人工智能攻克世界级数学难题，会让数学家失业吗？｜科创观察员-焦点快看

人工智能攻克世界级数学难题，近期不仅成为科学界关注的事件，也“出圈”成为公众讨论的话题。特别是在陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联合发表《人工智能在数学中的严重错位》这封公开信后，国内舆论场上，嘲讽数学家的网民声音比较多。在他们看来，大模型和智能体会让数学家失业，发表公开信是出于一种“饭碗被抢”的危机感。那么，事实是否真的如此呢？

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10月15日，上海人工智能实验室宣布，实验室访问学者、大湾区大学教授许地生团队依托“书生”S2大模型，证明了三维吉斯（Ghys）猜想。这个猜想旨在为混沌系统寻找“底层代码”，被研究动力系统的数学家公认为“重要的长期公开问题”。北京大学董彬教授、刘若川院士团队对证明工作完成形式化验证，显示证明的每一个步骤都符合逻辑。这是中国数学家首次用中国大模型攻克世界级数学难题。

与吉斯猜想相关的阿诺德猫映射迭代，其系统演化表现出混沌性质。

取得突破的中国数学家、人工智能专家如何看待“数学家失业”问题？许地生和他的学生张洁松博士、上海人工智能实验室青年科学家赵海腾给出了一致观点：人工智能不会取代数学家，而是作为得力助手，让数学家有更多精力思考更有价值的问题。

张洁松说，他以前研究三维吉斯猜想时，卡在几个关键节点上，没有找到合理的证明思路。从“书生”S2大模型生成的推导报告中，他看到了运用微分几何知识提供的新思路，让他很受启发。三维吉斯猜想是动力系统这一数学分支的难题，与微分几何没有直接关联，然而大模型可以跨界运用知识，给出新奇思路，这正是AI的强项。

虽然在知识全面性上不如AI，但数学家也有他们的强项。大模型一次性可生成很多研究思路，其中部分思路是走不通的，每次人机交互，数学家都要凭借自己的经验和直觉，选出其中最可能通向成功目标的一个或几个研究思路；然后，循着这些思路继续向AI提问，让大模型生成新的推导报告。

数学家的价值就体现在这种经验、直觉、选择上，所以AI数学水平的提升，不会让这个群体失业，而是让他们有了得力助手，能破解更多数学难题。

关于人工智能与科研关系的舆论场认识误区，不止一次发生。四年前，结构生物学家颜宁回国后，网上流传着一个关于她回国“真实原因”的说法，称“阿尔法折叠2”等人工智能系统的问世，让结构生物学家面临失业困境。后来的事实证明，这种说法纯属谬论，人工智能与这个领域的科学家不是取代关系，而是互补关系。“阿尔法折叠2”等系统作为结构生物学家的AI助手，显著提高了蛋白质结构解析效率。

2024年5月28日，颜宁（右三）在巴黎领取“世界杰出女科学家奖”。新华社发

另一方面也要看到，随着科学智能发展，诸多学科领域的科研人员都面临工作重点调整的问题。许地生认为，过去对数学家来说，证明一个猜想是最困难的；未来，借助AI证明猜想的难度将越来越低，数学家可以把更多精力用于完成证明后的成果应用和新问题演绎。这意味着，很多数学家可以向战略层面发展，更深入地挖掘一些猜想证明中的新方法和新工具，把它们应用到其他高价值科学问题中。

大模型和智能体进入数学领域，也带来了涉及“理解力”的争议。《人工智能在数学中的严重错位》这封公开信写道：“我们在见证一场针对智力工作的普遍威胁：人工智能产出的结果，与其原本应当服务的目标之间出现错位。在许多学科领域，长期训练的意义从来不止于产出最终答案或成品；更重要的是形成理解力，学会提出新问题、构思新想法。”正是基于此，25位菲尔兹奖得主反对OpenAI等企业将“解决数学难题”作为大模型基准指标的做法，认为这对数学学科、数学共同体都是有害的。

昨天接受记者采访时，张洁松也谈到了“理解”：“AI擅长解决问题，并完成对数学证明的形式化验证；人擅长提出问题，并把AI提供的答案转化为人的理解。”

由此可见，无论大模型和智能体多么强大，它们对科学问题的解答多么高明，人都要把AI生成的答案内化到头脑里，变成自己思想的一部分。我们可不能心安理得地说：“把科研任务都交给AI吧，让科研人员躺平、失业。”

德国哲学家黑格尔有言：“人应尊重他自己，并应自视能配得上最高尚的东西。”在人工智能日益强大的时代，我们更要尊重自己，不能把高尚的智力劳动权利、探索大自然奥秘的勇气让渡给机器。

原标题：《人工智能攻克世界级数学难题，会让数学家失业吗？｜科创观察员》

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