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人工智能进步或令数学失去意义。25位菲尔兹奖得主及多名顶尖数学家强调，人类在探索和发现过程中的体验，与最终答案同样重要。
技术的进步常常伴随一种悖论：它在满足人们需求的同时，也可能削弱人的某些能力。农业提供了充足的食物，却让人类逐渐失去辨识野生食物的能力；全球定位系统让人们即使在陌生环境中也能准确抵达目的地，但这一代人的方向感或许是历史上最弱的；文字的出现减弱了人们的记忆力。
如今，25位菲尔兹奖得主——这一奖项被誉为“数学界的诺贝尔奖”——在一封公开信中警告，人工智能可能通过在数学这一人类最崇高的活动之一中提供无可辩驳的结果，进一步削弱人的能力，甚至让数学失去意义。
这封信是对人工智能在解决一些最复杂数学问题上似乎接连取得突破的回应。9月8日，开放人工智能公司宣称已解决纳维—斯托克斯方程。该方程是克雷数学研究所于2000年选定的“千禧年难题”之一，被视为最困难、最重要的数学谜题之一。
公开信指出，这些惊人成果的产生方式模糊了手段与目的之间的界限。信中写道：“解题只是实现主要目标——即概念性理解和深刻知识——的一种工具和载体。”对数学家而言，解开这些著名难题从来不是目的本身，而是表明某些新的思想和方法值得进一步研究、讨论和传授的信号。信中指出：“以越来越快的速度大规模产出真或假的断言，可能会毁掉孕育新思想的沃土，而不是让它焕发生机。”
菲尔兹奖得主还担心，知识传承的链条可能因此断裂，这也是其他领域知识分子共同关注的问题。数学和其他学术学科一样，依靠讲座和讨论中的思想交流不断推进，也依靠培养学生，让他们接过知识的火炬，继续探索未知。信中警告说：“如果没有数学家愿意承担起发展这些思想、并将其纳入数学经典体系的责任，由人工智能构想出的思想将永远无法真正获得生命，数学家之间至关重要的人类传承链条也将断裂。”
他们还批评，在人工智能企业争夺主导地位的激烈竞争中，研究结果的发布方式存在问题。信中指出：“这些解答往往仓促发布，没有足够时间进行恰当表述、提炼新的方法和思想，也无法引用他人的相关既有工作。正如所有创造性职业一样，这带来了严重的署名和抄袭困境。”
纳维—斯托克斯方程的求解就是这类困境的一个典型案例。本周，一直处在解决该问题前沿的数学家特里斯坦·巴克马斯特指责开放人工智能公司试图仓促发布结果，并将其合作者莱文特·阿尔珀格排除在署名之外，原因是后者与该公司的竞争对手安思罗皮克有关联。
此外，在这家科技公司密集发布消息的过程中，人们常常忽略一个事实：这一进展的数学核心来自西班牙研究人员迭戈·科尔多瓦和路易斯·马丁内斯-索罗亚的工作。他们提出的原创方法，是巴克马斯特和阿尔珀格后续进展以及开放人工智能最终结果不可或缺的基础。
文中指出，这一案例反映出一个更大的问题。在许多知识型和创造性职业中，能力、多年的训练和持续投入，不仅仅是为了产出最终结果，更在于培养理解问题、提出新问题的能力。若人工智能可以直接给出结果，培养过程的意义便会丧失，人们或许拥有越来越多的答案，却越来越缺乏真正的理解。
技术始终让人类面对手段与目的之间的两难。结果固然是不可或缺的动力，但正如菲尔兹奖得主所提醒的那样，如果结果如同魔法般出现，人的存在也可能被掏空意义。
诗人康斯坦丁诺斯·彼得鲁·卡瓦菲写道：“永远将伊萨卡放在心中／抵达那里是你的命运／但切莫催促旅程。”但他随后也解释了为何不应急于求成：“伊萨卡赐予你如此美丽的旅程／没有她，你不会启程／但她已再无别的可以给你。”人工智能或许会以一种方式“消灭”我们：只需敲击回车键，便回答我们最深刻的问题。
作者：丹尼尔·梅迪亚维利亚
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