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数学不只是给出答案:25位菲尔兹奖得主提醒AI别测错目标

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词语
大型语言模型(dà xíng yǔ yán mó xíng)

从大量文字中学习并生成回答的人工智能系统。

基准测试(jī zhǔn cè shì)

用来比较不同系统表现的测试。

菲尔兹奖(fēi ěr zī jiǎng)

数学中颁给重要数学工作的奖项。

发生了什么

2026年9月11日,数学家特伦斯·陶(菲尔兹奖得主)在个人文章中介绍了一份新声明。声明发布在 Math and AI(发布数学与人工智能声明的网站)上。陶说,声明最初有25位签署者,而且他们都是菲尔兹奖得主。声明还邀请更多人签名。陶的文章 声明原文

声明称,过去几个月里,大型语言模型的数学能力明显提高,已经能解决许多数学领域的重要未解问题。它同时批评人工智能公司把数学题当作比较系统能力的基准测试。声明认为,这种竞赛可能损害数学科学,也会伤害数学共同体。这里表达的是签署者的判断,不是一份列出某个模型成绩的实验报告。

数学真正想保留什么

声明强调,解题只是工具,不是数学研究的全部目标。研究数学要理解形状、数字和自然现象背后的基本结构。一个著名问题被解开,过去常被看作出现新见解和新方法的信号。之后,数学家还要通过报告、讨论和简化,把结果与旧工作连接起来。理想情况下,它会变成本科生甚至研究生可以学习的教材。

学生做题也不只是为了交出答案。这个过程会培养研究所需的能力。数学思想还要依靠谈话、私人讨论和认真写作,在人和人之间传下去。对这份声明来说,时间和交流不是多余步骤,而是知识成长的一部分。

错位从哪里出现

签署者担心,AI竞赛会奖励越来越快地生产“对或错”的句子。这样一来,人们可能把分数当成理解,把工具当成目标。匆忙公开的AI解答,可能没有足够的说明,没有分清真正的新方法,也没有引用前人的相关工作。于是,谁应得到荣誉、是否有抄袭,就会产生严重问题。

声明还说,AI提出的想法若没有数学家继续发展,并放进数学知识体系,就不会真正活起来。这里的担心不是AI一定没用。声明也承认,AI有机会帮助数学学习和理解更快。关键在于,掌握技术的人怎样设定目标。

已经确认与仍待确认

两份原始材料能确认的是:声明已经公开;最初有25位菲尔兹奖得主签名;陶说明了它如何在一周讨论后快速发布;声明正在征集更多签名。材料没有给出具体模型、具体题目、错误率或已经造成的损失。因此,不能把它写成AI已经毁掉数学的事实,也不能说每个AI解答都涉及抄袭。更准确的理解是:数学家公开提醒大家,衡量AI时不要忘了数学工作的深层目的。

Hacker News的热度意味着什么

Hacker News(技术人员分享新闻的网站)上有两条相关投稿。链接声明的投稿有44个积分和138条评论,链接陶文章的投稿有132个积分和5条评论。这些数字只表示社区有多少注意力,不能证明声明正确,也不能证明AI的数学能力。声明投稿 陶文章投稿

接下来观察什么

今后要看,AI写出的数学解答能否被别人检查,能否讲清为什么成立,能否引用前人的工作,能否被整理成学生可以学习的内容。还要看基准测试是否只奖励速度和对错,还是也重视理解和提出新问题。声明没有要求停止使用AI。它要求人们在使用和评价AI时,记住数学究竟想培养什么。

💬 数学AI的错位:答案与理解

评论区的核心争论不是AI能否给出数学答案,而是人类能否继续理解方法、交流洞见并共同建设数学。担忧者害怕技能被掏空和未经署名的复用;反对者认为通过审查、解释和讨论,AI仍可融入研究。

  • 有评论把解题看作获得概念理解和洞察的工具或代理指标。即使AI生成证明或答案,如果人类不理解方法,知识也可能跑在理解和技能前面。
  • 数学被描述为一种社会实践:论文、研讨会、会议、讲座、走廊交流和指导学生共同传递方法。由企业拥有并限制访问的LLM,可能只解决问题,却不参与这种共同知识建设。
  • 有评论认为,AI还会削弱以谁最先解决开放问题来分配学术功劳的传统尺度。他们预测数学可能变得更秘密,或让署名和贡献认定更主观、更易争论;这只是评论中的预测,不是已证实的结果。
  • 反方认为,人可以审查、编辑AI证明,把它改写成容易理解的解释,再在研讨会和合作研究中讨论。数学家本来就会使用自己没有完全理解每一层的定理和抽象工具,因此AI不一定会自动摧毁这种文化。
  • 另一种反方意见是:技术削弱旧机构后,创新者,尤其AI公司,并不自动负有建立替代制度的责任。若只靠所有人自愿不用强大系统,任何一个参与者选择违约,规则都可能失效。
  • 关于剽窃,一方认为,即使没有复制完整证明,未经署名地复用引理、证明方向或概念性想法也可能构成剽窃。另一方认为,只要此前没有人拥有完整证明思路,就不能这样认定;评论没有解决争议。
  • 作为类比,一位评论者声称,在亚马逊部分非虚构类别中,AI写的书占新上架作品的80%—90%。这是该评论者的自报或估计,未独立核实。另一位评论者反驳说,真正好的AI辅助书仍需人类劳动,速度也可能接近人类。

这是评论数为138时的初期(修订1)。获取100条,并从整体抽取100条总结。内容属于HN用户自述,并非编辑部核实的事实。

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AI会做数学题,但数学只要答案吗?

