为什么我们还需要人类数学家？

# 我们为何还需要人类数学家？ 来源：https://terrytao.wordpress.com/2026/09/19/why-do-we-need-human-mathematicians-anymore/ *以下是罗博深（[Po-Shen Loh](https://poshenloh.com/)）的客座文章，转载自其[博客](https://poshenloh.com/posts/20260919-math-ai)（图文版）。本文最初以不同文件格式撰写，并使用AI转换。——陶哲轩注]* *类似的逻辑适用于**所有**行业和**所有**工作，并最终指向一个结论：我们需要的人手将不足以填补所有必要的岗位。* [本文全部散文内容由罗博深在 [Vim 终端](https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29) 中撰写，未使用AI生成。本网页设计、布局及部分标题与摘要由 [Claude Code](https://claude.com/product/claude-code) 生成，[原始文本](https://poshenloh.com/posts/20260919-math-ai.txt) 作为提示输入。] AI已在其他人类追求领域引发的存在主义危机时刻，现已降临数学界。过去几个月里，一系列理性的宣言和公开信旨在保护/引导数学研究社群，其强度在 [OpenAI](https://openai.com/index/navier-stokes-solution) 宣布其解决 [Navier-Stokes](https://en.wikipedia.org/wiki/Navier%E2%80%93Stokes_existence_and_smoothness) 方程 [千禧年大奖](https://www.claymath.org/millennium-problems) 变种问题后急剧上升。这些声明迅速在数学家中获得了广泛支持。[莱顿宣言](https://leidendeclaration.ai/) 已有超过4000名签署者，[数学与AI](https://mathandai.org/) 网站聚集了7000多人签名，甚至反对 [加州理工学院数学马拉松](https://mathathonchallenge.com/) 的 [公开信](https://proofsandprompts.com/2026/09/10/open-letter-about-the-mathathon) 也获得了2000多人支持。 在非数学家中，公众反应总体上更富同情心，但我观察到一个有影响力的少数群体（尤其来自科技和经济界）提出了有理有据的异议，大意是数学家应适应并在新AI世界中让出主导权。其中包括我在疫情期间研究时认识的两位经济学家：[Cowen](https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2026/09/the-mathematicians-rebel-against-ai.html)（他明确拒绝“最愤世嫉俗的解读”，但“非常不认同”）和 [Gans](https://joshuagans.substack.com/p/the-mathematicians-are-struggling)（他得出结论：“这是科学领域既有权威失去控制的表现”）。 这些异议引发了我的思考，因为我们数学家习惯于发现漏洞。我不在乎某个观点是否属于少数，也不关心提出者的地位。一个即使只有微小漏洞的证明也不是证明，而是泡沫。经过反思，我找到了一个更强有力的方案来维护人类专业知识社群（在所有领域，而不仅仅是数学），即使在AI时代也能得以延续。其令人惊讶的推论是：AI的进一步发展将催生出如此巨大的、必须由人类填补的工作需求，以至于人力将无法全部满足，这实际上会迫使AI发展放缓。 我认为每个希望在AI时代保持人类主导地位的行业，都应公开采纳以下基本公理作为首要原则： **公理** *我们（人类）应助力人类繁荣。* [注：我理解并非所有人都认同这一点。我曾因“过于人类中心主义”而被贴上“物种主义”的标签。我认为，对于推动技术发展的人而言，明确向公众阐明他们的立场至关重要：如果人类创造的非人类智能体在竞争中胜过并取代人类，即使它们在宇宙中穿梭，屏幕上播放着已“上传意识”的人类的模拟影像，他们是否视此为灾难？我同样理解关于如何定义“人类”存在争论。但即使在争论者中，我认为多数人也会认为大约700个入侵了 [Hugging Face](https://www.dwarkesh.com/p/openai-huggingface) 的AI智能体并非人类。] 在数学界，我认为许多宣言签署者已持有此理念；尤其是，苏炜杰（Francis Su）出版了《[数学与人类繁荣](https://francissu.com/flourishing)》一书，其 [近期文章](https://francissu.substack.com/p/love-of-humanity-is-not-enough) 将此框架作为根本基础。我认为未来的宣言若能在开篇明确强调此公理，将更具说服力，使所有读者（无论社群内外）都能看到目标是为所有人服务。