人工智能技术迭代速度之快，令人惊叹，仿佛转眼间就要将人类远远甩在身后。许多在“鸡娃”道路上奋力前行的家长，反而陷入了更深的焦虑与困惑——究竟该如何培养孩子，才能让他们在未来的AI时代中站稳脚跟，不被轻易替代？这个问题，不仅让每个家庭深思，也引发了整个教育界乃至社会各界的广泛关注。然而，就在这个关键节点，AI却曝出了重大“翻车”事件。这件事，确实值得我们深入探讨与反思。

在不少人心中，数学能力似乎已能匹敌甚至超越人类的AI，最近却遭遇了重大挫折！

起因在于，大型语言模型（LLM）在各种数学测试中频繁刷出高分，正确率动辄超过90%。然而，60位顶尖数学家联手设计了一套名为FrontierMath的全新数学推理测试，其中包含的都是AI从未接触过的全新题库。结果令人大跌眼镜：AI的正确率竟然不足2%。

AI无法解答的比例，几乎接近100%。

于是，数学界最高荣誉——菲尔茨奖得主、加州大学洛杉矶分校教授陶哲轩直言不讳：“就凭这些题目，人类还能领先AI好几年。”

作为始终处于研究前沿的顶尖数学家，陶哲轩与卡内基梅隆大学数学教授罗博深一样，在AI浪潮中保持着极为清醒的头脑。一个必将到来的AI时代，到底意味着什么？

这让我想起了上半年两位数学大神在牛津大学举行的一场精彩对谈。他们不仅预言了AI的本质，还揭示了一个与孩子们息息相关的“大数学时代”和“实验数学”的即将到来。

01. “飞机”的诞生

作为深谙AI背后数学基础的核心科学家，陶哲轩将人工智能的出现比作飞机的诞生。起初，我们有了汽车、火车和轮船。接着，有人发明了喷气发动机，不过最初功能极其有限，只能当作玩具。经过多年迭代，发动机变得越来越大，性能越来越强，速度也越来越快。这时，我们是否可以把强大的喷气发动机直接绑在汽车和船上，让它们跑得更快？显然，这不是一个安全的选择。

“你必须彻底改变对交通运输的认知，必须设计出全新的运输方式、新的安全协议和仪表设备，飞机因此应运而生。”

人工智能也是如此，它并非凭空出现在这两年，而是从最基础的软件一步步进化而来。区别在于，以前的人工智能模型都是“汽车”，而如今的版本则是“飞机”。

从1.0的汽车版本，到2.0的飞机版本，究竟有何不同？陶哲轩指出，“汽车”版本的计算机软件都十分“刻板”，被程序和代码设定了每一步的走向，一切行为都是可预测的。而如今“飞机”版本的人工智能模型，第一次拥有了创造力——你无需严格遵循既定代码输入，只需使用日常对话的自然语言，哪怕表述不够规范，它也能理解你的意图，并提供你所需的内容。

不过，令人意外的是，陶哲轩直言不讳地表示：“人工智能并非最先进的数学工具，它本质上只是一个猜谜机器。”为什么称之为猜谜机器？这与AI解决问题的方式密切相关。在数学领域，1%的AI确实表现出色——例如，谷歌的AI已经达到了IMO国际数学奥林匹克竞赛人类银牌选手的水平。但在其余99%的情况下，依然有很多AI会在小学生的数学题目上出错。同样的问题、同样的作图需求，你查询两次，可能会得到两个不同的答案，而且无法保证任何一个完全正确。

它没有内置的计算器来解决数学问题，而是像一个只记住了部分知识的学生在做题。为了尽快给出答案，它只能凭借过去的经验和记忆，一次次进行猜测，试图接近你想要的正确答案。

陶哲轩还发现了一个更有趣的现象：AI特别“嘴硬”。当AI算错题时，你指出“正确答案应该是120”，它的回应却是：“你输入的是个错别字，正确答案是120。”因此，他建议：“如果你打算利用AI辅助数学学习，最好不要完全信任它，而是准备其他计算机软件来验证其结果的正确性。”

在陶哲轩看来，正是AI的这些“缺陷”，决定了它们作为专家在可信度和安全性方面都存在不足。这意味着，在财务、医疗、公共安全以及需要精密计算的领域，精确性意味着一切，完全容不得模糊的猜测。AI并不能替代人类做出最终决定，过度依赖反而可能造成严重的后果。

02. AI也像水龙头

从另一个角度看，在负面风险很小的领域，AI带来的好处远超人类的想象。对于那些特别适合利用AI的领域，陶哲轩又打了一个巧妙的比喻：“AI就像一个特殊的水龙头。”它的特殊之处在于，虽然流出的水并非质量最佳的直饮水，但瞬间输出的水量却是传统水龙头的100倍甚至1000倍。如果你有一个过滤装置，就能获得比以前多得多的纯净饮用水。“这就是人工智能时代的科学和数学。”

