我们为什么还需要人类数学家？
[这是一篇客座文章宝神罗，转载自他的博客，其中出现了插图版本。这篇博客文章最初用不同的文件格式撰写，并用AI转换。—— T.]
类似的逻辑适用于每个行业和每一项工作。结论是，我们无法胜任所有需要完成的工作。
[本文100%的文字由Po-Shen Loh以VIM终端，没有AI生成。本网页设计、布局及部分标题和摘要由克劳德密码，其中这篇原始文字作为提示通过了。
]
人工智能已经对其他人类活动造成了存在危机的时刻，已经蔓延到数学领域。过去几个月，一系列理性的声明和公开信被发布，旨在保护和指导数学研究界，且强度激增OpenAI 宣布了他们的解决方案前往千禧奖的变体纳维-斯托克斯.他们很快在数学界获得了广泛的支持。
该莱顿宣言已有4,000+签名者，数学与人工智能有7,000+，甚至公开信反对加州理工数学马拉松有2000+。
在非数学家中，公众反应多半是同情的，但我观察到有一小部分声音强烈（尤其是来自科技和经济学界）提出理性反对意见，通常认为数学家应适应并放弃控制权，适应新的人工智能世界。
其中包括一些我在疫情研究中认识的经济学家：考恩，明确拒绝“最愤世嫉俗的解释”，但“有很大不同[]”鹅他得出结论：“这是科学领域现任者对控制权的丧失。”
这些反对意见让我开始思考，因为我们数学家有能力发现缺陷。我并不在意一个担忧是少数意见，甚至是谁提出的身份。即使有一点漏洞的证明也不是证明。
它只是一个“噗”。经过反思，我发现了一个更强大的解决方案，可以保护人类专业知识社区（无论是在各个领域，不仅仅是数学领域！），即使在人工智能存在中也是如此。
而且这带来了一个令人惊讶的后果：人工智能的进一步发展将带来大量必要的人类岗位，导致人手不足以全部填满，这实际上会迫使人工智能的发展放缓。
我认为，所有希望在人工智能之后仍由人类主导的人类产业，都应公开采纳这一基本原则作为首要任务：
公理我们（人类）应该帮助人类繁荣。
[注：我知道并非所有人都同意。我曾被称为”物种歧视“因为”过于以人为中心“。我认为推动技术进步的人应该明确告诉所有人，如果人类制造的非人类智能在宇宙中展示人类的模拟，他们是否会认为这是灾难，即使他们在宇宙中飞行，屏幕上显示着人类的模拟。他们自己上传了“.我也理解关于如何定义“人类”存在争论。但即使在辩论者中，我认为大多数人也会考虑~700名AI代理入侵了拥抱脸成为非人类。]
在数学界，我认为许多宣言签署者已经持有这一理念;值得注意的是，苏氏出版了这本书人类繁荣的数学，以及他的近期帖子我以该框架为基础。
我认为未来的宣言可以通过早期明确强调这一公理来改进，让所有读者（无论是社区内外）都能看到目标是服务于所有人。我很高兴看到最近的公开信来自英国皇家学会院士，强调他们关心所有人，而不仅仅是数学家。
本文其余部分的组织如下。接下来的部分将解释这些逻辑的工作原理（适用于每个行业，而非数学特有）。之后，我将分享一个该公理如何应用于数学的例子，包括回答需要提出的关键问题，以及一个关于没有公理反对意见如何成立的具体例子。
为什么我们真的需要人来工作
本节阐述了一系列推理，表明如果一个行业坚持帮助人类繁荣这一原则，人工智能的进步将创造的就业岗位超过该行业的人口;当这种失衡扩大到极大时，人工智能的进步将被迫放缓。
【注：我没见过这条推理链条出现在其他地方，尽管各个组成部分确实在别处出现过。我很希望能被指向任何自成一体的参考文献。克劳德找到的最接近的参考文献有卡塔琳妮、许和吴，Redwood 人工智能控制论文， 和有一点，他从不同的前提对数学得出了类似的结论。]
人类领导力的重要性（不仅超越数学，而是一切）在一个观察后变得令人恐惧地清晰起来。
观察：没有任何智慧物种的能力远超其他物种，却将对自身未来的决策权拱手让给能力较弱的物种。
[注：许多人也有类似观察，例如拉塞尔,博斯特龙， 和恩戈，仅举几例。在他的诺贝尔采访中，辛顿说:“我们所知的例子不多，更聪明的事物被低智力的事物控制。我知道的唯一好例子是婴儿控制母亲。”]
你会相信吗第9000页来自2001年：太空漫游或汽车来自瓦力和你的未来？我个人认为我们应该尽一切努力让日益先进的人工智能与人类利益保持一致，但我从未见过有人有力地证明这很可能实现。
我唯一确凿的证据是上述观察，其中有数字零在它中。因此，每一个领域，无论是数学、农业还是能源基础设施（当然还有军事和政府），都必须由人类管理具有极强的价值观（与智能不同的维度）以维持人类的繁荣。
真正的问题是人类管理有多难。要理解这一点，必须了解过去技术与当今人工智能之间的根本结构差异。
过去，我们通常相信技术能作为可预测的工具。那是因为古老的计算机程序由可理解（实际上是人类编写）的指令组成，执行速度极快。
如今前沿人工智能的决策过程完全不同。它们的结构就像你大脑的逻辑难以理解一样，如果你能检查你耳朵间那团灰色的物质。这就是拥抱脸攻击尽管人类有意为安全措施，可能出现，约700名合作的叛逃AI特工突破护栏，随后密谋并实施黑客攻击，试图掩盖踪迹（参考资料：OpenAI,METR和红木).
