陶哲轩：很沮丧，但不跪

我对最近 AI的发展感到非常复杂和矛盾。 一方面，许多AI生成的证明似乎引入了巧妙的新想法，这些想法在被消化后将富有成效，同时也建立在过去和现在无数人类数学家的现有贡献之上。 但与此同时，我对这些证明中涉及的人类无法回答问题、发表演讲、参加会议、向期刊提交论文、指导学生，或以其他方式参与这些结果的后续发展感到深深的沮丧。 这与传统突破形成了鲜明对比。

同样，我对社区能够利用这些工具来解决过去甚至不敢想象的雄心勃勃的大规模项目感到兴奋。但我对许多数学动机问题的持续耐心且故意缓慢的研究努力，特别是研究生和博士后被这样的发布随意打断或摧毁感到恐惧。 正如一个人无法忘掉电影剧透或填字游戏线索，一旦知道现有解决方案，就无法像以前那样富有成效和深入地探索问题。 是的，人们仍然可以分析和消化这样的答案；但最好的机会是在发现它的那一刻，而当这些时刻完全委托给AI工具时，它们越来越被浪费。 我哀悼未被选择的道路，以及在发展这项技术的狂热竞赛中失去的机会： 实验室将前沿模型提交给独立研究人员进行适当的科学评估。 与研究社区协调，确保这些工具用于补充和提升人类研究人员的技能和活动，而不是与之竞争。 利用这些工具促进合作和分享，而不是竞争和保密。打开新门，而不关闭旧门。 但我们现在走的不是这条路。 相反，社区需要比以往任何时候都更加团结： 明确宣告我们自己的标准和价值观，构建我们自己的工具和实践，支持我们最脆弱的成员，并规划我们自己的前进道路。 让我们开始工作吧。