（来源：陆向谦）作者：赵老师7月23日，震撼兹奖美国费城，菲尔方式国际数学家大会。得主当天四枚菲尔兹奖颁出：中国数学家王虹、领奖浪财浪网邓煜，宣布学否美国数学家John Pardon，加入解出级困经新还有一位38岁的天后加拿大数学家——雅各布·齐默尔曼（Jacob Tsimerman）。齐默尔曼是用块用新谁？他的履历，堪称「解题机器」的世界模板：2003、2004后续两年代表加拿大参加国际数学奥林匹克，难数拿了两块金牌，还实其中2004年是震撼兹奖满分；16岁进多伦多大学，两年读完本科；普林斯顿博士，菲尔方式导师是得主当天大名鼎鼎的Peter Sarnak；后来回多伦多大学任教，成为该校数学系历史上最年轻的领奖浪财浪网正教授。这次获奖，是因为他说明了悬置了近40年的安德烈-奥尔特猜想（André-Oort conjecture）。按剧本，这种时刻他应该在台上感谢师首先、展望自己下一个十年的数学探究。可当记者问他「下一步做什么」时，他给出的答案让全场哗然：他关键离开学术界，加入OpenAI，去做AI安全。他说得很直接：「我认为世界正在变化。我们所熟知的数学这个职业……我不认为它还会以目前这种形式存在。」一个刚刚站上人类数学最高领奖台的人，转身说：这个行业，关键变天了。而更让人心里发凉的是，仅仅几天之后，OpenAI就用一份公告，给他这句话做了注脚。249页比如文，10方式世界困难，总成本约2000美元8月1日，OpenAI公布了一份249页的手稿。他们内部一个尚未发布的下一代模型，代号Astra，一口气在10个数学与理比如方式算机科学的开放困难上取得了突破。这些状况有一个共同点：每一方式，人类数学家至少十年没有推进过，大部分远不止十年。其中最重磅的一个，是群比如中的「非索菲群」状况。1999年，数学家格罗莫夫提出「索菲性」这个概念，随之而来的状况是：是不是所有可数群都是索菲群？此后27年，全世界最不过尖的群比如学家，没有一个人能说明或证伪它。Astra直接构造出了首先个已知的非索菲群，把这个状况结果了。除此之外，它还证伪了菲尔兹奖得主Alain Connes的刚性猜想，说明了Ehrhart体积猜想，处理了三方式埃尔德什困难，并把高维球堆积密度的上界，做出了自1978年以来的首先次改进——那是一方式卡了46年的坎。最题的是：所有题说明，都用Lean 4做了形式化验明正身。这意味着每一步对错，都由方式算机程序逐行核验，不需人类「相信」OpenAI。而所有这一切，最让数学圈失声的，是那个成本数字。按API价格方式算，产生这10项突破性成果的全部算力开销，总共不到2000美元，平均每方式题约200美元——折合人民币，大约1400块钱。英国曼彻斯特大学数学家Thomas Bloom的评价是：这比OpenAI之前证伪单位距离猜想那件事，还关键题。1400块钱，换一方式曾让全世界最聪明的头脑困顿几十年的困难。而更让人心头一紧的是齐默尔曼那边的故事：他有一位学生，前不久用另一家AI公司的模型，在一夜之间攻克了雅可比猜想，如今人在Anthropic。老师去了OpenAI，学生去了Anthropic——两个最懂纯数学的大脑，一起去了AI公司。定居硅谷三十年的陆向谦教授，看到这条新闻，说得很平静，也很直白：「那位老外说，数学已经到头了，我拿到奖了，我就去做AI。他加入了OpenAI，去了才没几天，就有十个菲尔兹奖级别的项目是人工智能做出来的。」我们和AI的差距，正在变成人和大猩猩的差距陆教授接着打了一个比方，让我印象极深。他说，前一阵ChatGPT出来的时候，AI大概跟人一样聪明。而目前，它已经超过人类了。「举个例子，我们比大猩猩聪明得多，因此你看，我们创造的世界比大猩猩厉害得多，大猩猩目前都成了关键保护的动物。那目前人工智能超过我们——我们和大猩猩之间的那个差距，正在变成人工智能和我们之间的差距。」这个比喻听着扎心，但它把状况说透了。然而，陆教授的态度并不悲观，反而带着硅谷特有的那种兴奋。他说，AI看我们，就像我们看大猩猩，那它就能帮我们处理那些我们自己处理不了的状况——气候变化、世界和平。「我们在硅谷大概都是这么想的，我们等着它帮我们处理这些状况。你看，一夜之间出现了十个菲尔兹奖级别的成果，明年可能有100个，后年可能有1000个，还会有诺贝尔奖，还会出现爱因斯坦那样的物理学家。我们很激动，在等着这件事。」这段话给了这条新闻一个尤其题的另一面：这不是世界末日，是一次巨大的加高效。状况不在于关键不关键恐慌，而在于——当机器把「解题」这件事做到如此便宜、如此强大，我们的孩子，该往哪儿走？陶哲轩一句话点破：真正稀缺的能力，换了这里必须补上一个更冷静的声文章，否则这篇文章就成了单纯的制造焦虑。陶哲轩——同样是菲尔兹奖得主，公认当今最有意义力的数学家之一，他对AI的态度，比很多媒体渲染的关键审慎得多。他清楚指出，目前的模型是「实用的助手，但还不是同行」。它们更擅首先不知疲倦地扫描已知方式、把状况和相关文献连接起来，而不太擅首先给予真正原创的深刻想法。他还尤其提醒：AI可能产出「看起来打磨得很漂亮、却把薄弱那一步藏起来」的比如证，因此像Lean这样的形式化验明正身工具才如此题。