我们将需要更多的数学家

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当我还是本科生时，我记得和几个学生交谈过，他们觉得顶尖学生理解新数学概念的速度对他们来说太快了。他们也能理解这些想法，但需要花更长时间。最终，几乎所有这些学生都放弃了从事研究数学的梦想，转而做其他事情。过去几天里，我一直在想那些学生。

研究数学界主要由我们这些要么很少有这种感觉、要么有这种感觉但通过努力克服了的人组成。我们很幸运地在数学中找到了可以取得进展的地方。但我们现在正在进入一个需要谦逊的时期：一个我们所有人都将体会到无法跟上的感觉的时期。

我合作过的 AI 系统已经在产生美丽的新想法。它们所做的远不止令人印象深刻的计算，也不止快速执行一个强大人类研究者已经能够理解的论证。我们甚至可能无法想象未来的系统将能够产生多么美妙的想法。

当我们感到无法跟上时，我们会把这当作离开研究数学的理由吗，就像我记忆中的那些学生一样？随着越来越多的人经历这种感觉，毫无疑问会有一种诱惑去得出与他们相同的结论：如果机器可以比我们快得多，也许我们应该找点别的事情做。

如果我们的社区放弃理解的工作，那将是对人类责任的深刻放弃。每个人都有权选择不同的人生。我所说的责任属于我们集体：建设一个人类能够理解并将为改变我们世界做出贡献的发现的未来。一个拥有人类有意义能动性的未来。

挣扎对于理解困难的概念至关重要。幸运的是，这种挣扎可以被分享。我有幸一次又一次地与我的学生和合作者一起经历这一点。想象一下众多研究小组，每个小组都有持续的支持，每个小组花一个学期或一年的时间，在 AI 系统的帮助下，试图理解 AI 系统产生的一系列非凡想法。[1]

这很可能成为未来几年最重要的数学工作之一，我们应该相应地支持和优先考虑它。这项事业需要全球数学功底深厚的人类研究者数量的显著扩大，因为重大突破性想法正在积累。

为什么社会想要这个？到目前为止，这对我们来说可能听起来像是一个乌托邦式的幻想——一个专注于人类理解深度、充满数学家和物理学家等人的文明。我当然愿意生活在这样的世界中。而且确实有深刻的哲学原因让社会朝着这个方向前进。但我认为社会在使这成为可能方面也有更直接的利益。

想象一下，一个未来的 AI 系统提出了一种全新的太瓦级核聚变发电厂设计。它找到了一种人类从未设想过的维持和控制聚变的方法。该设计承诺提供丰富、廉价、清洁的电力。机器人已准备好制造组件并建造发电厂。

太瓦是一个疯狂的电力数量。我们将决定是否建造一台使用我们从未设想过的原理处理非凡能量流的机器，更不用说实践了。我们需要了解故障如何被包含、当系统关闭时已存储在系统中的能量会发生什么、我们如何确保组成发电厂的材料按预期行为，以及在继续之前我们应该问什么其他问题。正是使该提案令人兴奋的新颖性意味着我们不能从数十年运行类似工厂或实验中继承信心。

在批准建设之前，我希望人类社区能够理解为什么该设计有效，以及是什么让人对其安全性充满信心。我希望我们都会这样想。

人类参与并不自动改善技术决策，我没有理由坚持让人类手动重复 AI 系统可能更可靠地执行的工作，甚至包括证明数学保证。但定理只能存在于模型中。理解保证意味着理解模型、支持它的实验证据，以及我们对模型准确性的不确定性。这是一项要求很高的工作，必须有数学功底深厚的人来参与。

有人可能会回应说，AI 系统也应该处理这些问题，并最终决定是否应该建造发电厂。这是一个严肃的立场。但它要求我们接受一个未来，即重大后果的决定建立在没有任何人类社区理解的理由之上。

我不希望我们仅仅因为未能投资于自己理解的能力而到达那个未来。人类能动性是一个具有根本重要性的价值。我们必须保留有意义地考虑替代方案并决定我们想要参与建设什么样的世界的能力。我认为这值得付出努力。[2]

为了承担这一责任，我们可能需要拓宽对数学家能做出什么贡献的视角。我设想的是类似"可部署的知识储备"：数学功底深厚的人类社区，人类可以召唤他们帮助理解重大的 AI 赋能突破。

我们理解困难和不熟悉的想法的能力可能成为我们能为社会提供的最重要贡献之一。我们应该愿意将这种技能带到远超我们通常研究兴趣的问题上。[3] 这样做要求我们扩展对自己使命的理解。

一个反驳可能是 AI 系统将使我们每个人变得更有效率，因此更少的人可以做这项工作，即使发现的速度在加速。但我们每个人都只是人类。我们有基于生物学的基本限制。深度理解需要时间和人类可以维持的生活节奏。每个个人只能被要求做这么多，但通过真诚的合作，我们可以完成更多。

如果 AI 实现了它的承诺，我们将遇到比以往任何时候都更多美丽而重要的想法。我们必须通过建立繁荣的人类社区来回应，这些社区能够共同理解它们。

我们将需要更多的数学家。

原文链接: We're gonna need a lot more mathematicians

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