陶哲軒親自曝光：AI破解數學難題，竟全是「抄」的？

新智元報道

編輯：YHluck

【新智元導讀】數學大神陶哲軒近期發現，AI聲稱破解的Erdos難題，實則是多年前已被人類解決但被遺忘的「舊聞」。這揭示了AI當前的核心能力并非從0創新，而是利用超強算力掃描人類文獻的「長尾黑洞」，摘取那些被我們忽視的「低垂果實」。

最近幾周，數學界就發生了幾起這樣讓人「哭笑不得」但又極具深意的事件。

幾個大名鼎鼎的Erdos 問題（數學怪才保羅·厄爾多斯提出的懸賞問題，解決它們是數學家的榮耀），被最新的人工智能工具「自主」解決了。

全網本來準備歡呼AI又一次超越人類，結果反轉來了。

不對啊！這些問題，早在幾年前、甚至十幾年前的冷門文獻里，就已經被人解決過了！

這事兒就有意思了。

AI 以為自己搞了原創新發，結果是在搞「考古」。

但這事絕不僅僅是一個「AI鬧烏龍」的笑話。

陶哲軒在Mastodon上對此事發表了看法。

他透過這個看似「翻車」的現象，精準地指出了當下AI進化的真正邏輯。

今天，我們就來扒一扒陶哲軒眼中的AI真相：它到底是在思考，還是在作弊？

陶哲軒的質疑：

是「偷看答案」還是「撿軟柿子」？

事情發生后，大部分人的第一反應是：數據污染。

這很好理解。

現在的AI模型（比如GPT-4、Claude等）都是吃著海量互聯網數據長大的。

大家覺得，這AI肯定是「作弊」了。

它可能在訓練數據里偷偷看過那些冷門論文的答案，把它編碼在權重里。

等到你問它的時候，它不是「推導」出來的，而是像背課文一樣「背」出來的。

但在陶哲軒看來，事情沒那么簡單。

他敏銳地指出一個疑點：其他的深度研究類AI工具，并沒有發現這些聯系。

如果僅僅是數據污染，僅僅是死記硬背，那應該是所有看過這份數據的模型都能答上來。

但事實是，有的行，有的不行。

于是，陶哲軒拋出了一個極具洞察力的理論：「低垂果實」）。

他在文中寫道：

我的理論是，人工智能工具現在變得足夠強大，可以解決 Erdos 問題數據庫中列為開放問題的「最易摘取的果實」。

什么叫「最易摘取的果實」？

陶哲軒解釋得很清楚：「那些使用相當標準的技術、通過簡單證明就能解決的問題」。

重點來了！這里有一個巨大的認知反差：

這類「簡單問題」，恰恰也是人類數學文獻中的「盲區」。

因為證明過程相對簡單，當年的數學家可能覺得「這也沒啥了不起的」，就沒有大張旗鼓地宣傳，或者隨手發在了一個不知名的期刊角落里。

這就導致了一個極其尷尬的現狀：

這些問題在著名的「Erdos問題數據庫」里，依然顯示為「Open（未解決）」狀態。

但實際上，它們在幾十年前就已經被某位無名學者解決了。

這就是陶哲軒看穿的真相：

AI 并沒有像數學家那樣發明了全新的數學大廈，它做的事情更像是「撿漏」。

它利用強大的算力與模式識別能力，把那些「名義上未解決，實際上已被解決，但被人類遺忘在角落」的問題，重新挖掘了出來。

這就完美解釋了為什么AI能解決這些問題，且這些問題恰好都已經在文獻里有了答案。

不是因為AI偷看了答案，而是因為這些題目本身就是「易碎品」，AI現在的智商剛好夠得著它們。

AI的「超強掃雷」能力

陶哲軒的這個發現，實際上給全人類的知識管理體系一記耳光。

我們以為科學大廈是層層累進的，實際上，科學文獻里充滿了「長尾」。

成千上萬的論文躺在數據庫里吃灰，無數的微小進展因為沒有大佬站臺而被淹沒。

這就是陶哲軒所說的「未被充分研究的問題」。

在相關討論中，有一位網友提出了一個玄幻且精準假設，甚至被陶哲軒的讀者們熱議：「信息黑洞」。

這些解決方案的信息，其實早已被編碼在舊的神經網絡權重里，或者存在于浩瀚的互聯網數據中。

但是，它們不是以「教科書」那樣結構化的方式存在的，而是「非局域化」的。

就像黑洞吞噬了信息，信息還在那，但已經亂碼了。

對于人類來說，想要從這堆亂碼里找到「這個問題在1998年被解決過」的線索，計算成本太高了，根本做不到。

你不可能為了解決一個問題，去讀完過去50年的所有論文。

但AI能做到。

陶哲軒在文中極其樂觀地預測：

「這種工具能力的進步是不可小覷的，這為自動掃描數學文獻中那些未被充分研究的長尾問題帶來了良好的前景。」

這正是AI目前的核心價值：它不是一個無中生有的「創作者」，它是一個擁有超強算力的「超級圖書管理員」。

短期內，我們將看到大量此類事件發生：

AI宣稱解決了問題，然后人類發現這只是把舊知識重新打包。

但千萬別嘲笑它！

這恰恰證明了AI填補了人類知識體系中最大的漏洞——遺忘。

AI正在把那些散落在歷史塵埃里的珍珠，一顆顆撿回來。

陶哲軒引發的思考

看到這里，你可能會問：

這跟我們普通人有什么關系？我又不做數學題。

在陶哲軒這篇內容的評論區里，有一個網友留言：

以前，想要發現「黎曼猜想」和「物理學」之間的聯系，你需要是頂級高校數學博士，需要讀遍過去50年的頂級期刊，外加極好的運氣。

但現在，因為AI能夠處理那些「被擾亂的信息」，能夠掃描那些「長尾知識」。

就有發現「金礦」的機會。

還有網友評論道：「AI到底是在推理，還是在產生幻覺？」

有人回答得一針見血：「它在逼近理性，但方式非常低效且容易產生幻覺，因為它沒有基于邏輯推理形式。」

陶哲軒通過這次事件其實在暗示我們：

AI負責在「垃圾堆」里找線索，人類負責驗證這些線索是否正確。

陶哲軒的這次「打假」行動，表面看是AI的尷尬，實則是AI的軍功章。

他讓我們看清了AI現階段最強大的能力，不是「寫詩作畫」，而是「知識考古」。

正如陶哲軒所預測的：這種趨勢在短期內會持續。

AI將繼續在沒有專家監督的情況下，橫掃那些名義上的「開放問題」。

這是一個「撿漏」的時代。

以前，撿漏靠運氣，靠家學淵源；

現在，撿漏靠AI，靠誰能更早地理解「長尾掃描」的價值。

參考資料：

https://mathstodon.xyz/@tao/115788262274999408

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