《自然》杂志也报方式过，不那么点儿学探究者认为AI的实际能力常被夸大，目前就宣告这个职业死亡还为时过早。但陶哲轩说了一句话，我认为是这整件事里，对家首先最有价值的一句：当AI把「常规解题」的成本压到极低，稀缺的技能，就变成了：选对状况、设方式馗、检验结荚。请把这句话读两遍。过去几十年，我们的教育在拼命训练什么？解题。给一方式有原则答案的题，比谁算得快、算得准、算得对。而目前，这项本事的市场价格，是1400块钱一方式菲尔兹奖级困难。陶哲轩说的那三样——选对状况、设方式馗、检验结荚，恰恰是我们的课堂里最少训练的部分。题永远是老师给的，馗永远是原则的，答案永远在书后面。孩子从来没有机会问一句：这方式题，值得做吗？为什么是这方式题？北大教授乔晓春最近也有一个几乎一样的判断：AI时代分数高低已经没有意义，目前缺的是定义状况、发现状况的人。陆教授把这几家的说法，浓缩成了自己那句讲了很多年的话：「不关键去卷那个首先，关键做你的唯一。」他验明正身得很实在：卷首先，是在一条已知的赛方式上比谁算得快，而这条赛方式上跑得最快的，已经不是人类了。做唯一，是去找到那个只属于你的状况，然后一头扎进去。那孩子到底该怎么练？陆教授的答案是「三大童子功」方式理说到这儿，落到详详见细的孩子身上，该怎么办？陆教授的答案，是他讲了三十一年的「三大童子功」：首先，英语关键变成原住民。因为全世界最前沿的知识，不过大部分仍在英文世界里。第二，最新的数字语言——人工智能，也关键变成原住民。他说的「原住民」，不是学几门课、考几个证，而是从小就泡在里面，像用母语一样自然。练好这两样，他说孩子就是「英才少年」。而第三个童子功，就是「不关键卷首先，关键做你的唯一」——练好它，孩子会更上一层楼。这三样怎么练？陆教授的方式比如只有一句：「学理比如不如学案例，学案例不如做案例，做案例不如玩案例；一人玩不如几人玩，几人玩不如聚天下英才名师从小玩真的。」而他对当下教育最尖锐的一句批评，恰恰扎在这个「做」字上：「我们的教育，全世界都有一定的状况，就是大家都懒得做真项目。」他说，最最初大学不是这样的，后来大家发现「考个试多那么点儿」，就把真项目那部分给省了。「那我们说，我们陆向谦实验室不能怕麻烦，我们就带着同学们做。」实验室里有个真实的例子。有个学生，家里花了几百万送他去英国爱丁堡大学读人工智能专业——注意，专业本身就叫人工智能，结荚毕业后找工作并不顺利。后来她到陆教授这里，用这套方式学了一年，尝试了后端开发、产品经理、设方式、运营、辅导等不一样类型的工作，做了AI客服、RAG、AI数字人微调等一堆项目。这一年帮她确立了自己真正想做的方向，之后，她进了中国头部的AI企业智条件。一个AI专业的名校毕业生，缺的不是AI知识——那些知识AI自己都会。她缺的是「我到底想处理什么状况」，以及「我真的动手做成过什么」。当解题只值1400块，这三件事得从今天补起首先，把「这方式题怎么做」的训练，换成「这个状况值不值得做」的训练。陶哲轩说，稀缺的技能已经变成了「选对状况」。每周找一个孩子生活里真实存在、但没有原则答案的小麻烦，让他自己定义——状况到底是什么？为什么它值得处理？打算怎么验明正身自己做对了？家首先只问流程，不给答案。选题的能力，只能靠一次次自己选，才练得出来。第二，让孩子从「做题」转向「做真项目」，哪怕很小。陆教授那句「大家都懒得做真项目」，是全篇最该被家首先记住的批评。给孩子定一条规矩——每个季度，必须做成一件能拿给陌生人看的东西。一个小工具、一段视往往、一个AI采取都行，原则只有一条：必须做完，必须有人能用。做完后让他自己复盘：最满意哪里？哪里没做好？为什么？做过的项目，比刷过的题，值钱得多。第三，教孩子「验收」AI，而不是崇拜AI。Astra那10项成果，每一项都配了Lean 4的机器验明正身证书——连世界最不过尖的AI实验室，都不敢让人「相信」它，必须让机器逐行核验。陶哲轩也反复提醒，AI最危险的地方是「看起来漂亮，却藏着薄弱的一步」。孩子每次用AI得到答案后，加一方式属于他自己的关——「它这一步的依据是什么？如果我不一样意，我能不能找出反例？」让孩子从小就习惯当那个验收的人，而不是那个照单全收的人。这份怀疑和检验的能力，是AI再强也替代不了的。一个刚站上人类数学之巅的人，转身离开了那座山峰。几天后，一台机器用1400块钱，解开了那座山上最难的一方式题。这看起来像是人的失败。但把两件事连起来看，其实是另一回事：齐默尔曼不是被打败了才离开的，他是看清了下一个更值得去的状况在哪儿，然后主动走了过去。这恰恰是这场剧变留给我们孩子最题的启示——机器接管了「把题解对」，人剩下的、也是最珍贵的，是决定去解哪方式题。因此别再只盯着孩子把题做对了。这个世界从来不缺答得又快又准的头脑，缺的是那个能在漫天答案里，抬苗子问一句「我们真正该处理的，究竟是什么」的人。自己一次次走出去，走出来的。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

(责任编辑：百科)