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25位数学家提醒大家:懂得答案为什么正确,同样重要。

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词语
大型语言模型(dà xíng yǔ yán mó xíng)

从很多文字中学习并回答问题的人工智能。

基准测试(jī zhǔn cè shì)

用同样的方法比较不同系统。

菲尔兹奖(fēi ěr zī jiǎng)

数学中的一个大奖。

💡 一句话总结

  • 25位数学家一起写了一份提醒。
  • 数学不只有答案,还要有解释和新想法。
  • Hacker News很关注这件事,但热度不等于正确。

2026年9月11日,数学家特伦斯·陶介绍了一份新声明。它发布在 Math and AI(讨论数学与人工智能的网站)上。最初有25人签名。他们都是菲尔兹奖(数学中的大奖)的得主。陶还说,这份声明是在一周的讨论后发布的。陶的文章 声明原文

声明说,近几个月,大型语言模型(从大量文字学习、回答问题的AI)的数学能力进步很快。它们已经能解决很多数学领域的重要难题。可是,人工智能公司常把数学题当作基准测试。基准测试就是用同一种办法比较不同系统。这样的比赛容易让大家只看分数和速度。

数学研究还要做更多事。人们要知道答案为什么成立。数学家会互相讨论。他们会把说明写得更清楚。他们也会说明哪些想法来自前人的工作。学生还能从这些说明中学习。声明担心,AI答案来得太快时,这些步骤可能被跳过。这样,好的想法就不容易长大。谁真正提出了想法,也可能变得不清楚。

这份声明没有说AI完全没有用。它认为AI也可能帮助人更快学习数学。真正重要的问题是,人类给AI设定什么目标。

Hacker News(技术人员分享新闻的网站)上也有两条投稿。一条有44个积分和138条评论。另一条有132个积分和5条评论。这些数字表示大家有多关注。它们不是内容正确的证明。声明投稿 陶文章投稿

原来的文字没有列出具体AI、题目或损失数字。所以,我们不能说AI已经毁掉数学。接下来要看,AI能不能给出答案,也能不能把理由讲清楚。

💬 AI能给出数学答案,不等于人真的懂了

评论区争论的重点不是AI能不能答对,而是人能不能理解原因、一起学习和分享知识。有人担心风险,也有人认为只要使用得当就能解决。

  • 担忧者说,解题只是走向理解的方法,不是全部目标。若AI给出答案而人不学习原因,知识可能比理解增长得快。
  • 数学像团队工作,人们通过论文、讲座、研讨会、会议和教学分享想法。公司控制的LLM,也就是能生成文字或证明的AI,可能只给答案,却不加入共同学习。
  • AI还可能让开放问题,也就是还没人解决的问题,变得更难分配功劳。有人预测会有更多保密和争执;这只是预测。
  • 其他人说,人可以检查AI的证明、用简单话解释,再一起讨论。数学家平时也会使用自己不懂全部细节的定理和抽象工具。
  • 评论还争论两件事:AI公司是否必须替旧制度建立新制度;以及不署名使用小引理或想法是否算剽窃。只靠大家自愿不用AI,也可能被先使用的人打破。
  • 作比较,一位评论者说亚马逊某些非虚构类别的新书有80%—90%是AI书,但这是未经核实的个人估计。另一人说好书仍需要人的工作,说明大家担心的是奖励和工作机会。

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AI会算题,但还要学会讲原因

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数学家说,正确答案和弄懂原因都很重要。

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词语
菲尔兹奖(fēi ěr zī jiǎng)

数学里的一个大奖。

Math and AI(Math and AI)

一个谈数学和AI的网站。

Hacker News(Hacker News)

技术人员分享消息的网站。

数学家特伦斯·陶(研究数学的人)写了一段话。话放在 Math and AI(谈数学和AI的网站)上。最先有25位得过菲尔兹奖的人签名。菲尔兹奖是数学里的一个大奖。声明原文 陶的文章

这段话说,AI能做很难的数学题。可是,数学不只是找到答案。我们还要知道答案为什么对。大家还要一起检查和说明。还要记住以前想过这个问题的人。如果答案来得太快,这些事可能被跳过。好想法就不容易长大。

这段话也说,AI可能帮助大家学数学。Hacker News(技术人员分享消息的网站)也讲了这件事。一条消息有44个点数和138条留言。另一条有132个点数和5条留言。这些数字只说明很多人看到了它。它们不能证明这段话一定正确。声明投稿 陶文章投稿

这段话没有告诉我们是哪一个AI,也没有数出坏事有多少。所以不能说数学已经被AI弄坏了。我们要继续问:AI能不能把理由讲清楚?

💬 AI会答题,但人也要懂

大问题不只是AI能不能找到答案,而是人能不能明白原因并一起学习。

  • 有人担心,AI会给出数学答案,但人不会明白为什么。这样答案多了,真正会解释的人可能少了。
  • 数学需要大家分享想法。也有人说,只要人检查AI的答案并一起讨论,就还能学习;人本来就不必懂完别人的每个细节。
  • 大家还在争论谁算功劳、没写名字就拿走一点想法算不算抄袭,以及AI公司要不要帮忙制定新规则。只靠大家自愿不用AI,可能会被先用的人打破。
  • 一位评论者说,亚马逊某些非虚构类别80%—90%的新书是AI写的,但这只是个人、未核实的说法。另一人说好书仍需要人,说明快速大量产出可能伤害人的工作。

这是评论数为138时的初期(修订1)。获取100条,并从整体抽取100条总结。内容属于HN用户自述,并非编辑部核实的事实。

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