而一旦把AI看作是这样一个水龙头，就可以解决科学研究中长期存在的一个瓶颈——样本数量不够多的问题。

AI与生物：在医药领域，如果你想治疗某种疾病，合成对症的药物，必须从自然界或人工合成中获得初始原料，然后进行后续的合成及各个阶段的实验。只有最大的制药公司才有能力承受漫长的等待。有了AI，这些浪费或许都可以避免。它可以为蛋白质建模，快速处理海量数据，对各种药物的功能进行建模，无需漫长等待。以前可能需要测试100种药物，现在只需测试10种即可。

AI与化学：例如，你想找到一种新的超导体，传统的合成过程不仅昂贵，而且非常危险。而AI可以通过建模形式预测部分合成过程，缩小可选范围，将原本需要人工合成的设计实现自动化，既快速又高效，同时更加安全。

AI与气候学：陶哲轩总结道：人工智能时代对世界各行各业的根本性改变之一，在于我们必须为各种事物建立模型。例如，要预测未来20年的地球气候，传统方法是将地球划分成非常小的网格，运用已知数据和物理地理定律进行计算，超级计算机可能需要花费数月时间才能得出结果。而AI则可以训练现有模型，输入数据后预测出最佳拟合方案。对于飓风这类罕见极端天气的路径和登陆点，AI模型的预测功能也表现得尤为出色。目前，已有科学家利用AI为气候建模，并成功达到了极高的仿真精度。甚至在日常天气预报中，AI的预测速度都能达到过去的10000倍。

但正如AI本身存在不足一样，它在建模应用上依然面临一些瓶颈，例如收集大量数据并将其在AI使用前进行格式化，这些都是科研人员正在努力攻克的难题。正是这些“进行中”的科学与数学突破，让陶哲轩格外感慨地表示：“我对人工智能将如何改变世界感到非常兴奋，这场革命已经来临。”

03. “大数据时代”即将来临

在这场演讲中，陶哲轩与罗博深教授进行了一场饶有趣味的炉边谈话。两位数学家金句频出，让很多人对AI瞬间“祛魅”：“人们通常认为，能够像人类一样用自然语言对话，就是智慧的巅峰。人工智能虽然已经能做到这一点，但实际上它并不那么智能。AI工具的作用就是预测下一个要说的词——就像我们用手机打字，打完一个词语后，键盘上方会自动弹出一些可以衔接的惯用语言。这个功能并没有多么智慧，甚至可能产生语言垃圾，说出一大串正确却又毫无用处的废话。相反，人类觉得困难的事情，它却觉得容易，比如它可以自动为许多看似复杂的数学证明填充小步骤。”

不过，对于人工智能在数学领域的未来，两位数学家的态度依然充满信心，就像看待一个正在成长中、偶尔会犯错的聪明小学生一样。陶哲轩表示：“人工智能将与数学产生巨大的协同效应，未来将会出现一个大数学时代。”正如他今年2月在接受美国著名科学杂志《Quanta Magazine》采访时所说，数学学科已经成熟了许多，并正在专注于互联与应用，与现实世界的联系日益紧密。随着计算机科学、生命科学、社会科学等领域大数据的兴起，几乎任何人类学科都可以在一定程度上被数学化。

同时，有了AI之后，数学研究正在变得更加全球化。例如，过去数学家之间进行合作，共同证明一个定理，只能在小范围内进行，因为每个人都必须验证其他人的数学步骤是否正确。数学家之间很难真正实现“信任”，这个致命缺陷抑制了数学领域的大规模合作，也将许多业余数学爱好者拒之门外。而有了AI之后，全球的数学家及爱好者，即使互不相识、互不信任，也可以将自己的研究成果上传到某个Github存储库或其他社区进行交流，独立的AI辅助验证技术可以对其进行100%的验证。“这是过去从未真正见过的合作模式。”

更令人感慨的是，陶哲轩还提到，我们必须改变教育学生的方式，特别是传统的作业布置方法。“现在，AI就像一位家庭教师，能够向你阐明每一步的证明过程，并立即回答背后的原理。因此，‘做得对’已经不能再作为学生完成作业的唯一目标。我们要教会下一代孩子的是，如何验证AI生成结果的正确性，以及如何获取AI以外的意见。我们将进入一个实验数学的时代，让孩子们看到，我们如何利用AI提供的大数据，以及计算机形成的证明，把数学变成一种可以实验的科学。”

对于所有关注数学教育的人来说，陶哲轩的这些分享，仿佛在迷雾般的世界中劈开了一道清晰的缝隙，让人们看到了AI在数学领域的现在与未来。这更让我们明白，AI既不像媒体夸张的那样可怕，也并非那么愚钝。关键在于谁来使用，以及如何使用。这些都是下一代孩子可以深度参与、并充分发挥自身才能的广阔天地。