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北京时间 11 月 4 日，菲尔兹奖得主、著名数学家陶哲轩（Terence Tao）近日对人类日益依赖人工智能发出警告。他担心，随着人们逐渐将思考和解决问题的过程交给 AI，人类正在失去对问题本身及其解决方案的理解，而这一趋势可能很快在现实世界中产生严重后果。
这番言论来自陶哲轩 10 月 16 日在加州大学洛杉矶分校举办的 Science x AI Summit 上的演讲。科学与人工智能研究基金会（SAIR）近日在 YouTube 发布了题为《Math 2.0》的完整演讲视频，相关片段随后在海外社交平台 X 上引发关注。
“我们正在把自己的思考委托给 AI，由它们替我们解决问题。但与此同时，我们也正在失去一种保障 —— 无法确信 AI 给出的解决方案，是否真的是我们想要的。”陶哲轩表示，“我真的非常担心，我们很快就会看到这件事在现实世界中产生的后果。这实际上是我在数学领域之外的一项担忧。”
陶哲轩指出，人工智能在数学领域取得的进展，正在改变人类解决问题的传统方式。过去，数学家为攻克复杂问题，需要长期研究、理解相关理论，并在这一过程中积累新的知识。但如今，AI 能够快速给出答案，人类却未必能够理解答案背后的推理过程。
他认为，这种变化在纯数学领域的风险相对可控，因为数学证明通常可以通过形式化工具进行验证。但当同样的方法被用于现实世界，情况就会复杂得多。
陶哲轩特别提到了电网、航空交通管制、药物研发和芯片设计等领域。他担心，未来人们可能直接将复杂问题交给 AI 处理，却缺乏对底层模型和现实约束条件的充分理解。
在这种情况下，AI 给出的方案可能在数学模型中完全成立，却并不符合现实世界的真正需求。AI 甚至可能找到模型中的漏洞或边界条件，在满足表面指标的同时偏离人类原本希望实现的目标。
陶哲轩强调，问题并不在于 AI 技术本身，而在于人类如何使用 AI。他主张推动数学研究进入所谓的“Math 2.0”时代，让 AI 不仅帮助人类解决问题，更能增强人类对问题的理解，帮助研究人员识别模型的局限性和潜在风险。
10 月 22 日，陶哲轩还在《自然》杂志发表文章，呼吁数学界重新审视 AI 时代的研究目标。他指出，随着 AI 生成数学证明的速度超过人类理解和消化这些成果的能力，数学研究正在面临新的挑战。
陶哲轩认为，AI 工具完全有可能增强人类的理解能力，但这需要研究方式和激励机制发生改变。AI 时代真正需要保留的，不只是获得正确答案的能力，更是人类理解、检验和判断答案的能力。