AI介入科研不能没有规则

  近日 ,因AI公司宣布其模型解决了一个数学界经典难题 ,陶哲轩、邓煜等25位菲尔茨奖获得者随后联名发布公开信提出警示,引发舆论哗然,热度绵延至今 。人工智能驱动的科学研究已势不可挡 ,科学家该如何与AI做好配合?近一个世纪未解的数学难题88小时就被AI“攻克”,其他学科的堡垒会不会被“攻克 ”?……各种衍生话题层出不穷 。

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  在这封名为《人工智能在数学中的严重错位》的信中,25位数学家认为 ,AI公司正在把解决数学问题作为衡量模型能力的标准,而数学研究的追求,并不仅仅是用最短时间算出一个具体题目的答案。他们表示这“对数学科学 、对数学共同体都是有害的 ”。

  此事被认为是关于学术优先权 、数据伦理与AI科研边界最为激烈的一场争论 ,也是将学术伦理话题推向社会的一个典型事件 。

  智力密集领域往往是AI大显身手之地,但也很快就会暴露出AI的消极面。早在数学之先,人文艺术领域已深为AI滋生的真伪治理烦恼。数学的逻辑性使得它成为大模型验证能力的最佳场地 ,在商业逻辑驱使下,模型的炫技就形成了对数学研究的“暴力冲击”,进而触碰到学术伦理警戒线 。公众也极易因此陷入“模型效率亢奋” ,将大模型的解题能力简单等同于数学研究本身。

  但一门学科的内涵和构成何其广阔和多维。就数学而言 ,它非常依靠创造力和想象力,提出问题和验证猜想的过程所形成的学术和思想价值,有时不低于一个举世皆惊的数学结论 。这也是为什么这些数学家会首先站出来 ,对使用AI进行“数学能力竞赛 ”提出异议。

  面向AI的大门一旦打开,就不可能再关上。数学家已在担心AI滥用危害数学以及其他智性劳动 。如何善用AI才有利于科研?如何尽快实现科学家的角色调整?如何弥合商业逻辑和科研目标之间的分歧?如果不在问题初显端倪时就察其危害,谋划应对之策 ,必然会产生更多新矛盾新问题,进而增加治理难度。我们需及早处理好AI和科学家的关系,建立研究人员、研究工具、研究对象三者之间关系的新范式。

  25位顶尖数学家虽不能代表整个科学共同体 ,但他们形成了非常有价值的声量 。其中的意义,在于它将学术秩序和学术伦理这样严肃而重要的命题推向公众视野,并触发广泛深入的讨论 。

  如同汽车 、互联网等改变人类社会进程的重大技术角色一样 ,AI最终也会由细致严密的规则体系规范其正向发展。而规则的建立,需要像今天这样充分被打开的关注和讨论。

(文章来源:科技日报)

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