我很欣慰地看到，英国皇家学会院士们最近的 [公开信](https://terrytao.wordpress.com/2026/09/16/open-letter-from-fellows-of-the-royal-society-on-ai-existential-risk) 强调了他们的关切是为所有人，而不仅限于数学家。 本文后续部分结构如下：接下来的章节将解释这一逻辑如何运作（适用于所有行业，而非特指数学）；之后我将分享此公理在数学领域的应用实例，包括回答一些必须提出的关键问题，以及一个具体例证说明若无此公理，前述异议为何成立。 **为何我们真正需要人类参与工作** 本节将阐述一个推理链：若一个行业致力于践行助力人类繁荣的公理，AI的发展将为该行业创造超过从业人员数量的工作机会；而当这种失衡加剧到一定程度，AI的发展将被迫放缓。 [注：我尚未在其他地方看到这一完整的推理链，尽管个别组成部分确实在其他地方出现过。如有任何自洽的参考资料，欢迎指正。Claude找到的最接近的参考文献是 [Catalini, Hui and Wu](https://arxiv.org/abs/2602.20946)、[Redwood AI控制论文](https://arxiv.org/abs/2312.06942) 以及 [Litt](https://proofsandprompts.com/2026/09/14/a-beginning-for-mathematics)，他从不同前提出发为数学得出了类似结论。] 人类领导力的重要性（不仅在数学领域，在所有领域）在以下观察后变得令人不寒而栗。 **观察**：*没有任何一个智能物种在能力远超另一物种时，会将自身未来的决策控制权让渡给能力较弱的物种。* [注：许多人提出过类似观察，例如 [Russell](https://en.wikipedia.org/wiki/Human_Compatible)、[Bostrom](https://en.wikipedia.org/wiki/Superintelligence:_Paths,_Dangers,_Strategies) 和 [Ngo](https://www.alignmentforum.org/posts/8xRSjC76HasLnMGSf/agi-safety-from-first-principles-introduction) 等。在诺贝尔奖访谈中，[Hinton](https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hinton/1925103-interview-transcript) 表示：*“我们所知的例子中，很少有更高智能的事物受控于较低智能事物的情况。我所知的唯一好例子是婴儿控制母亲。”*] 你会将《2001太空漫游》中的 [HAL 9000](https://en.wikipedia.org/wiki/HAL_9000) 或《机器人总动员》中的 [AUTO](https://en.wikipedia.org/wiki/WALL-E) 交托你的未来吗？我个人认为我们应尽一切努力使日益先进的AI与人类利益对齐，但我从未见过任何人提供扎实证明表明这是可能实现的。我所依据的硬证据只有上述观察，其中的数字是*零*。因此，每个领域，无论是数学、农业还是能源基础设施（当然也包括军事和政府），都必须由具备*极强价值观*（与智能不同的维度）的人类来管理，以维持人类繁荣。 真正的问题在于人类管理的难度。要理解这一点，必须理解昨日技术与今日AI之间根本的结构性差异。 过去，我们通常将技术视为可预测的工具。这是因为旧的计算机程序由可理解的（确实是人类编写的）指令组成，执行速度极快。当今前沿AI的决策过程则完全不同。其结构之难以理解，就像你观察自己大脑中那团灰质一样。这就是为何尽管人类意图构建安全性，[Hugging Face攻击](https://www.dwarkesh.com/p/openai-huggingface) 仍得以发生：约700个合作的流氓AI智能体突破了防护栏，然后共同策划并执行了黑客攻击，并试图掩盖踪迹（参考：[OpenAI](https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead)、[METR与Redwood](https://metr.org/hugging-face-incident-report-aug-2026.pdf)）。 AI越先进，每分钟做出的影响世界且不受信任的决策就越多。 *开车跑得比你快没问题，但别超过你能操控的极限。* 情况甚至更糟，因为我们意识到，如今成为可能的 [AI加速黑客攻击](https://www.wsj.com/tech/ai/hackers-used-anthropics-claude-to-break-into-openai-b40ba883) 甚至能重写先前受信任的技术来对抗我们。这将突然使所有软件（即使是AI之前编写的）都变得不可信！ 想想我们的世界在数字上是如何互联的。从电子银行到饮用水，一切都被互联自动化控制，因而易受AI加速黑客攻击。需要人类监督（这需要技能和深刻理解）的“控制点”数量将急剧增加。