“最近我接触到的数学界，弥漫着一股浮躁不安的氛围。”
科技巨头之间“幼稚的闹剧”，
受伤的却是数学家
“一场革命，或者毁灭”
职场新人受到的影响可能更大
“再过上半年或者一年，AI写的算子大概率就会和我写得同样优秀，甚至将我超越。”《我不得不把才华埋葬在昨天》中，刘胜与写道。他很高兴，因为模型的主Attention算子正是自己写的。但他也清楚地知道，自己正在亲手加速AI的进化。
AI最吸引人的地方，本来就是跳过过程。比如不会写代码，也可以直接得到一个App。不想读材料、做PPT，只要动动手指，AI就可以自动读取并做出成品。
AI未必首先消灭一个职业，却可能先消灭这个职业里原本必须亲自走过的一段路。
(图/《美丽心灵》)
过去，刘胜与会坐在工位上花一整个下午设计、调试和优化一个算子。找到一个更好的调度方案，或者让性能超过厂商官方实现时，他会获得一种近似游戏速通刷新纪录的兴奋感。
但随着AI越来越会写代码，工业界真正需要的，也正在从“会写高性能算子的人”，变成“能用AI更快地产出高性能算子的人”。
（图/《心灵捕手》）
刘胜与把自己未来的角色叫作Agent的“机甲驾驶员”。“那份坐在工位上静心写上一下午算子的清欢，可能会在这个夏天成为绝唱。”
对于已经有多年经验的人来说，AI或许首先改变的是工作方式。但对于刚刚进入一个行业的人，问题可能更复杂。
刘胜与在文章里举过一个学生做实验室作业的例子。一个选择是花8个小时自己写代码，最后可能还拿不到满分。另一个选择，是花几毛钱、几分钟，让AI直接生成一份满分代码。大多数人会选哪个，并不难猜。
(图/《知无涯者》)
偏偏那些最容易被AI拿走的工作，过去也是新人用来“练级”的工作。一个人是通过看起来琐碎但充斥着训练、材料的工作，学习行业是怎么运转的。
今年一项基于美国就业数据的研究《煤矿里的金丝雀？》发现，在AI暴露程度最高的职业里，22岁至25岁年轻人的就业表现已经明显弱于低AI暴露职业，而资深员工受到的影响要小得多。
数学家斯特罗加茨也在采访中提问：“我们会不会是煤矿里的金丝雀？”
过去矿工会带金丝雀下井，因为它们对毒气更加敏感。一旦金丝雀先倒下，就意味着人类也即将遇到危险。
数学之所以可能成为最早的“金丝雀”，恰恰因为数学结果相对容易验证，一个证明至少还能检查对不对。
但如果连这种拥有严格标准的领域，都开始面对“有结果却没人真正理解”的问题，那么到了科学、法律、公共政策和艺术这些证据与解释本来就更有争议的领域，人类又该怎样从海量AI产出中判断什么真有价值？
目前几个领域摸索出的答案比较相似。科学界开始把“发现、证明、形式化、解释”拆开分别记功，法律界干脆放弃判断AI说得对不对，只咬住"谁签字谁负责"。而在艺术市场，一份干净的人类创作过程记录，变得和作品本身一样值钱。
判断的重心，正从产出本身，悄悄挪向产出背后那段留痕的人类过程。
这也是刘胜与自己在意的东西。他反复纠结的，是“未来人们还能不能潜下心来认真做一件事情”。
他最后也不会选择停下来。“在不得不把才华埋葬在昨天后，我还有明天的光明可以追逐。”
排版：王雨璇
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