特伦斯·塔奥，广泛认为是当今最优秀的纯数学家，他对当前数学领域中加速的人工智能竞赛发出了警告。

塔奥于2006年获得了菲尔兹奖，昨天在以数学为中心的Mastodon平台Mathstodon上发布了一则警告，认为人工智能正在消耗该领域优质开放问题的供应，这些未解决的问题实际上推动了数学的发展。不是证明，不是论文，而是好问题。

任何人都可以发明无限的新数学问题；π的谷歌数字在技术上是一个没人计算过的开放问题。几乎没有一个问题是重要的，因为大多数问题对更广泛的领域并没有教学意义。塔奥写道，真正重要的是知道哪些问题值得花费精力去解决。

“简而言之，滥用强大的解题工具能够实现解决眼前问题的短期目标，但以牺牲下一波进展的生态系统或对已有进展的理解为代价，”塔奥写道。

随着推理模型和最新一代前沿AI系统的推出，实验室开始对数学和科学问题投入大量计算资源。Anthropic和OpenAI将他们的模型用于解决已经抵抗人类数学家多年、甚至数十年的问题。

结果包括量子物理、应用数学和医学等领域。但数学是不同的：真正困难的问题相对稀缺，研究人员往往会仔细选择哪些问题值得花几个月甚至几年的时间去追求。

解决这个问题以前依赖于一个领域的“难度景观”——哪些问题是微不足道的，哪些需要真正的努力，哪些在现有工具下是无望的。新方法总是会平整这个景观的一部分，但它们也在自身的局限之外打开了新的前沿。塔奥认为，人工智能打破了这一模式，因为没有人能确切地说出模型的能力在哪里停止。

从谣言到竞赛

塔奥并不是在描述一个假设。今年五月，OpenAI的模型证伪了埃尔德什单位距离猜想，这个关于平面上有多少对点可以正好相距一个单位的80年老问题。包括菲尔兹奖得主蒂姆·高尔斯在内的数学家对此进行了验证。

在同一周，Anthropic研究人员Levent Alpöge在一家未发布的顶级模型Claude Mythos上运行了相同的问题，该模型在离线状态下工作，因此无法复制OpenAI已发布的解决方案。Anthropic工程师肖尔托·道格拉斯称结果为“可爱、简单的证明”，比OpenAI的更简短。数学家丹尼尔·利特称其比OpenAI的版本“稍微差一些”，尽管Mythos也找到了OpenAI自己的解决方案。

就在本周，Anthropic正式化了一个几个世纪以来的费尔马最后定理的证明，几天后OpenAI破解了一个90年历史的问题，此事发生在一名研究人员发表自己证明后的几个小时，并与Anthropic的一名研究人员共同撰写了一篇论文。

正是这种竞赛让塔奥感到担忧。“我们现在已经看到，即使是某人在研究一个问题的谣言也能触发大量的人工智能驱动的努力，以在原始研究项目有时间实现其全部潜力之前压制这一问题，”他写道。

塔奥认为这最终逆转了几个世纪以来的开放科学。

评估过程，而不仅仅是答案

塔奥提出的解决方案是将某些问题标记为“需要分析”，这意味着正确的原始答案几乎没有价值，除非它伴随着揭示附近问题的推理。他将此比作停止接受任何仅仅可食用的捐赠的食品银行。

这是一个解决方案，或者在数学中禁止人工智能，塔奥表示这是“技术上不可行”的。

这一提议尚未转化为任何地方的政策，根据大型AI实验室的行为，目前即使这一点也可能在技术上不可行。

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