Why This Is the Most Exciting Time to Be Human | Ken Ono, Axiom Math

编者按：本文整理自韩国创业媒体 EO 对美国数论学家 Ken Ono（小野健）的访谈。小野健现为弗吉尼亚大学教授（休假中），也是 Axiom Math 的创始数学家，长期从事拉马努金研究与整数分拆领域的工作，曾任电影《知无涯者》的数学顾问。访谈中他讲述了自己在 FrontierMath 项目上与大语言模型正面交锋的经历，以及一个数学世家的叛逆少年如何因一封信改变人生轨迹。本文依据现场录音编译整理。

出不倒的难题

小野：整整一年前，我还是一个无忧无虑的大学教授，写着自己的论文。如果要描述自己，我会说，我是一个有幸擅长数学的人。然后，一切发生了剧变。现在，我深感不安。我头一次发现，自己很难再出一道 ChatGPT 会答错的题。这些模型掌握的事实，比你能找到的任何人都多。我当时崩溃了，心里想的是：「我该怎么才能保持领先于 AI？」但我现在认为，这本身就是一个错误的问题。知识很快就变得廉价了。如果我们的目标是永远领先于 AI，那我认为我们会输。

我叫小野健，是一位数学家，同时也在「AI 用于数学」（AI for math）这个领域工作。我是弗吉尼亚大学的教授，目前休假，也是 Axiom Math 的创始数学家。

FrontierMath 与崩溃时刻

小野：我第一次听到「人工智能」这个词是在 1993 年。当时我认识了一位教员，他说：「我研究人工智能。」我脱口而出的第一句话是：「哦，有意思。我专攻的是自然智能。」我那时很狂妄。这样的话后来让我吃了不少苦头，但我的起点就是那样。

整整一年前，我还是弗吉尼亚大学里一个逍遥自在的教授，写论文，享受生活。然后剧变来了。我在工作中与大语言模型正面相遇，那就是 FrontierMath 项目。一家位于伯克利的公司 Epoch AI，从世界各地聘请职业数学家，出一批极难的数学题，目的是在大语言模型不断进步的过程中评估它们的能力。我头一次发现，自己很难出一道 ChatGPT 会答错的题。

我崩溃了。当时，我是少数几位获准接触这些最先进模型的科学家之一，我不得不耐心等了几个月，世界才终于意识到：是的，这些模型懂得太多了。它们掌握的事实比你能找到的任何人都多。那几个月里我一直很沮丧，想的是：「我该怎么保持领先于 AI？」但我现在认为，这是个错误的问题。如果我们的目标是永远领先于 AI，那我们会输。

史上最强的图书馆员

小野：没有人会有兴趣看博尔特（Usain Bolt）在一英里赛跑里和一辆摩托车比赛，那不是一场公平的比赛。但我们照样看奥运会。作为一个社会，我们已经学会了接受机器在体能的每一个方面都胜过人类，可是在大脑、在深度探究这件事上，我们才刚刚开始面对一个事实：计算机追上来了。

应该把大语言模型看作这个世界见过的最了不起的图书馆员。只要是写下来过的东西，大语言模型大概都看过；只要在 YouTube 上出现过，大语言模型大概都拿来训练过；你早上读的一篇报纸文章，到下午它大概已经看过了。想在收集信息的能力上跟它竞争，祝你好运。信息和知识如今很廉价了，但如何使用它、如何核实它，反而变贵了。

你愿意让你的图书馆员给你做神经外科手术吗？你愿意让你的图书馆员去当空中交通管制员，盯着北美或者韩国上空的几百架飞机吗？绝不可能，因为人的判断力至关重要。

重新定义智力

小野：我的身份变了，我对智力的看法也变了很多。推理的能力、做出恰当推断的能力，做得快还是慢并不重要，关键是：你能不能创造一个新概念？你能不能产生想法？你能不能把各种概念深刻地串联起来？这才是智力，而不是把事实复述一遍。而这些东西，我们并不擅长教。

你擅不擅长从零开始设计一个系统，调好各个参数，让它生产出某样东西？不管那是一个产业，一个计算机程序，还是一个全新的科学领域。这才是深层的智力，而它几乎从不以任何一级学校所承认的形式出现。你有没有能力在某个思想领域里辨认出模式，并把它迁移到另一个学科，从而推动那个学科前进？五年前我会说：「那不过是恰好在对的时间出现在对的地方。」但这么说不公平。就算你在对的时间出现在对的地方，你仍然得亲自做出那个观察。所以，辨认出一个机会窗口，本身就是一种要素。那就是天才，而我不轻易用「天才」这个词。

还有另一种人：那些在自己细分领域里成为专家的学生和从业者，他们日复一日地钻研，每天都学到一点关于这个领域的新东西，如此顽强，如此投入。这同样是智力，同样是一种我们需要承认的天才。

