25 位菲尔兹奖得主联署:警惕把'解题数'当成 AI 进步标准
krishnan · x · 2026-09-17
IMPA 发布了一份由 25 位菲尔兹奖得主签署的宣言，质疑当前衡量 AI 进步的单元选错了：他们承认 LLM 进步巨大，但反对把著名问题的解决当作记分牌。
- 核心论点：机器证明可以揭示有用技巧，形式化验证能让结果更可检验，但研究的产品不只是答案——还包括判断力：哪些问题重要、方法为何有效、思想如何衔接、下一代能否理解和延展
- 如果 AI 只优化'解题数'，这个基准可能反噬使其有价值的研究生态
- 作者呼吁：所有知识行业都应警惕'产出变便宜后，把制品数量误当组织学习'；更多证明、报告、代码并不自动带来更多理解
- 对做 AI for Science 的实验室的具体建议：发布溯源信息、可检验的中间推理产物、先行研究链接、验证状态与可教学的阐述，并度量'社区验证与复用时间'，而非仅看首个结果出现的时间
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