北京
有一个数字，最近被反复拿出来说——AI解了埃尔德什问题库里的多少道题。几十道！上百道！数字越大，标题越炸。但陶哲轩实在看不下去了，他泼了盆冷水，冰凉彻骨的那种：题目难度天差地别，解题数根本不能比。
埃尔德什问题库这个名称，在数学家听来会自动分成三个箱子。第一个箱子装着真正的怪物，是让几代数学家前赴后继的硬核难题。第二个箱子装的是中等难度的问题。第三个箱子最大，装的是大量长期没人细查的“长尾题”。这些题不是难，是冷门，是没人顾得上。它们可能只是某个细小分支里的一个小障碍，需要细心和耐心就能解决。AI做的大量工作，集中在第三个箱子里。
陶哲轩点破的这件事，其实触及了一个很深的痛点：人类对AI的所有误解，几乎都源于用错了评价标尺。我们用“解题数量”来比，就是在用AI最长的长板，去拼人类最短的短板。人类数学家穷尽一生能解几道题？几十道算高产了。而AI没有寿命限制，不会累，不会饿，可以二十四小时翻找第三箱。一个勤奋的翻箱倒柜者，和一个精心设计攻顶路线的登山家，有可比性吗？我们却在用同一个“解题数”来比较他们，然后得出一个吓死人的标题——AI超越人类数学家了。
这不叫评估，这叫作弊。就像拿一个体力无限的搬运工和一个建筑师比，谁搬的砖多。搬运工赢了，但房子是建筑师盖的。
陶哲轩泼这盆水，是想让我们换一个更诚实的坐标系。评价AI应该问：它解决了什么级别的难题？它有没有提出新概念？它有没有重构理论的框架？这些才是衡量数学贡献的真正标尺。没有这个坐标系，所有的比较都是胡扯。
当然，陶哲轩没有否认AI在第三箱里的价值。那些冷门的长尾题被清理干净，本身就是对知识网络的重要修补。过去人类顾不上，现在有了助手，挺好的。他只是提醒我们，别把清理门前的土堆和攀登珠峰混为一谈。
AI能摘低垂的果实，这已经很了不起。但数学的天空里，真正的星星还在高处。够到它们，需要的东西比计算力更多。
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