[遇见数学]：本文作者赖以威教授，转自他脸书频道：iweilai0924。作者简介：台师大电机系副教授，「数感实验室」共同创办人台大电机博士，文字与教育工作者

昨天聊到 OpenAI 的报告中，指出「数学家」将大幅受到 chatGPT 影响。但影响并非总是负面的「被取代」，也可能是如同从骑马变成开车那样，透过工具加速发展。

对此，陶哲轩做了最好的示范。

(资料图片)

谁是陶哲轩

陶哲轩(Terence Tao)被誉为是当今数学界的摇滚巨星，24 岁成为 UCLA 教授，31 岁获得数学界最高荣誉菲尔兹奖。他是美国总统科学技术顾问委员会的成员，日前才在白宫开会，负责提出 AI 相关的政策建议。

不同于刻板印象里的数学家总是孤独、与世隔绝，陶哲轩大量与人合作研究，乐于在网络上发表想法。

Photo source : master class

前几天，他发表了一则贴文，（请 GPT 翻译+我润饰）内容如下：

我开始觉得 AI 工具是 Cunningham"s law 的一种变体：

「在网络上得到正确答案的最好方法不是提问，而是张贴错误的答案。」 到目前为止已经有好几次，我问 GPT 一些问题时，我不满意它输出的结果。但是，这些结果却能诱发我找出更接近正确的答案。

最终，我只从 GPT 产生的文本中借用一两个句子。然而，如果没有 GPT 产生的文本作为提示(prompt)，我想我的灵感就不会被启发，也无从产生我的答案。」

人脑与电脑互下 prompt

在这个例子中，陶哲轩认为不仅是他对 GPT 下 prompt，GPT 产生的文字，也反过来可以看成是 AI 对人类下的 prompt。然后，陶哲轩会受到这个错误但有趣的提示启发，进而想出正确答案。符合 Cunningham"s law，错的答案引出对的答案。

「尽信书不如无书」

如同我们不能完全相信网路上的论点，自然也不该对 GPT 的内容全盘接受。我们不能将所有的思考责任转移到 GPT 上，应该将他的回覆视为一个建议，一个灵感的来源。

这也是所谓的「批判性思考」。

当我们抱持着这样的心态，就能更加发挥 GPT 的价值。因为它的回答是基于大量资料，加上一定随机性的回覆。因此可以跳脱我们独自思考时的框架，提供不一定正确，但有一定逻辑性的答案。

这跟在「发散模式」时寻求的灵光一现，有某种程度的相似。

《大腦喜歡這樣學》[1]提过，大脑有专注模式与发散模式。

《大腦喜歡這樣學》相应简体中文版为《学习之道》(机械工业出版社)，文末有书籍链接。

前者是聚精会神，专心投入的状态，后者则常发生在散步、放松时。专注模式可以提升解决问题的能力，但也见树不见林。发散模式则让思绪自然漫游，容易产生灵感。

或许你有过这样的经验，读书时算数学卡住想不出来。离开房间走一走，喝口水回来，忽然就想到解法。发散模式大概就是这种感觉，能让我们跳脱框架，更灵活的思考。

但就算是在发散模式，等待灵感降临也有点像抽乐透(或是降乩？)那样，有点碰运气的成分在内。

让 GPT 成为你的常驻「发散模式」

可在陶哲轩手中，GPT 就是他的常驻发散模式。

早在一个月前，陶哲轩就发表了数则他使用 GPT 的心得：问它数学题目，请它证明，给提示请它找出相关文献。GPT 不一定都能做到完全正确，可它的回应，都能激发陶哲轩更多的灵感。它就像是一位正在散步的博学友人，边走边随意打字，带点不负责任的心态，想到什么就回覆你什么。

AI 这项新工具到底该怎么使用，有各式各样的说法。陶哲轩的用法让我们看到不仅是要问个好问题，本身还要具备足够的判断力，以及举一反三的联想力。在人脑的引导下，人类与 AI 互下提示，宛如一场双人舞一样，或许是一种非常理想的未来人机协作模式。(完)

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