为何我不签Fields奖牌得主的联名信
I didn't sign the Fields medallists' letter
我从未收到OpenAI的报酬，尽管我有接触其模型的渠道，但我对数学界关于AI的联名信持保留态度。信中强调概念理解优于解题，但我认为数学界需要多元态度：有人以解题驱动理解，有人反之。若AI模型能瞬间解答所有难题，人类将失去在长期挣扎中锻炼思维的机会。我担心这种‘解题过剩’会削弱集体理解，但也不愿否定解题本身的价值。数学的未来不应是单一态度的胜利，而是包容不同路径的共存。
解决问题的过程本身就是一种学习，无论最终是否找到答案。
HN 评论区
361- layer8
我们急需找到好的方法来解释拥有一大批人类数学专家的价值，即便他们不再负责寻找新定理的证明。
这才是核心问题。虽然我完全认同这种价值观念，但菲尔兹奖得主们的联名信未能提供令人信服的论据，说明为何数学家仅凭“理解事物”就应广泛获得资助，也未能说明在上述情况下博士后和终身教职的竞争将如何运作。
- Chance-Device
这确实是 AI 给世界带来的一个特定问题的缩影：当人们的劳动不再被需要时，他们该怎么办？
这里的担忧是，数学的社会结构正在被侵蚀，导致越来越少的人能够胜任这项工作，且做得越来越差，这就好比软件工程中级别较低的工程师（juniors）被招聘得越来越少，从而破坏了晋升阶梯，导致未来高级专家（seniors）的减少。
这个问题的答案很大程度上取决于 AI 实际上能完成什么，但我会假设最大化的情况：AI 可以完成所有经济上必要的事情，甚至包括那些仅仅被渴望的事情，以至于在实用意义上，人类劳动对于任何人想要的任何东西都不再是必需的。
在这里，我们不需要人类对数学的理解来让人们过上完美的生活。我们也不需要人类参与任何其他事情。
因此，一切都会变成爱好或游戏。人们做事是因为他们为了事情本身而享受它，或者是为了将其作为社交和享受他人陪伴的载体，或者是因为存在并培养了一种共同的社会信念，即做这样或那样的事情能赋予社会地位。
我想大致就是这样。我预测我们可能会看到一些相当奇怪的事情，比如团队结构看起来像公司组织架构的衍生品，并在一个人工经济中竞争的游戏。同样，我们可能会看到游戏化的大学和学术界。所有这……
- fruitl00p
我认为这封公开信的一个隐含观点是：未解决的问题并非从天而降，它们是人们花费时间整理、分享的资源，旨在造福志同道合的同僚和全人类。而 AI 公司对待它们的方式，就像对待其他所有东西一样：自然资源、文学、艺术、代码等，统统扔进贪婪的巨口，从后面排泄出来变成利润。他们不在乎数学是否进步，不在乎他们是否对现有问题进行掠夺式开采并损害该领域。事实上，就像编程一样，我认为他们认为这符合其长期利益——很快，除了 Sam Altman 向你收费的那种智能和创造力之外，将再无其他智能或创造力存在。
- ceejayoz
好久没在野外看到我的 WordPress 主题了。我完全不知道 wordpress.com 仍然将其作为一个选项。
编辑：链接已更改；原链接为 https://terrytao.wordpress.com/2026/09/17/why-i-didnt-sign-t....
- modeless
简而言之，在我看来，虽然“大”AI 结果的泛滥可能会增加那些未被充分消化的重要数学内容的数量，但也可能会增加那些被充分消化的内容的数量，这似乎是一笔相当不错的交易。
这似乎是我认为论证的关键所在，我同意。
我担心的不是我们无法消化来自 AI 的数学成果，而是目前支持这一消化过程的社会结构将被摧毁且得不到充分替代。
这是一个有效的担忧！随着 AI 继续自动化曾经需要人工完成的各项工作部分，我们所有人都将很快面临这一问题。
- koliber
我做饭是因为我喜欢 tinkering（折腾/摆弄），了解食谱的变化如何影响风味，并偶尔偶然发现一些新颖美味的东西。过程最重要，但目标也很美好。
我妻子做饭是为了做出一顿饭来喂饱家人。过程是达成目标的必要之恶。
我们意识到这种风格上的差异，并学会了欣赏彼此带来的东西。同时，我们在厨房里有时也会互相烦扰。
这里有一个类比，对应这篇文章所说的内容。
- cmplxconjugate
在我自己使用 AI 的过程中，我发现了一点，Gowers 在文章末尾提到了这一点，但我认为它值得更多关注：AI 使一些以前非平凡的任务变得平凡，但这并不意味着工作本身变得平凡。你会自然地扩展尝试的范围，承担比以前更难的问题。底线（floor）提高了，天花板（ceiling）也随之提高。未解决的问题是：一旦模型也能解决这些更难的问题，这种情况是否仍然成立，或者选择并构建这些问题是否仍然是人类的部分。
- gnramires
我认为数学（1）作为一种发展人类思维的方式是有价值的；（2）对我们以（或多或少实用的）方式理解它是有用的，这些方式在可预见的未来将保持有效；（3）令人愉悦。这对我来说表明，我们应该找到方法来为了数学本身而资助数学，即让数学家做他们认为最有利于其智力发展的任何事情，以便我们继续享受这些好处。我认为问题可能会变成：不是如何让人们保持对成为数学家的兴趣（如本文所引用），而是在非常强大的 AI 存在的情况下，我们如何选择优秀的专业人士来实现这些好处（例如，仅仅看一个人证明了多少定理可能是一个相当糟糕的指标）——我想我指的是我们所说的学术或研究数学。
我认为线下考试在这方面已经运作得相当不错，尽管我认为它们确实有点过于偏爱特定类型的学生，因此可以混合其他类型的考试，比如 Tao 等人提议的消化版本，也许进行一场讲座，让学生/专家小组给出通过/不通过的评判，等等（只是抛出几个想法！）。
至少，就我所知，这是当务之急，同时还需要说服学生成为一名数学家仍然是一个可行的选择，并说服资助机构数学家仍然应该获得资助。关于最后一点，我认为公众应该发声支持保持资助，我不确定在什么层面上。我知道有……
- piker
有了这种解释，问题就变得略有不同：是数学界的集体理解尽可能先进更重要，还是尽可能多的问题得到解答更重要？或者这两个目标以不同的方式有价值，因此宣称其中一个更重要毫无意义？或者它们是如此密不可分，以至于争论其中一个比另一个更重要毫无意义？当我们说“重要”时，我们是指对谁重要：对数学家，还是对整个社会？
这对我来说很容易。真理应该是北极星。如果可以通过数学发现某种根本真理，那么通往该真理的最短路径应被优先选择。虽然 LLM 绝对有能力在寻求真理的过程中解决问题，但我同意 Tao 的观点，即即时的“真/假”结果威胁到我们要短路掉我们传统上用于在寻求真理时逃离局部极小值的路径。他们的产品可能是垃圾食品，提供即时的满足感，却以牺牲长期健康为代价。也许这是错的。
- swyx
为什么一个菲尔兹奖得主连一个没有挂满广告的博客都养不起？天哪，WordPress。