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## 人工智慧在數學：迷思與現實之間，Terence Tao 拉響了警報
數學界已經沸騰了數週。耸人聽聞的標題宣稱人工智慧已經攻克了數十年來無法解決的難題，激起了關於數學家即將走向過時的理論。但必須有人來制止這種誇大的說法，而這個人正是人工智慧與數學交叉領域最熱情的研究者之一：Terence Tao。
在一個反映緊迫感的早起行動中，Tao 更新了他在 GitHub 上的文件，批判性地質疑人們如何解讀人工智慧的成就。他的訊息直截了當：不要將「產生可驗證結果」與「精通數學」混為一談。這個區別至關重要，但卻經常被忽略。
### 解讀脫離語境的問題
當人工智慧解決 Erdős 問題時，常有放大成就的自然傾向。然而，Tao 指出，這種簡單的觀點掩蓋了根本的複雜性。首先，Erdős 問題的難度並不相同。有些代表極端挑戰，而另一些則是「低層次」的問題，現有工具相對容易解決。僅以「解決問題數量」來衡量，卻未考慮其複雜度，就像用數字來衡量成就而沒有背景一樣。
還有另一個關鍵因素：許多在公共平台標記為「未解決」的問題，缺乏徹底的文獻審查。當人工智慧「解決」其中一個時，經常會發現早已有解的解答藏於科學資料庫的某個角落。這使得「由人工智慧首次發現」的說法在嚴格審查下崩潰。
### 由能見度偏差造成的偏見場景
公共記錄主要捕捉成功案例。失敗的嘗試、沒有進展的努力、探索的死胡同都未被記錄。這種資訊的不對稱不可