我们究竟为什么要这么做？

[这是一篇客座文章严肃罢免.这篇博客文章最初是用不同的文件格式写成，并用AI进行转换。—— T.]

首先，他们是来找艺术家的，
我没有发声，因为我不是艺术家。
然后，他们来找数学家，
我没有发声，因为我不是数学家。
然后，他们来找物理学家，
而且这真的很棒，他们还免费给了我代币，还承诺帮我解决整个领域，现在我终于可以专注于发表论文这个重要工作，而不是做物理学了

十月初，OpenAI实现了每个数学家的童年梦想。

我自己不是数学家（只是个理论粒子物理学家，有人认为这也算不上科学家），所以我不能百分之百确定是什么激励人们追求数学。但我想这个梦想是所有学者共有的：

仰望星空，惊奇地享受复杂的益智游戏，或受到鼓励老师的启发，梦想有一天一个冷酷无情的企业机器人[1]会烧毁雨林，编制出一份700个极其晦涩、几乎难以阅读的事实清单，作为营销噱头的一部分，用来炒作IPO[2].

这大概就是为什么大多数读者会进入学术界的原因。至少，我是这么做的。

1941年，豪尔赫·路易斯·博尔赫斯设想了图书馆收录了所有可能被写成的书籍。在这本《巴别图书馆》中，某处藏有黎曼猜想的证明、量子引力的完全全阶理论，以及我将写的所有论文。

当然，也有错误的证明、理论和误导性的精益证书但这不是重点。

按照2026年的研究标准，博尔赫斯的巴别图书馆将成为人类历史上最成功的研究机构，拥有难以想象的数量，可能具有准确性的数学和物理结果，爆炸OpenAI仅有722篇文章甚至物理学社区最近的2500篇文章离开水面。

当然，大多数人都知道博尔赫斯是个没有远见的傻瓜，未能认识到自己图书馆的商业潜力，因为他从未真正建成过它。他没有创业STEM精神去筹集风险投资、启动IPO，也没有宣布自己有潜力解决所有数学问题。

他过于关心在随机的杂乱中试图理解什么是对的、什么是错的，以及如何理解它们的徒劳无功。但博尔赫斯又懂什么呢？他只是个作家，我们已经证明艺术家已经过时了。

幸运的是，OpenAI让我们更接近实现博尔赫斯的愿景。他们不再生成所有可能的数学论文，而是找到了一种概率生成方法，看没错。这种效率提升的一个重要方面是将繁琐、无声望且无利可图的工作——确定实际正确性和理解度——外包给数学界（过去，这通常是写论文的团队负责），同时也不浪费时间让论文变得人性化。

这当然是一个巨大的突破。几个世纪前，科学家和数学家在解决问题的能力上受限于他们理解解答的能力。这一瓶颈已被消除，现在我们无法理解的科学和数学知识已经没有理论上的限制。

根据我对学术界的了解（主要是来自Twitter和LinkedIn，我认为它们具有代表性），几乎一致认为数学和科学研究的目的是收集大量潜在的真实事实，存放在一个没人真正会阅读的仓库中，这是一种被称为“推进人类知识”的仪式。

这些结果是否写得好、易懂、阅读或观看愉快，甚至完全正确，是次要的——事实上，在追求人类知识快速进步的过程中，许多学者会愤怒地反感，认为花时间让人类能理解的结果值得。

当这些资源可以用来生成另一个结果时，解释或核查结果是低效的。

这与我自己的亲身经历相符——我并没有成为理论物理学家学习宇宙，或者更好地欣赏大自然的美丽（那是哲学，我永远不会成为哲学博士）。

我也没有花多年时间写代码、设计讨喜的情节，或写出写得好的论文，只是为了创造某样东西的简单满足感（那是艺术，我们已经确定艺术已经过时）。

相反，我成为物理学家是为了盯着由洛夫克拉夫特式自动补全生成的大型直方图数据库，这些直方图的准确性存疑，然后说“是的，我想这应该没问题”，以增加人类的知识前沿。

我活着是为了服务知识的前沿，别无他物.

数学和科学讲求冷冰冰的答案，就像艺术是制造图像，音乐是制造声波，文学是生成文字串。这些东西存在是为了被当作内容而消费。没有理性的人，尤其是我们这些理性大师，会为了创造、学习或美的乐趣而追求这些——这些都是低效的，我们不能低效，否则会扼杀人类的进步。

大型语言模型并不受这些低效负担，它们只是那些被留下、整天无事可做的人的追求。

就我个人而言，我期待有一天ChatGPT能替我欣赏日落或美食，释放我的时间，就像我用优步徒步省时间一样。现在人工智能解决了我们所有的问题，我们可以专注于更重要的工作：进入量化金融领域，制作体育博彩应用的振动编码，观看AI生成的TikTok短视频，以及在推特上与政治机器人争论。

归根结底，这不仅仅是数学或物理的问题——而是从根本上重新想象什么是人类。通过外包好奇心、创造力和理解的负担，我们终于可以专注于最重要的事情：创造价值、最大化生产力，并加速科学的最终目标：一个可能真实的事实的完整仓库，存放在一个没人愿意阅读的巴别图书馆。

说实话？这很少见。

作者严肃罢免（@有限物理学家)

感谢Terry Tao和Rachel Ward给予我撰写客座博客文章的机会！也感谢Radha Mastandrea、Benoit Assi、Manuel Szewc、Jure Zupan和Jesse Thaler对本文的反馈。

记住你当初为什么选择科学和数学！

[1] 说清楚点，在你童年的梦想中，你不能自己制造机器人。它是一个大型企业的机器人，部分是通过从你和你的朋友那里偷东西制造出来的。

它也不特别酷炫，只能用人力资源的语言说话。

[2] 需要说明的是，在你儿时的梦想中，是别人的首次公开募股，所有钱都是他们拿走的，而不是你。

[3] 这里，“人类”是隐喻性的，并不指任何真实的人理解任何事物。