別讓AI抹殺人類智慧傳承（方保僑）
近日，當各大科技巨頭紛紛把「解開數學題」視為宣傳實力與效能指標（Benchmark）之際，多位頂尖學者卻聯署一份重量級聲明「A Severe Misalignment of AI in Mathematics」，包括著名數學家陶哲軒（Terence Tao）、德國數學家朔爾策（Peter Scholze）、2026年菲爾茲獎得主鄧煜（Yu Deng）等27位頂尖數學界最高榮譽「菲爾茲獎」（Fields Medal）得主共同警告：科技公司推進人工智能（AI）的方式，正與數學界的根本宗旨發生嚴重背離（Misalignment）。
科技界把數學視為測試AI邏輯推理能力的理想場域，其出發點不難理解。然而，數學研究的本質不止輸出「真」或「假」的最終答案，而是透過嚴謹推導建立新概念體系、啟發下一代研究者，並把知識傳承下去。著名的數學難題就像是航海中的燈塔，引領思想探索並傳承知識。若科技界只追求演算法以極速量產解答，卻忽略邏輯建立、論文撰寫與同儕交流，無異於揠苗助長，破壞學術研究中最寶貴的思想土壤與人才培育體系。
此外，這種急速發布AI成果的風氣，已引發著作權歸屬（Attribution）與抄襲（Plagiarism）的深刻疑慮。機器學習（Machine Learning）與大型語言模型的訓練，建基在海量的人類智慧結晶之上，若缺乏嚴謹的引用與理論整理，不僅損害原創者的權益，更可能切斷人類世代相傳的學術傳承鏈。若缺少研究人員對概念的細緻消化與教學轉化，即使演算法推算出無瑕的論證，這些缺乏人類思想溫度的解答，也難以真正融入人類的知識庫中，最終恐導致知識體系的斷層。
這項隱憂絕非數學界所獨有，而是整體知識產權與創意產業共同面臨的巨大威脅。不論是程式編寫、文學創作還是科學研究，長年的專業訓練不僅是為了交付一個最終產出，更是為了鍛煉人類提問、思考與批判的能力。
當生成式AI讓獲取成果變得唾手可得時，我們極可能在過度依賴自動化的過程中，逐漸失去主動思考與發現新問題的核心競爭力。這種「結果導向」與「過程價值」的脫節，正是當前科技發展中最亟待解決的盲點。
科技發展的終極目標應是輔助而非取代人類思考，面對人工智能對齊（AI Alignment）的嚴峻難題，科技巨頭在追求演算效能與商業化普及的同時，須兼顧倫理與社會責任。數學界如今面臨的衝擊，正是數碼轉型浪潮的共同挑戰。唯有科技公司、學術界與政策制定者攜手合作，制定規範與倫理標準，才能確保人工智能真正成為推動人類文明進步的助力，而非抹滅人類智慧光芒的工具。
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