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East MoneyUpdated Nov 4 01:31

Fields Medalist Zelmanov: OpenAI and Anthropic Claiming to Solve Math Problems Does Not Equal Advancing Mathematics

English text is being prepared.

AI summary

Yefim Zelmanov, winner of the 1994 Fields Medal, said at the "Hong Kong World Youth Science Conference" that the mathematical problems OpenAI and Anthropic recently claimed to have solved remain at the "claimed solved" stage, have not yet been verified through actual texts, and have neither expanded the boundaries of mathematics nor produced educational effects. Omar Yaghi, winner of the 2025 Nobel Prize in Chemistry, proposed "selection science," arguing that in the AI era the real bottleneck has shifted from "how many possibilities can be generated" to "how to choose." Participating scholars also warned about the AI black-box problem, pointing out the need to make AI globally shared.

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“这没有推动数学前进,也没有教育任何新一代(数学家)。”11月2日,在“香港世界青年科学大会——走进北纬暨2026北纬诺贝巅峰对话”活动现场,当《每日经济新闻》记者问及如何看待近期OpenAI、Anthropic频繁宣称解决数学难题的情况时,1994年菲尔兹奖得主叶菲姆·泽尔曼诺夫直言。

泽尔曼诺夫在承认相关进展“令人兴奋”的同时强调,这些“解决”目前仍停留在“宣称解决”阶段,尚未经过实际文本验证,“如果都能被证实,那的确是惊人的”。在泽尔曼诺夫看来,这类“解题”与人类数学家的工作存在本质区别——并未拓展数学边界,也未产生教育效果。

此次对话活动,包括多位诺贝尔奖、菲尔兹奖得主在内的顶尖科学家齐聚中关村北纬社区。与会学者普遍赞同AI(人工智能)让科学发现提速、生产力提升,但他们也警示黑箱、安全风险等问题。

2025年诺贝尔化学奖得主、网状化学开创者奥马尔·亚吉发表主旨演讲,提出AI时代真正的瓶颈已不再是“生成多少可能性”,而是“如何选择”,未来科研的核心能力是提出高质量、能改变系统的大问题,并从AI生成的无限可能中做出基于事实和证据的选择,也就是他所说的“选择科学”。

奥马尔·亚吉提出的“选择科学”这一新兴学科,系统研究的是当可能性远远超出人们实际能够探索的范围时,人们如何决定哪些事物值得构想、创造、测试、开发,并最终投入使用。

奥马尔·亚吉称,选择科学能够成为人工智能赋能科学研究(AI for Science)的核心思想基础。

活动主办方供图

在此次对话活动上,奥马尔·亚吉指出,目前,科学界对“发现是如何产生的”以及“发现前的失败路径”存在严重的记录缺失,AI的最大价值在于能捕捉并建立这些隐性知识的数据库,从而更好地训练模型。

奥马尔·亚吉认为,未来,实验室都会变成由AI驱动的自动实验室,自动化也能把人类解放出来思考新问题,而AI哪怕是给出错误答案,也能启发人类从更多的不同维度思考问题。

在展望如何利用AI攻克难题时,这位材料领域的探索者将矛头直指“唱反调者”:每当新想法或新材料提出时,总有人以“不会量化生产、不能降低成本、不会有经济效益,也不会可靠”等缺乏数据支撑的质疑来阻挠,这种情绪化否定严重拖延了科研走向商业化的进程。

据奥马尔·亚吉介绍,其团队正在推进一些从实验室到商业落地的工作。例如,其团队开发的MOF(金属有机框架)材料可以实现从空气中取水,工业原型设计目标日产4000升,已开展沙漠场景测试,推进该“无中生水”技术的商业化。

奥马尔·亚吉在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,新型材料商业化的每一步都伴随大量实验、试错和选择,而这些选择多依赖研究者的直觉与经验,缺乏硬核规则,这正是材料商业化周期漫长的原因,“选择科学”则有望把这一旅程大幅缩短。

“在此过程中,AI不仅是加速器,更能把不同领域结合起来,使人们能够进行整体综合考量。”奥马尔·亚吉说,“选择科学”不只是让研究、技术落地变快,而是充当不同领域之间的“连接器”,形成从化学家到经济学家的跨领域对话、提出可转化的问题,“当不同视角通过选择连接起来时,魔法就会发生”。

应珍视人类直觉与批判性思维的独特价值

在“前沿学科研究与跨域合作”论坛上,面对AI在生成假设、分析数据和加速计算等方面的强势介入,与会学者一致认为,解决问题的门槛正在降低,但“提出好问题”和“保持热情”正变得更加重要。

“在AI时代,什么是稀缺的?就是热情。”香港青年科学院院士、香港工程院青年院士朱力欧·克贝拉指出,AI能快速给出答案,提供解决问题的新能力,但激情、对科学的热衷才是最不可或缺的燃料。他提醒,年轻人不能为了多发一篇论文而依赖AI,科研不能缺少来自“失败痛苦与人类经验”的真正热爱。

康斯坦丁·诺沃肖洛夫进一步表示,科学探索的意义,不仅在于得到一项发现,更在于为下一项发现提供“垫脚石”。“我不太确定AI带来的发现是否完善、是否需要对数据进行更进一步的探索,还是需要人类的智慧去诠释。如果放任AI不管,就可能生成很多幻觉,还有一些人类不能理解的知识,这些知识是否能够推动人类进步,这些问题亟待思考解决。”

亚洲科学院院士、意大利技术研究院高级科学家Ryad Chellali对AI黑箱问题给予警示:“AI是一个不可逆系统,我们得到结果、消化知识,但因为存在黑箱,我们无法重新构建起中间的知识体系,所以研究解释这个黑箱非常重要,同时也需要让AI实现全球共享。”

在“科学迭代重塑人类未来”论坛上,与会嘉宾展望未来十年,同样勾勒出了一个共同的核心愿景:科技与教育的“平权”。

香港青年科学院创始院士、香港工程科学院青年院士郑子剑最期望看到未来十年全球所有学生都能免费使用AI工具获取知识,而奥马尔·亚吉则将目光投向了发展中国家的青年,他强调不能在AI发展上把这些人抛在后面。

正如中关村人工智能研究院院长、北京中关村学院教授邵斌所总结的,未来,科学不仅是更快的发现,更是提出更好的问题,连接学科与机构,让科学进步最终创造属于全人类的持久价值。

(文章来源:每日经济新闻) 正文中部 内嵌广告

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