数学家之子的叛逆少年

小野：我的个人经历非常特别。我是一个数学家的儿子。小时候，我被认为在数学上有天赋，父母很早就决定了我将来要做数学家。实际上，我父母给三个儿子都做了规划。大哥要做钢琴家，他做到了。我是老幺，要做数学家。而老二，他们说他数学不好，音乐也没天赋，那就去银行上班，混口饭吃吧。这句话反而激励他做出了一番大事。我的哥哥小野三太（Santa Ono）后来成了密歇根大学的校长，是一位非常杰出的科学家，而驱动他的，正是要证明当年对他的评价是错的。

至于我，事情差点走向很糟糕的方向。我高中辍学了。在高中，我最不想成为的就是父母想要我成为的那种人。我不想做班上唯一那个被默认数学好的亚裔孩子，而其他孩子都有自己的生活。我不会打棒球，那可是全美国人的娱乐。我恨透了这一切。1984 年 4 月，我打定主意要离家出走，永远不再见父母，而且我毫不在乎。我要自己闯出一条路。

拉马努金遗孀的一封信

小野：1984 年 4 月，一封写给我父亲的信寄到了家里。信纸泛黄，看上去像有一百年那么旧。写信的人是贾纳基·阿玛尔（Janaki Ammal），印度数学家拉马努金（Ramanujan）的遗孀。她感谢我父亲捐了一小笔钱，帮助为拉马努金铸一座纪念雕像。

我看见我父亲哭了。他从不哭，几乎没有任何情绪流露。如果这封信能让他落泪，那一定非同寻常。他后来把信拿给我，说：「我得跟人讲讲这是怎么回事。」那天我才知道，拉马努金是一位神秘主义者，一位自学成才的人。他会看见数学的异象，他相信是他信奉的女神赐予他那些公式，他把它们记在笔记本里。因为他对数学太过痴迷，其他课程一概不学，结果两次从大学退学。而我的父亲，正在谈论一个两度从大学退学的人，说这个人留下了三本写满公式的笔记，而他自己正在研究这些笔记。

父亲的战后人生与希望

小野：我后来才明白，父亲之所以如此深爱拉马努金的故事，有一个原因：对他而言，拉马努金代表着希望，代表着他作为一个二战后的日本数学家，一生中仅有的那一次机会。我父亲想做数学家，但他上大学时世界正在打仗。他热爱数学，因为数学能让他从排长队等食物的日子里逃离出来。二战结束后，美国派了一批最优秀的数学家到日本，重建大学，培训数学家。我父亲第一次听说拉马努金，就是在那样一场会议上，也正是在那里，一位普林斯顿的教授发现了他，邀请他去普林斯顿跟随自己学习，他的学术生涯由此起步。

拉马努金很年轻就去世了，年仅三十二岁。他几乎被人遗忘，世界各地的数学家凑了些小额捐款，才让拉马努金夫人得到了政府在 1920 年就承诺给她的那座雕像。那封信，还有她随信寄来的一张雕像照片，对我父亲来说，是在重温自己当年挣扎的滋味，以及他得到机会的那一刻。

那么，那一天拉马努金对我意味着什么？它给了我一种希望。那是我第一次听到父母像谈论英雄一样仰望一个人，而这个人既没上过哈佛或普林斯顿，也不是什么完美的学生。恰恰相反，我父亲的英雄是一个两度从大学退学的人。而我正需要这个。

追随拉马努金的学术转折

小野：后来在芝加哥大学，我是个很糟糕的学生。但就在大四前夕，我在电视上换台时看到一部公共广播公司（PBS）拍的关于拉马努金的纪录片。我已经很多年没想起他了，可我被深深吸引，因为电视上彩色的画面里，呈现的远不止我父亲当年讲的那点模糊轮廓，而是整个故事。它像是给我重新点了火。我有太多功课要补，从那时起我成了一个好学生。也正是那时候，拉马努金的传记《知无涯者》（The Man Who Knew Infinity）出版了。也许这是一个征兆，也许我注定要追随拉马努金。于是我开始以他的工作为基础写博士论文。

我很庆幸做了这个选择。到我博士毕业时，我研究的东西叫伽罗瓦表示理论（Galois representations），它本来是用来研究拉马努金那些偏僻冷门的数学的。可是到了 1993 年，二十世纪末数学界的头号重磅新闻是费马大定理的证明，而这个证明恰恰依赖于伽罗瓦表示。我说不清那是什么，但每一次拉马努金出现，我都追随了他，而这成了我此生做过的最好的决定。而每一次，事情都可能走向另一个方向。

寻找散落人间的拉马努金

小野：所以，拉马努金对我而言有一个重要的主题：假如他没有被发现，我们会在哪里？我说的不只是我作为一个数学家，而是我们所有人加在一起会在哪里？那是一个我无法想象的世界。正因如此，你会忍不住去想：这个星球上一定还有别的拉马努金在走动。他们也许并非出身优渥。我们怎么找到他们？找到之后又怎么培养他们？

我有幸主持过几年一个叫「拉马努金精神」（Spirit of Ramanujan）的项目，专门寻找未被发现的人才。有意思的是，我现在的上司，也是我以前的学生洪佳琳（Carina Hong），当年就在我们的研究项目里跟我学习，她是这个项目最早的一批获奖者之一。是我们发现了她。这让我不禁想，如果她当年没有得到这份奖学金，今天会在哪里？我确信，还有许许多多没有被发现的人等着我们去找。