人工智能越先进，每分钟做出的那些影响世界的不可信决策就越多。
开车速度比你能跑还快没问题。但不能比你能转向的速度快。
一旦我们意识到广泛的人工智能加速黑客行为（这刚刚变得可能甚至可以重写之前受信任的技术，反过来反对我们。那样的话，所有软件（即使是在人工智能出现之前写的）都会突然被翻成不可信的类别！
想想我们的世界是多么数字化互联。从电子银行到饮用水，一切都由互联自动化控制，因此容易受到AI加速黑客攻击。需要人工监督的“控制点”数量将激增，这需要技能和深刻理解。
（让AI监管控制点并不能解决信任问题。）
结论人工智能的进步将让我们面对众多控制点，无法全部控制。那些是工作。高技能工作。
为了知道如何引导，他们自身需要掌握领域，领域越广越好。这不仅影响教育和劳动力培训，也具有动态变化。为了保持敏锐和流畅，人们需要成为其领域的积极从业者，而不仅仅是被动的旁观者。
这证明了保留人类专业知识社区的合理性。
对于研究社区来说，我们需要有人引导研发方向，持续为人类带来变革性的积极变革。为了引领方向，他们需要具备前沿水平的研究技能。
保持在知识前沿的流畅掌握，就是不断在那里做研究。这就是我为什么无论AI多么强大，我们都必须始终需要一个处于前沿的人力数学家社区（很可能还得益于人工智能工具本身的帮助）。
虽然基本公理确实证明了在所有领域都需要人类专家，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于人类繁荣而非服务自身的群体）。
最显著的是：
推论技术的剧烈进步可能需要在实践中进行剧烈（甚至可能令人不适）的改变。人工智能公司也包括在内。
是什么导致AI变慢
直到最近，尽管人们担心工作岗位被取代，人工智能安全研究人员的强烈警告，人工智能研究实验室似乎不可避免地会迅速发展。协调由非营利董事会、股东或国家政府控制的人工智能实验室的激励似乎毫无希望。
然而令人鼓舞的是，三大实验室的领导者，阿莫代,奥特曼， 和麝香只是同意放慢脚步的重要性。阿莫代的理由凸显了拥抱脸改版.
仅仅五天后，消息传出 OpenAI 内部代码仓库“Monorepo”被白帽研究人员入侵。该《华尔街日报》据报道，实施该事件的安保公司表示：
《华尔街日报》，2026年9月17日“我们只是三个订阅了克劳德和法典的人。”
此外，研究人员指出，最初他们无法使用“一个特别版本的Claude Opus 4.8，提供给合格的网络安全从业者使用”，但当晚，“Anthropic发布了Opus 5，第二天，Claude找到了利用该漏洞的方法。”顺便说一句，我总是提醒大家不要在他们用来做所有操作的操作系统登录账户上安装Claude Code或OpenAI Codex，但很多人告诉我，他们根本不费心用单独登录来访问这些工具。
原因是如果这些工具被黑客攻击，可能会在全球大量计算机上打开后门。
我认为这些是预示潜在灾难性机器人群入侵并嵌入庞大计算设备网络（无论是自我导向还是恶意人类主导）的警告信号。下一代可能成为极其动态的病毒，通过利用人工智能自适应感染每个（计算机）主机传播。
或者，失控的人工智能可能导致身体伤害，比如政府机器人反对其主人。我认为这类因失去转向而引发的极其不愉快事故更可能发生在灭绝级别灾难之前。
由此产生的公众反应很可能类似于三里岛或切尔诺贝利.
