陶哲轩等25位菲尔兹奖得主发布《A Severe Misalignment of AI in Mathematics》共同宣言(25位)

陶哲轩于今日发表的这篇《A Severe Misalignment of AI in Mathematics》具有重要意义。

该文联合了包括他在内的25位菲尔兹奖得主 发表共同宣言，核心指出 AI公司将攻克数学难题作为Benchmark的激进做法。

生产数学成果与培养数学家正在成为两件事。

以前，资助人的成长是获得突破的必要投入。如果机器能够直接交付成果，这笔投入就需要重新证明价值。这是我认为声明背后最严峻的问题。

人类理解并非所有成果产生价值的前提。

一个证明可以先被严格验证，再被逐步理解。

但科学的价值也不止于确认某个命题为真。能否提炼出可迁移的方法，决定一次突破能否催生下一批突破。

难懂是否等于无用？ 批量正确是否等于理论成熟？

判断力往往是做具体工作练出来的。 如果训练任务被自动化，初级岗位随之消失，未来的专家从哪里来？

自动化最隐蔽的代价，可能是今天提高产出，十年后切断人才供给。 这个问题，人们无法靠几门提示词课程解决。

科学成果可能加速增长，科学家的职业机会却未必同步增长。

如果少数团队借助模型就能完成过去整个院系的工作，新增经费可能更多流向算力，而非职位。

知识繁荣与职业收缩完全可以同时发生。

技术进步，从未承诺按贡献历史分配收益。

决定未来格局的是独立验证的成本。 如果发现越来越便宜，复核却仍然昂贵，掌握算力的平台就可能同时成为成果生产者与事实裁判。

科学会拥有更多答案，却依赖更少的权威。

我支持AI加速科研，但进步必须允许被独立推翻。否则，我们得到的只是更强大的知识供应商。缺乏沉淀、伦理危机、传承断裂，都是需要认真思考的问题。