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New York Times 纽约时报【人工智能扼杀了数学头脑】A.I. Killed the Math Brain - Revision history
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2025-06-02T21:36:49Z
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<big style="font-size:138%">'''New York Times 纽约时报【人工智能扼杀了数学头脑】'''</big><br />
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莱夫·韦瑟比（Leif Weatherby） | 2025年6月2日<br />
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Weatherby 博士是纽约大学数字理论实验室主任。<br />
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<big style="line-height:1.8">ChatGPT 两年半前发布以来，公众一直处于恐慌之中。人工智能可以写出与人类无异的文字，这引发了人们的担忧：过度依赖机器生成的文本会削弱我们高水平的阅读和写作能力。我们听说大学申请文书已死，而且有惊人数量的学生使用人工智能工具作弊以完成大学学业。这有可能同时破坏就业、教育和艺术的未来。<br />
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泰坦尼克号确实正驶向冰山，但最大的问题——至少目前——不是大学申请论文、小说或办公室备忘录，而是计算机代码。去年，我在教授一门关于人工智能、语言和哲学的课程时意识到了这一点。当我问我的学生如何使用聊天机器人时，一个学生告诉我，每当他有一个装满数据的电子表格（例如实验室实验的结果或从调查中收集的信息）时，他在高中时接受的训练就是快速编写一段代码来解析和分析这些数据。但现在，他告诉我，他只需将电子表格扔进ChatGPT，它可以更快地进行分析，而且几乎不需要他做任何事。<br />
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就在那时，我突然意识到：人工智能对计算能力（我们运用数学和定量推理的知识和能力）的挑战与对读写能力的挑战一样大。<br />
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今年2月，人工智能工程师安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在X平台上发布消息称，他正在研究一种名为“振动编码”（vibecoding）的新型软件开发方法。他只需向聊天机器人发出一系列语音提示，就能对数据进行临时实验，并表示自己“几乎不用碰键盘”。他说，这让他“忘记了代码的存在”，把繁琐的工作交给人工智能，自己只需从上层指挥即可。卡帕西先生的帖子迅速走红，许多人也承认自己也在做同样的事情。<br />
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然而，据一些人称，振动编码进展并不顺利。据报道，卡帕西先生的提示所生成的代码效率低下，充斥着不可逆的错误。更糟糕的是，使用该方法的程序员表示，他们不仅忘记了代码的存在，甚至忘记了如何编写代码。就像读写一门语言一样，代码属于那种如果你不使用它就会失去它的东西。早期研究表明，使用人工智能的人类可能会随着时间的推移而变得缺乏创造力。<br />
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类似振动编码（vibecoding）的东西已经进入市场。谷歌在2024年声称，人工智能将占公司所有代码的25%以上。微软最近也公布了类似的数字，并解雇了数千名员工，其中包括许多软件工程师。亚马逊也采用了精简的人工智能编码实践，员工们表示，这从根本上改变了软件工程，使一项以智力劳动为主导的工作变得更像工业化的苦差事。人工智能公司自己也看到了这种迹象：例如，OpenAI正在洽谈斥资30亿美元收购Windsurf，后者是一家提供人工智能驱动的编码助手的公司。<br />
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过去十年，计算机科学一直是美国最热门的专业之一。然而，随着人工智能能够编写代码，初创企业和科技巨头都在招聘越来越少的入门级计算机科学家。报告显示，在大型人工智能公司，软件工程师的招聘率在2024年期间已从每月约3000人的高位下降到接近零。如果计算机科学学位的入学人数随着工作岗位的消失而枯竭，那么从教育到就业的整个流程都可能崩溃。<br />
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聊天机器人在取代技术类工作之前就可能威胁到技术类工作，这并不令人意外。它们非常擅长预测考试和习题中许多标准问题的答案。而且，许多定量工作都是用这种非常简单的代码完成的。我的学生和他的电子表格就像公司里成千上万的员工一样，他们实际上不需要做数学题或编写任何复杂的计算机代码，而只需要重新格式化、移动并从数据集中提取简单的答案。人工智能对这类非常普遍的工作以及与之相关的基本定量技能构成了潜在的巨大威胁。<br />
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令人担忧的是，我们整个社会将变得数学能力匮乏，而不仅仅是文盲。人工智能似乎加剧了一个令人担忧的趋势：我们的基础教育正在辜负年轻公民。这场危机针对的是教育中最基本的要素：阅读、写作和算术。<br />
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我对当今年轻学生的建议是学习语言和数学。当你与聊天机器人对话时，你实际上是在用日常语言与一个数学系统对话，而这个系统也会回应你。技术技能不足以应对市场中不可预测的结果，因此，广泛的数学和语言知识将是适应的唯一途径。虽然某个行业的就业岗位可能会消失，但我们始终需要能够理解人工智能的人才。<br />
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ChatGPT 竞争对手 Claude 的运营公司 Anthropic 的负责人最近承认，我们“不知道”人工智能是如何运作的。他的意思并非工程师不知道如何编写大型语言模型，而是我们还不了解这些系统如何与意义互动。为什么聊天机器人能够使用语言？这种能力暗示了其背后的数学过程是什么？像这样深奥的问题需要人类来解答。为了理解人工智能时代的文化，我们需要高级数学课程以及对文学和语言学的深入研究。学生所需要的关键洞见或许就来自一门关于《堂吉诃德》的课程——尽管这听起来可能有些不切实际。<br />
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换句话说，我认为我们必须回归文科，才能在人工智能时代继续前进。对于今天的学生来说，学习数学和语言或许是让他们足够灵活地应对快速变化的市场的唯一途径，在这个市场中，计算机科学学位不再是就业的保障。但这也是一种让我们在面对我们建造的这些奇特机器时，加深人性并理解它们的方式。而这是人工智能永远无法做到的。</big><br />
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Leif Weatherby（@leifweatherby）是纽约大学的德语副教授和数字理论实验室主任。<br />
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原文链接：（中文翻译出自翻译软件，仅供参考。）<br />
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https://www.nytimes.com/2025/06/02/opinion/ai-coders-jobs.html<br />
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