出了约400道数学难题。这听起来像是对科学的巨大帮助。但实际上，许多学者对此并不怎么热情。
AI解数学谜题比人更快。但数学家关心的不是答案，而是路径。（图片：Kenishirotie / Shutterstock）
这其实在意料之中：借助人工智能，OpenAI声称找到了近400道数学谜题的答案，而学术界长期以来一直在苦苦钻研这些问题。然而，这听起来像是突破性成就的事情，眼下却并未得到许多数学家的喝彩。10月的发布以及此前几个月的其他发布引发了一场远远超出数学圈和AI圈的讨论。广告广告
讨论涉及许多根本性问题，比如技术革命以及历史悠久的科学如何应对这些革命；也涉及知识窃取与交流、著作权，以及结果未经检验时的风险。
此次讨论的直接起因是：ChatGPT开发商OpenAI在10月发布了700多份手稿，涉及370多个问题领域，据其称这些成果部分借助一个尚未发布的AI模型取得——平均每份手稿耗时三小时。广告广告
其中涉及例如黎曼猜想，这是数学中最著名的未解难题之一，与素数相关。Anthropic公司几个月前也曾用一个AI模型研究过这一主题。问题虽未解决，但相关结果被视为该领域的进展。
AI的工作方式不科学吗？
这听起来或多或少像是一场轰动，却招致了猛烈批评：“数学家并没有委托做这项工作，”由世界各地知名且获奖的专家共同创立的人类数学协会在一份回应中写道。同时发布700多份文件并非科学能力的证明，而是一种权力展示。
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“证明本身几乎提供不了什么洞见。”
德国数学家联合会（DMV）等机构认为，AI迄今完全以结果为导向，重点是快速求解。但数学研究关乎的是通往答案的路径，是应用或开发新方法——而不是最大算力。“证明本身几乎提供不了什么洞见，”Demian Nahuel Goos在播客“数学故事”中一语中的。
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因此，学术界关心的也包括这一点：“谁来对这一切进行核查？”罗斯托克大学实用信息学与信息学教学法教授Alke Martens最近在Instagram上解释道。问题在于：一个答案为何正确、是通过什么路径得到的，以及错误的假设又揭示了什么。如果人们无法把AI的结果全部检查一遍，“那么这些自动化结果就几乎不值它们生成时所用的虚拟纸张”。广告广告
Goos还强调了科学诚信：使用他人成果的人必须加以标明。“不遵守这些规则，那就是不科学的，”这位柏林洪堡大学的数学家说。而在另一个数学问题的解法上，争议恰恰就在于此。两位数学家觉得自己被忽视了。
需要新的重点吗？
DMV提出的另一点是：AI模型大多不加筛选地使用现有知识，其中也包括各分支领域专家尚未检验并确认正确的知识。“除了窃取知识产权之外，这也意味着此类知识尚未得到确证，因此在证明过程中应谨慎对待，”该协会表示。
一些研究人员已经不再把自己的研究成果放到互联网上。“这明显拖慢了数学研究的进展，阻碍了数学界内部的开放交流，而这种交流对于学科的进步过去和现在都至关重要，”DMV主席Jürg Kramer解释道。广告广告
斯图加特数学教授克里斯蒂安·黑塞目前是洛杉矶加州大学的访问学者，他也对科研后备力量的处境表示担忧。他向德国新闻社解释说，如果博士生多年来钻研的数学问题，人工智能几分钟就能解决，那么迄今的做法就会承受压力。“数学博士论文将不得不重新定义自身。”今后，提出新问题、数学理解以及对成果进行批判性归类，应当更加受到重视。
专家也有赞誉之词
尽管如此，一些专家也不吝赞美。“OpenAI目前在数学领域展示的东西是轰动性的，”黑塞表示。当然，所展示的证明必须经过正确性和新颖性的检验。但如果人工智能越来越多地解决人类数学家多年钻研的问题，他起初认为报以掌声是恰当的。而且，数学家也不能因为人工智能成果迄今的缺陷而获得“科学上的物种保护权”。
日本公司Sakana AI的人工智能研究员兼创始成员罗伯特·朗格在YouTube频道“Everlast AI”上表示，如果用人工智能治愈了500种疾病，这场辩论也就不会存在了。但这里涉及的仍是纯粹的科学，转化为公共财富还相当遥远。广告广告
黑塞认为，也许机器很快就会找到更优雅的证明，提出更令人惊讶的猜想，并发现人类永远想不到的关联。“而也许到那时，我们恰恰必须向机器学习，数学创造力究竟意味着什么。”
这位教授说，数学家的热情并非到处高涨，这是可以理解的。“谁在一个问题上钻研了十年，然后却要眼睁睁看着人工智能十分钟就把它解决，起初恐怕会相当不是滋味。”
接下来会怎样？
在德国数学家联合会（DMV）看来，传统科学出版商可能承担新的角色，因为它们只发表经过评审程序被认定良好的论文。这些成果随后会被置于付费墙之后，而人工智能模型迄今还无法轻易绕过这道墙。黑塞对此不太理解：“科学终究靠交流而生存，而不是靠把人挡在外面。”广告广告
OpenAI在展示时也辩称：“我们希望借助这些进展拓展人类知识的边界，并推动数学的进一步进步。”内部模型应在数学和其他科学领域接受评估。“这样我们就能更快地开发出推动这些学科发展的工具。”
在黑塞看来，真正的革命可能在于，数学家必须重新界定数学理解究竟由什么构成。“一个正确的证明终究并不等同于洞察：一个定理为何成立、它揭示了哪些关联、又提出了哪些新问题。”他确信，人工智能不会废除数学。“但它会替我们数学家分担不少工作——可能也会打消我们对自己不可替代性的一些幻想。”
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这位教授说，数学家的热情并非到处高涨，这是可以理解的。“谁在一个问题上钻研了十年，然后却要眼睁睁看着人工智能十分钟就把它解决，起初恐怕会相当不是滋味。”
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OpenAI在展示时也辩称：“我们希望借助这些进展拓展人类知识的边界，并推动数学的进一步进步。”内部模型应在数学和其他科学领域接受评估。“这样我们就能更快地开发出推动这些学科发展的工具。”
在黑塞看来，真正的革命可能在于，数学家必须重新界定数学理解究竟由什么构成。“一个正确的证明终究并不等同于洞察：一个定理为何成立、它揭示了哪些关联、又提出了哪些新问题。”他确信，人工智能不会废除数学。“但它会替我们数学家分担不少工作——可能也会打消我们对自己不可替代性的一些幻想。”
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