但这次情况有所不同。写信的学者们并非想要禁止 AI 在数学领域的应用。事实上，签名者之一陶哲轩，曾在 5 月 OpenAI 发布于社交平台 X 的视频中这样评价 AI：“AI 让我可以做各种尝试，我敢于去验证更大胆的想法。” 他还列举了 AI 的诸多实用能力，并期待研究成果能够公开共享，这也是数学界一直以来的文化传统。
学者们真正担忧的是：得到难题的最终答案，仅仅是数学的一部分。往往更有价值的，是推导证明的过程 —— 这个过程会催生更多新问题，开辟全新研究方向。他们担心，如果 AI 包揽了枯燥繁重的基础演算工作，这部分价值就会消失；倘若完成这些基础工作的机构，又不对外公开足够细节供人类阅读理解，后果会加倍严重。正如另一位签名学者雨果・迪米尼 - 科潘所说：直接把人空投到珠穆朗玛峰顶，和一步步攀登珠峰完全是两回事。
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有人会觉得，这只是一群学者担心丢了饭碗的利己说辞。这种看法固然有一定道理，但这套担忧也并非毫无依据。为了避免落得巴克马斯特与阿尔珀格那样的境遇，数学家们或许会减少公开研究。还有一个更为隐蔽的风险：过度依赖 AI 这根 “拐杖”，会弱化人类的思维习惯，削弱人类数学家本身的研究能力。
这里可以找到一个历史类比：认知卸载现象。信息技术减轻了人类记忆负担，却会造成心智能力退化，这正是苏格拉底当年所忧虑的。哥伦比亚大学的贝琪・斯帕罗及其团队早在 2011 年就发表研究，证实了一个常识：人们遇到难题时，会直接谷歌搜索答案，而不是调动自身已有知识去思考。瑞士 SBS 商学院的迈克尔・格尔利奇近期的一项研究同样发现：高频使用 AI 工具和批判性思维能力之间存在负相关。
这场争论，浓缩了大众对 AI 普及更广泛的恐惧。OpenAI 高管此前曾表示，他们设想的未来，是 AI 与数学家合作，共同 “找出真正值得攻克的问题”。这预示着一个场景：数学领域的脑力思考任务，会被转移给软件智能体。而这件事最终走向好坏，取决于落地的具体方式。到那时，苏格拉底当年的警告，或许未必是错的。
