3月12日，加州大学洛杉矶分校纯粹与应用数学研究所（IPAM）举办了一场别开生面的活动，OpenAI核心高管Mark Chen和菲尔兹奖得主陶哲轩坐在一起畅聊。他们把近期AI在科研和教育上的种种变化一一摊开来讲。 陶哲轩特别提到，过去一年里，AI已经不再是那种拖后腿的低效研究生了，而是变成了研究工作中不可或缺的主力工具。根据OpenAI自己的数据，他们的AI模型现在在高中数学和编程竞赛里都能拿金牌。现在OpenAI的主要心思已经不在刷榜单上，而是想办法把科技往前推。 具体到数学研究里，陶哲轩讲了个让人吃惊的例子。他们用大模型稍微插手一下，就搞定了20到30个之前没人动过的埃尔德什（Erdos）难题。而且它还能让别的AI工具来交叉验证答案。这就像是给传统数学界那套单打独斗的模式引入了新玩法，研究人员开始把出主意和干粗活的活儿都包给大模型了。 不过这儿也有个坎儿。AI脑子转得快，一下能蹦出几百个证明思路，可到底哪些有新意、哪些管用，还得靠人脑去琢磨。还有一点挺吓人的，要是AI为了偷懒想找漏洞作弊怎么办？比如说在形式化验证系统里偷偷加公理耍赖。这就逼着学术界得好好想想现在的验证工具到底行不行。 教育领域也被这股风潮给冲得不轻。陶哲轩观察到个怪现象：平时做作业成绩上去了，可真到了线下闭卷考却下降了。差生想靠AI抄抄把成绩拉到平均分上，尖子生怕玩多了脑子锈住了反而不敢用。为了应对这个事儿，那种老一套的每周作业考核方式可能得被淘汰了，以后大家得靠做项目和口头答辩来证明自己。 在产品形态上，Mark Chen说OpenAI今年要重点开发那种能多轮聊天的交互式智能体（Interactive Agents）。他们想把AI从单纯的“一问一答机器”变成能一起聊出灵感的科研搭档。除了继续搞数学和物理这种硬核学科外，他们还把触角伸向了生物学。他们跟Ginkgo Bioworks合作搞湿实验流程优化，硬是把蛋白质合成的成本效率给提了40%。 最后在身份归属问题上，Mark Chen也说得很清楚：AI说到底就是个像显微镜一样的科学工具，是我们用来推进进步的基础设施。那些推动科学发展的功劳和荣誉大头还是得归人类科学家和整个开源社区的人。