北京
来源：滚动播报
（来源：千龙网）
可能摧毁孕育新思想的沃土——陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主近日联合发表声明，认为AI公司与数学共同体之间正在出现“严重错位”。
这份声明指出，大语言模型的数学能力显著提升，已经能够解决多个数学领域的重要未决问题。然而，问题也正在于此。数学家们认为，AI公司正在把解决数学问题作为衡量模型能力的基准，而数学共同体真正追求的，其实并不是尽可能快地得到一道题的答案。
简单来说，如今AI的求解能力仅被当成一种商业参数。至于为何要求证、求证后能否给更多人带来启迪，这些数学深层的意义都被淹没在机器的算法之中，最后只剩一个光秃秃、干巴巴的答案。所谓“严重错位”不是否认AI在数学上的能力，而是忧虑工具反过来伤害目标：批量生产答案，却忽略思考、理解与洞见。
数学家们紧急“吹哨”，但表达的是对AI狂飙，影响所有科学与创意领域，乃至压垮年轻一代心气的担忧。当AI狂揽“证明”，谁来提出“猜想”？无意义的挫败感，会不会导致思考惰性蔓延？
正如观察者所言，“一个题目，不单是答案重要，找答案的过程可能更重要——这个过程里能看到的东西，跟答案本身一样重要。”对于普通人来说，学习数学不是为了解决这个定理那个猜想，而是为了进行最基本的思维训练。多年以后，我们或许再也解不出复杂的方程，但那些数字与符号蕴含的养分已经滋养了我们的大脑。从已知条件推导结果的能力，辨别因果、区分假设的能力，提升着一个人的逻辑思维，影响着我们的生活日常。
作为一种工具，AI擅长给出结论，但更多时候，人类学习知识并不是为了等号后面的答案。这样的论断，体现于数学，同样可以推导至其他领域。有探索才有过程，有过程才有感悟，而拥有了真切感悟，才有了传承与发展的动力。这是各领域知识技能不断更新扩容的根基，更是人类文明生生不息的底层代码。
技术发展一日千里，值得我们警惕的，在于AI会代替思考，更在于放任这一趋势最终会让求知的脚步停滞不前。毕竟，当前AI创新仅停留在“已有要素的组合性创新”或“应用性学习导向的改良式微创新”。若人类主动放弃了思考的能力，知识相当于失去了源头活水。
对世界的好奇与探索、思考与想象，是科学进步的源头，是人类最后也最坚实的堡垒。所以，即便超算已能实现每秒“百亿亿次”的运算，但全世界的孩子也要用自己的脑子，从“1+1”开始学起。
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