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16位頂尖數學家起草宣言:反對AI

  幾天前,OpenAI 用 AI 模型解決了一個關於點與點之間距離的數學問題,此前 80 年來這道題目一直未被完全攻克,消息一出一度被媒體洗版。不過,沒隔幾天 16 位數學家站了出來,他們在荷蘭萊頓大學發布了一份名為《萊頓宣言》的文件。

  需要說明的是,牽頭的是 16 位數學家組成的起草工作組,截至北京時間 6 月 3 日已有超過 650 名數學家及學者簽署支持。

  簽署萊頓宣言的數學家之中,有不少是領域內的權威人物。

  菲爾茲獎得主、德國馬克斯·普朗克數學研究所所長彼得·舒爾茨(Peter Scholze)在宣言中表示,自己在思考數學問題的時候從來不使用 AI,也儘量不去閱讀 AI 生成的內容。他認為數學思想好比孩子,需要多年的培育才能成長。

  英國帝國理工學院的凱文·巴扎德(Kevin Buzzard)教授也是簽署者之一,他提醒數學家同行們要留意科技公司突然對數學產生興趣這件事,而《萊頓宣言》正是對當前形勢深思熟慮的回應。

  牛津大學計算機科學系主任萊斯利·安·戈德堡(Leslie Ann Goldberg)則警告稱,AI 生成的錯誤論文就像建在爛地基上的房子,後續的研究蓋在上面遲早會塌。隨著新的結果建立的錯誤的基礎上,這些錯誤很可能會傳播開來。

  此外,哥倫比亞大學的麥可·哈里斯(Michael Harris)、萊頓大學的羅德里戈·奧奇加梅(Rodrigo Ochigame)、牛津大學的烏爾蘇拉·馬丁(Ursula Martin)等多位數學家都參與了這份宣言的起草或簽署。

  之所以簽署宣言,是因為他們擔心如果 AI 解題成了唯一的標杆,人類長久以來珍視的理解力、洞察力和判斷力可能會慢慢被擠走。

  《萊頓宣言》指出使用 AI 的數學家應該做到:用了 AI 必須主動說清楚;誰寫的論文誰就要對內容負責,不能把責任推給 AI;也不能因為用了 AI 就隨便抄襲前人的成果。並提醒大家有些 AI 公司之所以宣傳 AI 解題能力,是為了製造噱頭拉高股價。

  《萊頓宣言》也強調了已有數學成果的版權問題,一些科技公司使用數學家的論文來訓練 AI 模型,然而很多時候並沒有徵得這些數學家的同意。數學家們辛苦工作了幾十年寫出來的成果,結果被拿去餵給了 AI。AI 學會之後轉過頭來跟人類數學家比拼解題速度,甚至被包裝成產品賣錢,而辛辛苦苦做出這些成果的數學家們沒有得到任何補償,甚至連署名都拿不到。

 (來源:https://leidendeclaration.ai/)

  一位參與起草此次宣言的數學家說,自己從來沒有同意過讓研究成果以這種方式被 AI 使用,並表示自己對此感到非常不安。

  更讓人擔心的是,AI 公司在選擇研究題目的時候,往往會優先挑那些機器容易解決的問題。那些難度太高或者不適合 AI 特點的題目,就被晾在了一邊。久而久之這就導致整個數學研究的方向可能會被資本悄悄帶偏,而不再是由數學家自己說了算。

  正因此,宣言對不同群體提出了建議:

  宣言給政府及其他部門決策者的建議是:保護作者的權利、不要相信炒作、規範 AI 行業、投資公共計算基礎設施。

  宣言給數學家的建議是:披露工具使用情況、支持審查需求、堅持開放科學原則、保留對正確性的責任、肯定作者的人性、務必認真做好歸屬工作、參與公共討論、隨時了解新興技術、歡迎新貢獻者、仔細考慮要使用哪些工具、評估你行為的倫理後果並採取相應行動。

  宣言給數學組織和非營利研究資助者的建議是:培養專業技能並制定戰略計劃、主導制定出版和審稿政策、保持嚴謹的標準、保護作者的權利、堅持選擇合適的出版渠道、支持公共研究實驗室、提供協作框架、資金投入應與價值觀相符。

  事實上,數學一直被認為是科研領域的清高之地,數學家不需要太多的科研經費,只需要一支筆就可以做研究。但正是這批對於科研經費要求不高的數學家,反而成了多次被 AI「針對」的群體。比如,人們經常看到科技公司宣傳 AI 解決了多麼難的數學題目,但很少看到科技公司以 AI 解決生化環材領域的難題來展示自家產品能力。

  而在這份宣言發布之後,也得到了國際數學聯盟的正式支持。該聯盟副主席公開表示,數學永遠都應該是一件充滿人情味的事。許多知名數學家也公開表示贊同,還有數學家擔心當前 AI 生成的假論文正在像病毒一樣蔓延,有時審稿人根本來不及分辨真假,錯誤的結果一旦發表,後面的人就會在錯的地基上繼續蓋樓。

  這群數學家並不是反對 AI 這種工具本身,實際上反對的是對於工具的濫用。以計算器為例,誰都知道它算得又快又准,可當我們小時候上數學課的時候,數學老師還是會讓我們自己在草紙上列豎式,一步步地推導。這種練習確實不能快速得到答案,但卻是提升邏輯能力和推理能力的必經之路。因此,AI 不應該成為定義數學的唯一標準,本次《萊頓宣言》宗旨也是希望能夠守護數學推導過程的清晰和思考的自由。

責任編輯: 王和  來源:MIT科技評論 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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