数学家警告人工智能对行业的威胁，随着产业逐步侵入

# 数学家警告：行业入侵下AI对专业的威胁 来源：https://arstechnica.com/tech-policy/2026/06/mathematicians-warn-of-ai-threats-to-profession-as-industry-encroaches/ 国际数学联盟支持关于科技行业影响力的警告。 数学家在一份宣言中警告说，科技行业日益增长的影响力正对数学研究构成多重挑战。该宣言发布的两周前，OpenAI公开宣称其AI模型推翻了一个有80年历史的几何猜想。 这份宣言由16位研究人员组成的团队在2025年9月于荷兰莱顿大学举行的一次会议后的八个月间起草完成。2026年6月2日发布的《莱顿人工智能与数学宣言》(https://leidendeclaration.ai/)已获得国际数学联盟的认可——该联盟是举办会议并监督数学最高奖项（如菲尔兹奖(https://arstechnica.com/science/2022/07/how-one-institution-keeps-claiming-maths-highest-award/)）颁发的国际非政府组织。 “数学家们应该感到震惊，科技公司突然对他们的研究产生了兴趣，”伦敦帝国理工学院数学家Kevin Buzzard(https://profiles.imperial.ac.uk/k.buzzard)在一份声明(https://leidendeclaration.ai/#featured-endorsements)中表示。“莱顿宣言是对当前正在发生的事情——AI持续颠覆这一领域——的深思熟虑的回应。” 莱顿宣言已获得数百位签署人(https://leidendeclaration.ai/#signatories)的支持，该宣言警告说，最近AI的发展正在威胁数学研究的“特征价值”，“通常以对学生和早期职业数学家产生不成比例影响的方式，进而影响到该学科的长远未来。” 首先，它指出AI模型可能“产生看似合理但不可靠（甚至不正确）的论证，这些论证很难与正确的数学证明区分开。”这种发展使审稿人面临越来越大的压力，并“危及我们实施证明的正确性、透明度和独立可验证性传统标准的能力，”宣言警告说。 “不准确的AI生成草稿制作成本低廉，存在以错误结论充斥文献的风险，”牛津大学计算机科学系主任Leslie Ann Goldberg(https://www.cs.ox.ac.uk/people/leslieann.goldberg/)在一份声明中说。“一旦发生这种情况，错误很可能会传播，因为新结果建立在有缺陷的基础之上。” 其次，宣言强调“基于已发表作品训练的模型常常返回没有恰当引用其综合的人类作品的输出”，同时还指出许多当前AI模型是通过“利用许可和访问协议”或“干脆违反版权保护”获得的数据进行训练的。 第三，宣言描述了AI的使用“可能因其本身而受到激励，破坏我们用于招聘、资助和认可的方式”，同时将缺乏访问权限或“不愿意使用由价值观与之不同的组织控制的技术”的研究人员排除在外。 第四，宣言警告说，数学研究“通过新闻稿或博客文章等非正式渠道进行传播，常常没有提供用于科学评估的必要研究论文或其他信息披露。”这种传播策略可能导致媒体报道的“过度简化”，过分强调AI工具的重要性而忽视人类先前的贡献，“并误导性地将特定数学任务用作商业产品通用推理能力的指标。” 第五，宣言指出“科技公司越来越多地参与数学研究”威胁到“数学的自主性”，尤其是在大学预算面临压力、研究人员可能感到更大的职业动力去以“不对称条款”与科技公司合作时。这也增加了研究问题可能优先考虑适合AI驱动技术的风险。 ## OpenAI的例子 莱顿宣言中的许多警告似乎特别适用于OpenAI在新闻媒体报道(https://www.wsj.com/tech/ai/openai-ipo-filing-date-0ec95af5)该公司准备向公众发行股票的同一天，宣布(https://openai.com/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/)其模型的数学成就(https://arstechnica.com/ai/2026/06/openais-math-breakthrough-played-to-ais-strengths/)的方式。宣言尖锐地指出，强调AI数学成就的企业新闻稿是在“市场时间线上运作，早于数学界接受的过程完成之前。” “科技行业遵循商业逻辑，这与数学的价值观截然相反，”哥伦比亚大学数学家、宣言作者之一Michael Harris(https://www.math.columbia.edu/~harris/website/)在《纽约时报》(https://www.nytimes.com/2026/06/02/science/ai-mathematics-leiden-declaration.html)的采访中说。他还谈到宣言试图“从AI行业手中夺回关于数学价值观和目标的话语权。” OpenAI上传了一篇研究论文，描述其AI模型的数学证明(https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-proof.pdf)，并附有独立数学家的评论(https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-remarks.pdf)。