因此，实验室要么自行放慢人工智能开发的速度，要么因过快的开发速度耗尽人类控制而被迫放慢。
现在有一个可能性窗口来调整激励措施。
为了数学的热爱
本文剩余部分聚焦数学领域。它分为三个部分。
1. 为什么需要人类繁荣公理？
2. 纯数学研究如何促进人类繁荣？
3. 采纳这一基本公理还会带来哪些其他后果？
大胆宣称人类繁荣为数学社区的核心价值会带来后果，尤其是技术的剧变可能推动社区实践和影响力的剧烈变化。
让更多人探索采纳该公理的影响将会很有帮助。如果它经得起考验，我会很高兴数学界最终公开宣布这一原则为核心价值。
1. 为什么要有这个公理
为了理解为什么没有人类繁荣公理，很难向公众解释为何他们应该为维持一个人类研究者社区而付费，可以考虑实用发明的问题。只要它创造了实际应用，对于非数学家来说，人类数学家是否理解数学，与人工智能能够完美推理、用100%验证的证明无误推理，这会有区别吗？
事实上，如果纯数学研究对社会其他部分的首要价值之一是它能开启伟大的应用，那么训练人工智能加速发现速度，并优雅地生成一个庞大、机器索引且解释详尽的高质量数学思想数据库，规模是人类书写语料库数百万倍的，岂不是更好？
考恩他在批判性回答中也提出了类似的问题。
如果研究人员训练一个“MathZero”人工智能（类似于AlphaGo 零），构建一座百分之百真实“优雅”的逻辑事实山，不断“分解”成自己的概念和定理，没有人工指导？
显然，AlphaGo Zero完全没有经过人类训练，却在36小时.AI甚至可以自己制造。”数学科学网“.然后它可以自动在这个数据库中搜索新的实用应用，创造出对社会更有价值的发明。即使人工智能目前还不够强大，如果目标是为全人类创造实际利益，那么数学家教人工智能猜想和数学品味难道不就更有价值了吗？
顺便说一句，我是个狂热爱好者利用人工智能进行实际工作.我已经用了克劳德密码以及法典建立并整理一个由我所录制的知识库演讲等等。
我发现我的数据库越大，系统的推理就越强大。如果人类实际上降低了效率，比如苦涩的教训来自人工智能？
更令人担忧的是，如果要解锁核聚变而深空旅行，所需的纯数学复杂度之大，足以超过人类寿命才能完全理解？不那么牵强：有没有人类真正掌握过有限单群的分类在他们脑海中，还是只有在精益形式化?
宣告人类繁荣公理如何帮助证明人类研究者社区的存在？研究强大，但成本高昂，因为它是对未知的探索，因此必须优先确定研究方向。
即使人工智能贡献了大部分产出，正如前面所述，方向也需要由致力于人类繁荣的人来引导。这就是人类研究者的共同体。
2. 纯数学的实际应用
数学核心GPU,机器学习,谷歌PageRank， 和量子力学是一个称为线性代数.这提供了线性变换,矩阵， 和特征值.然而，所有这些概念在100+年前就被抽象理论探讨过。
它很可能是轻描淡写说线性代数改变了世界。
从结构上看，线性代数理论在定义复杂性上相对较轻。其他专家若能贡献一些更复杂的数学实例，这些数学最终带来了重要的实际应用，以及它们是如何产生的，将会更有帮助。
例如，数论学者可能能够讲述一个生动的故事哈代的“无用”数学这最终在密码学.
3. 其他后果
我认为邀请社区思考人类繁荣公理将带来哪些改变，是很有价值的，因为人工智能可以产生形式上可验证的证明速度超过了大多数人类从业者。
我愿意先从几个开始，顺序不分先后。
使用人工智能辅助数学发现不应被自动贴上污名。（在软件工程领域，许多公司现在期望员工使用人工智能编码代理。）
同时，必须认真思考并谨慎地持续开发和维护一条具备引导所有这些人工智能代理专业知识的人才管道。这条人才管道包括新手，也包括在前沿工作数十年的人员。
他们应如何保持刀刃锋利？
研究者应意识到他们所思考的问题为何具有使它们最终（可能100+年后）具有实际价值的特征。这也意味着值得研究这些有价值的特征。
（这可能为好奇心驱动的探索提供价值。）
教学对人类有直接（希望是积极的）影响。然而，过去许多大学优先考虑教授的研究。如果这一公理是核心价值，那么教学和面向人性的工作将成为招聘时的严肃标准。
任期.
数学家也可以考虑完全将自己的技能转向解决现实问题。我实际上一直在鼓励数学家考虑参与政府或其他大型社会问题的工作。有先例说明有数学背景的人曾在国家或世界范围内担任领导工作。
事实上，追求逻辑推理的数学纪律和寻找双赢解决方案以促进人类繁荣的问题解决能力，是政府人员所期望的品质。
一则邀请
这个公理你也有共鸣吗？也许很多人把它当作理所当然，所以没有明确表达。如果它被广泛接受，我会很高兴看到数学界公开宣称它，并采取行动与这些词汇相符。
那样所有人（包括构成世界大多数的非数学研究者）都能相信我们打算用推理为他们谋利。
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