菲尔兹奖得主联名信引发争议：为何部分数学家选择沉默
针对近期由 25 位菲尔兹奖得主签署的关于人工智能与数学未来的公开信，知名数学家蒂莫西·高尔斯（Timothy Gowers）在个人博客中阐述了他拒绝签署该信件的原因。尽管高尔斯同意信中关于数学界面临危机的基本判断，但他认为信件对危机的分析存在偏差，且其核心论点未能全面反映数学研究的多元动力。
高尔斯回顾了自己与数学结缘的经历，指出无论是早期尝试证明费马大定理，还是后来研究欧拉相关理论，驱动他的既包括对概念理解的追求，也包括解决问题的渴望。他引用自己在四分之一世纪前发表的《两种数学文化》一文观点，强调数学家群体中存在两种主要动机：一种是以解决问题为核心，将概念理解视为手段；另一种则是以获取概念理解为目标，将解决问题视为途径。高尔斯担心，联名信过度强调“概念理解”的重要性，可能让那些以解决具体问题为导向的数学家感到自身的学术气质被否定。
作为 OpenAI 数学小组的外部联系人，高尔斯拥有提前访问部分模型及免费使用 Pro 模型的权限。他在剑桥大学领导着一个致力于自动定理证明的研究团队。他坦言，随着大型语言模型（LLM）展现出无需深入人类洞察即可证明有趣定理的能力，其团队原本通过模拟人类思维来解决计算机证明问题的主要动机已大幅减弱。尽管如此，他仍认为探索这一过程具有智力价值。
对于联名信中提到的“快速批量生产真假陈述可能破坏数学土壤”的观点，高尔斯提出了不同看法。他认为，虽然 AI 生成的结果可能因缺乏适当的写作、孤立新方法或引用不当而带来归因和抄袭问题，但这更多是暂时性的技术磨合期现象，而非根本性威胁。他指出，数学本身高度专业化，即使 AI 产出大量结果，各子社区也只需消化其中极小部分（例如每年约 30 个重要结果），这并非不可能完成的任务。
高尔斯进一步分析了两种假设情景：一是模型公开可用，导致答案生成速度远超人类吸收速度；二是通过国际协议限制强大模型的公开发布，仅在特定机构请求下才用于解决重大问题。他认为，在第一种情景下，个人层面的影响有限，因为已有大量数学成果超出个体理解范围，且 AI 可作为辅助工具帮助突破瓶颈。主要的担忧在于，如果完全依赖 AI 输出，人类锻炼大脑解决难题的能力可能会退化，类似于对卫星导航的依赖。
然而，高尔斯表示，只要保持主动阅读和思考的习惯，人类的“解题肌肉”不会完全萎缩。他甚至设想，未来可通过与 LLM 对话来获取某一领域的概览，从而决定需要深入消化的内容。至于 AI 发现的重要数学是否会被忽视，关键在于这些被发现的有价值内容的总量是否会超过人类独立发现的数量。
关于 AI 对人类数学家认可不足的问题，高尔斯承认这是一个严重但可能短暂的现象。随着找到惊人证据的难度降低，传统的信誉体系可能会崩溃，但在过渡期内，给予人类应有的荣誉依然重要，尤其是考虑到职业发展的现实需求。
高尔斯最深层的担忧并非在于人类无法消化 AI 产生的知识，而在于支撑知识传承的社会结构可能遭到破坏。他特别提到，许多攻读博士学位并担任数学传统守护者的年轻学者，其成长路径依赖于解决未决问题的梦想。如果这一驱动力消失，数学界的未来人才储备将面临危机。此外，政策制定者若认为数学家不再必要，可能导致资金削减。因此，如何向公众解释保留大量人类数学专家的价值，即使他们不再承担寻找新证明的主要角色，成为亟待解决的问题。
最后，高尔斯质疑了联名信的实际诉求效力。鉴于能够解决主要数学问题的 LLM 发布已成定局，批评科技公司过快推出解决方案难以改变现状，甚至可能阻碍更受控的结果发布方式。他认为，面对即将到来的变化，数学界应采取务实态度，寻找最不令人遗憾的应对策略，而非仅仅停留在道德批判层面。