但莱顿大学计算与人工智能历史与人类学家、宣言另一位作者Rodrigo Ochigame表示，该公司没有披露关于提示词、AI训练数据以及用于解决相关数学问题的计算资源数量的信息。 “AI模型是专有的，公司外部任何人都无法使用，”Ochigame告诉《纽约时报》。“我们得到了一个花哨的宣传视频，而评估结果科学意义所需的基本信息却被保密。” 牛津大学数学家兼计算机科学家、宣言作者之一Ursula Martin(https://www.maths.ox.ac.uk/people/ursula.martin)在接受《纽约时报》采访时表示，OpenAI的成就“令人瞩目”，但可能涉及大量计算资源。她建议，人类数学家投入同等数量的等效努力很可能会以同样方式解决问题——并且她提醒说，数学不止是解决问题，还关乎“思想、理解、判断和人类洞察力的培养。” 类似的对人类在数学领域智力努力的支持也出现在莱顿宣言网站上发布的认可中。 “根据我的经验，数学思想就像孩子一样，需要多年来培育和成长，”马克斯·普朗克数学研究所所长Peter Scholze(https://people.mpim-bonn.mpg.de/scholze/)在一份声明中说。“就像我不希望我的孩子被AI教育一样，我在思考数学思想时也不使用AI，并且总体上尽可能避免阅读AI生成的文本。” ## 给人类的建议 那么在AI热潮中，人类数学家应该做什么？莱顿宣言建议个体数学家透明地披露他们对AI工具的使用，对其数学成果的正确性承担责任，继续尊重人类作者并适当归因（即使AI工具使这变得困难），并考虑只使用那些符合宣言所阐明价值观的AI工具。 宣言还提醒数学家，数学有“用于开发战争(https://arstechnica.com/tech-policy/2026/02/trump-moves-to-ban-anthropic-from-the-us-government/)、压迫、大规模监控(https://arstechnica.com/culture/2026/04/how-our-digital-devices-are-putting-our-right-to-privacy-at-risk/)和破坏民主(https://arstechnica.com/tech-policy/2026/02/trump-moves-to-ban-anthropic-from-the-us-government/)的技术”的应用，因此数学家在选择与科技公司的外部合作时应相应做出道德决策。 专业数学组织可以制定在出版和评审中使用AI及其他自动化工具的指南，通过许可协议保护研究人员作为作者的权利，防止他们的作品未经同意被用作训练数据，并支持同行评审出版物的作用。宣言还建议这类组织“积极准备在重大数学成果通过非常规手段被声称时参与其中。” 宣言作者还为政策制定者提供了直接建议，包括“保护作者权利(https://arstechnica.com/tech-policy/2026/05/authors-fight-for-higher-payouts-from-anthropics-1-5b-copyright-settlement/)”、“监管人工智能行业(https://arstechnica.com/tech-policy/2026/05/trump-loses-more-control-over-ai-regulation-as-illinois-passes-landmark-law/)”和“投资公共计算基础设施”。在“不要相信炒作”部分，宣言警告说“目前科技行业有强烈的商业动机夸大其产品能力。” 最后，宣言承认科技行业“提供了高薪工作、金钱奖励、计算资源以及一些数学家觉得有吸引力的智力刺激机会……在这个高等教育资金不足和学术就业不稳定的时代。”宣言呼吁数学家与科技行业之间的此类合作遵守宣言中提出的标准。 “通过支持这份宣言，国际数学联盟确认数学研究的未来必须由人类判断、公平透明的实践以及全球数学界的共同价值观来指导，”国际数学联盟副主席Ulrike Tillmann(https://www.newton.ac.uk/about/prof-ulrike-tillmann/)在一份声明中说。“数学是，并且永远都应该是一项深刻的人类事业。” Jeremy Hsu 的照片 (https://arstechnica.com/author/jeremyhsu/) Jeremy Hsu 是一名记者，探索深度科技和人工智能的广泛主题。他曾为《新科学家》、《科学美国人》、《IEEE Spectrum》、《连线》、《Undark Magazine》和《MIT Tech Review》等众多出版物撰稿，内容涉及深度伪造、数据中心、无人机、电池技术、机器人和GPS干扰等主题。他拥有纽约大学新闻学硕士学位，以及宾夕法尼亚大学科学史与社会学学士学位（辅修英语）。 47 条评论 (https://arstechnica.com/tech-policy/2026/06/mathematicians-warn-of-ai-threats-to-profession-as-industry-encroaches/#comments) 1. 热门阅读第一篇的列表图片：AI 要花多少钱？GitHub Copilot 用户对新的基于使用的定价系统做出反应。(https://arstechnica.com/ai/2026/06/ai-costs-how-much-github-copilot-users-react-to-new-usage-based-pricing-system/)