芝加哥大学教授：AI让数学证明更易生成，招聘将转向面对面考察

芝加哥大学数学教授弗兰克·卡莱加里（Frank Calegari）在陶哲轩（Terence Tao）博客上发表文章，提出人工智能正在降低数学研究出成果的门槛，未来招聘数学研究人员时，应更看重研究愿景与表达能力，而不只是审查书面材料。

他写道：“我想了解你希望数学走向何方，也需要具备能解释这为何可能实现的专业能力。”

卡莱加里担忧，随着人工智能工具不断进步，学术界各领域的初级研究岗位可能被一些学生占据，而这些人的成果或许只是大量使用人工智能生成证明的结果。他认为，一场30分钟的面对面交流，就足以区分两类候选人：一类只是批量制造低质量研究成果，另一类拥有清晰的研究愿景且善于表达。

他批评一些“懒惰的评审委员会”过去仅凭一篇论文或一项学术成果就决定是否录用学生，而如今这类成果完全可能由人工智能生成。他表示：“一旦我们采取这种方式，就有责任培养自己的研究生，让他们具备更好的数学表达能力。”