我认为，成为拉马努金那样的人的想法、能力和潜质，或者至少是那种富有成效的创造力，存在于我们每个人身上。你只需要给各个年龄段的学生一个机会：第一，让他们敢于顺着自己的好奇心去行动；第二，给他们一个接纳这种好奇心的体系。

打勾式教育的批判

小野：你们韩国最优秀的学生，美国最优秀的学生，全世界最优秀的学生，在高中就已经压力巨大。他们很可能在初中就开始焦虑：我怎么进对的高中？怎么进对的大学？考试分数够不够？如果你参与这一切，仅仅是因为它们是一个个要打勾的方框，那就太扭曲了。我并不是说你不该参与。我不想装作无知，叫你别参与这个最终决定你能上什么大学的体系。但请停下来，认清你正身处这个体系之中。

教育的起点，是激发人想要更多地了解自己所生活的世界，想要更多地了解世界上的各种文化，因为我们共享同一个世界，去欣赏世界其他地方、其他文化中的不同之处。这正是我当年上大学的原因，我想了解这些东西，这也是我周游世界的原因。

如果你家里有婴儿，和他们玩一堆盒子或积木，是多么美妙的事。对孩子来说，玩耍就是科学。他们并不是真的在学习重力，但他们又确实是在学习重力。他们把积木一块块堆上去，推倒，咯咯笑，然后再来一遍。想一想，当你可以了解这个世界，而不必担心自己的前途和名声时，这个世界是多么美好。

我希望学生上我的课时会说：「小野教授，这门课太棒了，因为这个学科本身就很美。」我竭尽全力想把这一点传达出去，但我不是傻瓜。我知道自己身处一个体系，到头来学生们担心的是：我能不能拿到 A？这会怎样影响我去读数学研究生、医学院或法学院？因为 GPA 太重要了。我恨这一点，恨透了。为什么？因为这是一次被浪费的机会。

知识廉价后大学剩下什么

小野：我喜欢 AI 的地方在哪里？其实这也正是我从「被 AI 击垮」走出来的过程。AI 已经读过我的论文，而且它对我论文的理解，比我自己记得的还要透彻。想想数学里那么多相邻的领域，我都可以直接去问 AI。AI 不会嘲笑我，它会像一个出色的图书馆员那样，尽职尽责地回答我提出的任何问题。至于知识的获取，如果你有幸能上网，又有幸负担得起大语言模型的费用，那么知识很快就变得廉价了。在美国，读一年大学可能要花八万美元。

这里有一个不便说出口的秘密：凡是书本上、学术上你在大学能学到的东西，我都可以从大语言模型那里按自己的节奏学到，而且很可能更快。我学不到的，是与人的接触，是那些正确的问题当初是怎么提出来的，是一个领域接下来的问题可能是什么。这才是我们仍然要上大学的原因，也是我们仍然需要教授的原因。至于其余的那些，辅导、精准化的学习，AI 都可以帮忙。

我真的认为，这个世界在教育孩子这件事上，做得远未达到我们能做到的最好。我这么说并不是要批评教育者，我自己就是教育者。

守护惊奇感与身份所有权

小野：去幼儿园或一年级的教室做客，总是一件乐事，尤其是「带家长来学校」的日子，家长们要讲讲自己是做什么的。孩子们会说：「哦，我知道所有的质数。」或者：「我特别擅长加法。」那种惊奇感。我真想把这种能量装进瓶子里保存起来。因为如果我们能守住这种对世界的惊奇，守住孩子们在万物皆新时所拥有的那股劲头，想想看今天我们会走到哪里。然后你再让他们去寻找自己的热情所在。世界上最好的科学家，仍然需要把世界看作一个奇妙的地方。

世界上最好的医生，仍然需要认识到，他们从事的这一行本应出自善意，而不是这样一种心态：「我有一家诊所，但我其实是个大学教授，碰巧有临床业务，我要拿我的病人写论文。」我觉得那是很扭曲的。如果我们把那么多注意力和价值放在普通考试的完美与速度上，那我们又如何培养出下一个爱因斯坦，或者下一个随便哪位著名教授？他们当年不过是在实验室里自言自语：「我在想，某某会不会是真的？」

对于我的孩子，我希望他们对自己生活的这个世界怀有热情。如果你对你生活的世界怀有热情，你就会深切地担忧气候，深切地担忧不同文化之间的冲突，而战争如今到处都是。这怎么可能发生？你真正最仰慕的人是谁？也许他们正是那些怪人。

在我的国家美国，教育极其昂贵，你大学毕业时可能背着十五万美元的债。然后你也许再去读一个专业学院，再欠下二十万美元。三年后你发现：「我一看见血就受不了。」可你已经无法离开这个职业了，因为你背着这些贷款。那就是炼狱。你被困住了。从此你的人生就成了：「嗯，我去上班，因为要付账单。」

谁拥有你的身份？是你自己。

主持人：嗯。