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機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

人工智能和數(shù)學(xué)是密不可分的。

AI的發(fā)展離不開數(shù)學(xué)的進(jìn)步，同時(shí)AI的進(jìn)步也離不開解決數(shù)學(xué)問題的能力。

在剛結(jié)束不久的IMO競(jìng)賽中，谷歌的新一代Gemini進(jìn)階版模型成功解決了六道超高難度試題中的五道，達(dá)到了今年IMO的金牌水平（35/42)，成為首個(gè)獲得奧賽組委會(huì)官方認(rèn)定為金牌的AI系統(tǒng)。

加州大學(xué)洛杉磯分校數(shù)學(xué)系終身教授，菲爾茲獎(jiǎng)獲得者，被稱為「數(shù)學(xué)莫扎特」的華人數(shù)學(xué)家陶哲軒，參加了今年度IMO競(jìng)賽的頒獎(jiǎng)典禮。

他同樣也對(duì)在IMO取得成績(jī)的AI模型十分關(guān)注。

但他同樣表達(dá)了一定程度的擔(dān)憂，希望明年能夠在更加受控的環(huán)境下對(duì)AI模型進(jìn)行科學(xué)比較和評(píng)估。

陶教授認(rèn)為：一些在標(biāo)準(zhǔn)考試條件下可能連銅牌都難以穩(wěn)定獲得的學(xué)生或隊(duì)伍，在某些經(jīng)過修改的賽制下，反而可能穩(wěn)定地達(dá)到金牌水平。

因此，在沒有采用統(tǒng)一、非參賽隊(duì)自選的控制性測(cè)試方法的前提下，對(duì)于不同AI模型在類似IMO等競(jìng)賽中的表現(xiàn)，應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎看待，避免作出過于簡(jiǎn)單化的「對(duì)等」比較。

陶教授對(duì)人工智能的發(fā)展和評(píng)估的關(guān)心是一貫的。就在剛剛，他在mathstodon上發(fā)表了對(duì)于人工智能發(fā)展現(xiàn)狀的觀點(diǎn)和對(duì)于未來的評(píng)估策略的建議。

人工智能技術(shù)現(xiàn)已迅速接近從定性到定量成果的轉(zhuǎn)型階段。

隨著一項(xiàng)技術(shù)成熟，關(guān)注點(diǎn)往往會(huì)從定性的成就轉(zhuǎn)移，例如誰第一個(gè)實(shí)現(xiàn)了某個(gè)目標(biāo)，轉(zhuǎn)向更定量的衡量標(biāo)準(zhǔn)，例如完成單個(gè)任務(wù)需要多少資源和專業(yè)知識(shí)，以及會(huì)產(chǎn)生多少環(huán)境影響和傷害風(fēng)險(xiǎn)。

這是一個(gè)必要的轉(zhuǎn)變，以便將技術(shù)從概念驗(yàn)證擴(kuò)展到大規(guī)模應(yīng)用。

舉兩個(gè)例子：諸如萊特兄弟在1903年首次實(shí)現(xiàn)動(dòng)力、可控、比空氣重的飛行；林德伯格在1927年首次獨(dú)自不間斷跨大西洋飛行。

但真正讓跨大西洋航空旅行變得低成本、安全且對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家中產(chǎn)階級(jí)來說可以定期負(fù)擔(dān)得起的，并不是這些初期的壯舉，而是從上世紀(jì)50年代開始，長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的噴氣式航空技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，以及與之配套的基礎(chǔ)設(shè)施和后勤系統(tǒng)的穩(wěn)步完善。這些工作雖枯燥，卻至關(guān)重要。

相比之下，阿波羅計(jì)劃雖曾在1969年成功實(shí)現(xiàn)了載人登月的里程碑，但代價(jià)極為高昂。與航空領(lǐng)域的發(fā)展不同，太空探索在成本降低方面并未取得顯著進(jìn)展。

如今，幾乎任何一個(gè)具體的概念驗(yàn)證目標(biāo)，只要投入足夠的資源和專業(yè)團(tuán)隊(duì)，都有可能在未來幾年內(nèi)通過類似「登月計(jì)劃」式的AI項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)。