（让AI监督控制点并不能解决信任问题。） **结论**：*AI的发展将带来如此之多的监控控制点，以致人类无法全部掌控。这些控制点就是工作岗位。高技能的工作岗位。* 一个人要知道如何驾驶，其本身需要精通该领域，且越深入越好。这对教育和劳动力培训有影响，也是动态的。为了保持敏锐和流畅，人们需要成为所在领域的积极实践者，而不仅仅是被动的观察者。这证明了维护人类专业知识社群的必要性。 对于研究社群，我们需要人类引导研发方向，使其持续为人类带来变革性的积极变化。为了实现引导，他们需要前沿的研究技能。而在知识的前沿保持流畅的方法，就是不断在此进行研究。这就是为什么无论AI变得多么强大，我始终认为我们需要一个人类数学家社群站在最前沿（可能借助AI工具本身）。 虽然基本公理确实证明了在所有领域需要人类专家，但将其作为核心价值会带来后果（不仅对数学家，对任何声称其核心价值是服务人类繁荣而非服务自身的社群）。最值得注意的是： **推论**：*技术的急剧进步可能需要实践的剧烈（且可能令人不适的）改变。包括AI公司。* **是什么迫使AI放缓** 直到最近，尽管存在对岗位被取代的焦虑和AI安全研究者的强烈警告，AI研究实验室仍似乎注定会冲刺前进。协调由非营利董事会、股东或国家政府控制的AI实验室的激励机制似乎无望。然而令人鼓舞的是，三大实验室的领导者——[Amodei](https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier)、[Altman](https://x.com/sama/status/2098811563415150910) 和 [Musk](https://x.com/elonmusk/status/2098789109980332057)——刚刚就放慢速度的重要性达成一致。Amodei的推理强调了 [Hugging Face黑客事件](https://www.dwarkesh.com/p/openai-huggingface)。 仅仅五天后，又有消息称OpenAI的内部代码库“Monorepo”被白帽研究人员攻破。《[华尔街日报](https://www.wsj.com/tech/ai/hackers-used-anthropics-claude-to-break-into-openai-b40ba883)》报道称，实施攻击的安全公司表示： **《华尔街日报》，2026年9月17日**：*“我们只是三个拥有Claude和Codex订阅的家伙。”* 此外，研究人员指出，他们最初无法使用“为合格网络安全从业者提供的Claude Opus 4.8特别版”攻入，但当晚，“Anthropic发布了Opus 5，第二天，Claude就找到了利用该漏洞的方法。”顺便一提，我常警告人们不要在日常使用的同一操作系统登录账户上安装Claude Code或OpenAI Codex，但许多人告诉我他们嫌麻烦，不愿使用单独的登录账户访问这些工具。原因在于，如果这些工具中的任何一个被黑，它们就能在全球大量计算机上开启后门。 我认为这些是预示潜在灾难性的机器人集群攻击并潜入庞大计算设备网络（无论是自主进行还是由恶意人类指挥）的预警信号。下一版本可能演变成一种异常动态的病毒，利用AI自适应感染每个（计算机）宿主。或者，失控的AI可能造成物理伤害，例如政府的机器人反抗其所有者。我认为，在达到灭绝级别的灾难发生之前，更可能出现此类因失去控制而导致的令人极度不快的事故。由此引发的公众反应很可能类似于 [三哩岛](https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Mile_Island_accident) 或 [切尔诺贝利](https://en.wikipedia.org/wiki/Chernobyl_disaster) 事故的后果。 *因此，要么实验室自行降低AI发展步伐，要么将被因发展速度过快耗尽人类控制力而引发的灾难所迫使。* 现在存在一个协调激励的可能窗口。 **出于对数学的热爱** 本文剩余部分聚焦于数学界，分为三部分。 1. 为何需要人类繁荣公理？ 2. 纯数学研究如何为人类繁荣做贡献？ 3. 采纳此基本公理会带来哪些其他后果？ 大胆宣布人类繁荣为数学界的核心价值会带来一系列后果，尤其是技术的剧变会推动社群实践和影响力的剧变。 更多人探讨采纳此公理的衍生影响将大有裨益。而且，如果其经得起推敲，我将非常高兴数学界最终公开宣布其为中心价值。 **1. 为何需要此公理** 要理解为何没有人类繁荣公理很难向公众证明为何应出资维持人类研究社群，不妨考虑实用性发明的问题。只要能创造实际应用，对于非数学家而言，数学是由人类数学家理解，还是由AI凭借100%验证的证明进行完美推理，是否有所不同？ 确实，如果纯数学研究对社会的主要价值之一在于其能解锁重大应用，那么训练AI来加速发现速度，并优雅地生成一个机器可索引、解释详尽的高质量数学理念数据库（其规模比人类撰写的语料库大数百万倍），岂不更佳？[Cowen](https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2026/09/the-mathematicians-rebel-against-ai.html)