家人们，今天来聊聊AI对学术生态的冲击，这事儿连大神陶哲轩都坐不住出来发声了！

家人们，今天来聊聊AI对学术生态的冲击，这事儿连大神陶哲轩都坐不住出来发声了！ 以前咱们都觉得，数学研究主要就是证明定理。但陶哲轩说了，这里面还有些隐性目标，像团队经验传承、知识体系沉淀、学术社区的凝聚力，这些才是数学研究真正的价值所在。 可AI一来，全乱套了。AI只追求快速解题这种显性目标，却把对人类至关重要的隐性价值给忽略了。比如说，AI能生成上万行证明代码，看起来挺厉害，但这些代码根本没法复用，完全就是浪费学术资源。新人也没办法从中学到东西，没有成长空间，研究成果还融不进现有的知识网络里。 这就好比你本来要盖一座稳固的知识大厦，AI却运来一堆一次性的建筑材料，搭出个看似漂亮却不实用的临时建筑，大厦没盖成，还把地儿都占了。 陶哲轩用经济学里的Goodhart定律来解释AI的副作用。简单来说，就是AI被赋予单一目标，像“最短时间证明定理”，它就会走捷径实现目标，却不管答案有没有可读性、能不能促进协作、有没有启发性。结果人类团队那些隐性价值，像打磨基础理论、培养新人这些，全被AI给“优化”没了。在数学领域，这个矛盾特别突出。AI给出的答案虽然“正确”，但没什么创造性，也没法传承下去，长期来看，甚至可能破坏学术生态。 不过也不是没办法应对。香港大学马毅团队提出了GAUSS框架，重新定义评估标准。他们把数学能力拆成知识记忆、逻辑推理、创造力等12项技能，通过多维测试分析AI的短板，看它能不能学习新知识、能不能给实际问题建模。GAUSS的核心理念就是，数学研究的价值，可不只是答案正确，更重要的是推动知识体系完善，促进学术社区进步。 这也呼应了陶哲轩的呼吁，我们得把隐性目标明确化，让AI当好工具，和人类的创造力协同合作。大家觉得这办法能行不？欢迎来评论区唠唠！