但真正要將這些技術(shù)大規(guī)模部署到現(xiàn)實(shí)世界中，關(guān)鍵問題已經(jīng)從「能否做到」轉(zhuǎn)向了「如何以更低成本、更高安全性和更強(qiáng)可擴(kuò)展性實(shí)現(xiàn)」。

簡(jiǎn)而言之，就是人工智能需要「降本增效」。這與評(píng)估AI模型的方式密不可分。

在宣布某一目標(biāo)完成時(shí)，顯然有必要同步報(bào)告其所消耗的資源成本。但同樣重要的是，也應(yīng)報(bào)告失敗案例，以更準(zhǔn)確地評(píng)估成功率——這是衡量預(yù)期成本的關(guān)鍵部分。

舉例來說，如果某個(gè)先進(jìn)的AI工具每次嘗試解決一道奧賽級(jí)別的問題需要耗費(fèi)約1000美元的算力資源，但成功率只有20%，那么平均每成功解決一次問題的實(shí)際成本就是5000美元。如果只報(bào)告那20%的成功案例，就會(huì)對(duì)實(shí)際成本形成嚴(yán)重誤導(dǎo)。

同理，如果這些成功案例是在有高薪專家全程監(jiān)督、監(jiān)控，甚至準(zhǔn)備隨時(shí)介入的前提下完成的——即使最終沒有觸發(fā)人工干預(yù)，這部分「待命成本」也應(yīng)計(jì)入整個(gè)過程的實(shí)際成本。

盡管未來的擴(kuò)展規(guī)律（scalinglaws）可能會(huì)有所變化，但可以預(yù)見的是，最耗費(fèi)資源的AI系統(tǒng)依然會(huì)比那些廉價(jià)模型更強(qiáng)大。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，「輕量型」與「密集型」AI工具各有其用武之地

以陶教授最近完成的「等式理論項(xiàng)目（EquationalTheoriesProject）」為例：在總共需要證明的2200萬條蘊(yùn)涵關(guān)系中，絕大多數(shù)是通過非常簡(jiǎn)單的暴力方法完成的；剩下的很大一部分則由中等強(qiáng)度的自動(dòng)定理證明器（ATP）解決；再往后，一部分由人類參與者解決，最后少數(shù)幾個(gè)疑難問題，則依賴多個(gè)研究人員與ATP工具協(xié)作攻克。

盡管并未大量使用像大型語言模型這樣的現(xiàn)代AI，但陶教授預(yù)計(jì)未來類似的大規(guī)模項(xiàng)目會(huì)呈現(xiàn)類似的發(fā)展路徑：

項(xiàng)目的絕大部分由「廉價(jià)」AI完成，而「昂貴」的高級(jí)AI則與人類專家協(xié)同作戰(zhàn)。

展望未來，標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)測(cè)試和競(jìng)賽將變得越來越重要，特別是那些要求提前披露資源使用和方法細(xì)節(jié)的評(píng)測(cè)機(jī)制。這對(duì)于準(zhǔn)確衡量AI技術(shù)的「量變」進(jìn)展至關(guān)重要。

這與陶教授在IMO競(jìng)賽后對(duì)AI公司自我披露競(jìng)賽結(jié)果擔(dān)憂的觀點(diǎn)是一脈相承的。

當(dāng)前依賴自我報(bào)告成果的現(xiàn)狀，在技術(shù)發(fā)展的「質(zhì)變」初期階段尚且可以接受，但隨著AI進(jìn)入廣泛落地和實(shí)際部署階段，這種方式就必須被更透明、可對(duì)比的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估所取代

陶哲軒教授的觀點(diǎn)站在了歷史的角度，但同樣也有網(wǎng)友回望歷史而對(duì)人工智能的普及暗含的風(fēng)險(xiǎn)而表示擔(dān)憂。

完整內(nèi)容請(qǐng)參閱原始推文：https://mathstodon.xyz/@tao/114910028356641733

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