白交梦晨发自凹非寺
量子位公众号 QbitAI
在中国奥数队历史性五连冠被美国队终结后，一个名字被反复谈起。
罗博深（Po-shen Loh）。
他是前美国奥数功勋教练，执教十年间四次带队获得团队冠军，队员们累计获得 46 枚 IMO 金牌。
此前他被媒体评价为带领美国奥数队伍重回巅峰，迎现在「黄金时期」。
尽管去年已从领队职位卸任，今年美国队的夺金，他同样功不可没。
应美国数学协会 MAA 之邀，罗博深在今夏最后一次主持主办了 MOP 夏训，并和其他负责人一起，选出了代表美国队参加 IMO 的六名队员。
在学术生涯上，罗博深专注于组合数学、概率论和计算机科学领域，自 2010 年在普林斯顿大学取得博士学位后，便加入卡内基梅隆大学任职数学教授，并在 2013 年至 2023 年期间担任美国 IMO 教练。
如今，他也向我们透露了他下一段旅程，一个创业新项目：
还是与教育有关，但不止数学教育，与 AI 也可以说不无关系。
“AI 注定超越奥赛选手，不建议用 AI 来学数学”
就拿最近这次「谷歌 AI 斩获 IMO 银牌」的表现来说，罗博深坦言就受到了不小的冲击，甚至表示过不了多久 AI 注定会超越人类选手。
谷歌 AI 成功解出四道 IMO 题目，总分直接差一分就达到金牌标准，这成绩超越了当年罗博深参加 IMO 的竞赛成绩（刚好银牌标准超一分）。
年初，谷歌 DeepMind 的 Alpha Geometry 解出 IMO 几何题，许多数学家们并不十分意外。因为理论上来说，几何类题目涵盖的定理内容确实相对有限，让 AI 足以通过题库搜索调用定理来解题。
令罗博深意外的是，最新 AI 已经能解决数学证明题，尤其是今年 IMO 比赛中最难的第六题，这并非依靠简单的题库搜索就能解决。
来看看这道题，它有个特别的“与”/“or”，跟以往题型只包含一个等式很不一样，难倒了不少学生，最仅有五位选手拿下满分。
他告诉我们，当时题目一出来，他就认为 AI 肯定做不了。
结果出乎意料，AI 不仅解出了这道题，甚至还拿到了满分。再结合 IMO 一贯的选题特点，他甚至将这一突破与1957 年第一次人造卫星相提并论。
在访谈中，罗博深也提到了 IMO 出题人的一个永远的执念：奥赛题，应该是集思广益创造出的、人们从没见过的题目。
一般来说，在 IMO 开始前三天，所有国家队领队都会聚在一起参加会议。他们的任务是从众多候选题目中汇总筛选出最终的题目。
具体怎么选呢？
罗教授提到，每年的 IMO 候选题目名单包含大约 30 到 40 道有趣且新奇数学题目，经过探讨和论证，各国领队会从这个名单中确定最终的 6 题。
在评选过程中，一个非常重要的标准是：
如果一道题目与过去某次竞赛中出现的题目过于相似，那这道题目就会被排除。
因此经常会出现这样一种情况，一些经验丰富的领队会发现，某道题目在 15 年前曾在某个不太知名的数学竞赛中出现过，所以我们不能再用它。
IMO 题目通常不会着重于大量计算，也并非如大家所想的那样需要运用极为高深的数学知识。实际上，IMO 所运用的数学知识主要还是高中阶段所涉及的内容，甚至都未涉及到微积分，很多时候，其难度在于别具一格的形式和独具匠心的解题思路。
罗教授觉得，过去，AI 大模型本质上是个概率盒子，通过计算单词出现的概率来进行输出，所以很难有办法解决人类从未找到解法的问题。
“人类文明需要进入高度戒备状态”
如今，AI 模型已经能够解决 IMO 数学题，这意味着 AI 已经能够处理那些以往人们认为难以处理的问题，这是一个极其重大的进步。
罗博深对于人类的处境并不乐观，他觉得，随着 AI 的进一步发展，人类需要高度警惕在教育上对 AI 的使用。
在这个时代，我们需要保护人类，需要通过人的教育，而非 AI 的教育，让人性与文明得以传承。
与其依赖人工智能来教育出更多的“机器人”，我们应该更加重视培养优秀的人类老师和教练来助力我们的下一代，因为这些人类老师，不仅能够教授学术知识，还能够教导人性。
但AI 的发展，也的确推动了对传统教育模式的思考。
具体到数学教育的变革，罗博深认为，在孩子的思维培养训练方式方面，我们或许应沿用传统方法。我们依然期望孩子们能认同独立思考以及与他人思维碰撞的价值，持续激发并鼓励孩子的好奇心与求知欲，使孩子喜欢上通过自身努力和与他人协作，以创造性的方式解决问题所带来的兴奋感与满足感。
罗博深指出，当前许多教培机构或者科技教育平台都在尝试利用 AI 来培养人才。它们的模式大体上是由 AI 出题、提供解题思路，然后让学生不断练习。对于这些公司而言，使用 AI 能够降低成本并提高效率，然而其教育理念仍延续传统的练题刷题模式，并未有本质的改变。这是极不可取的。
在他四处讲学过程中，他发现要想真正教好一个学生，第一最重要的就是让学生想学。如果学生不想学，那么用什么样的工具，什么样的 AI 都没有用。
因此在被问到给学生用 AI 来学数学、学奥数的一些建议时，罗博深直截了当地回答：
我认为我们并不需要依赖人工智能来辅助学习。现有的学习方法已经到足够。
更重要的是，随着人工智能的出现，我们现在面临的一个核心挑战是，所有人都必须学习如何解决问题——特别是那些从未见过的问题。
过去，可能只有准备参加高难度、复杂数学竞赛的人会花时间去培养这种能力，他们投入大量时间来学习如何解决具有挑战性的问题。
而其他学生在学校里往往只是照本宣科地去学习，比如，这种题目应该这样解，那种题目应该那样解……
学生依靠记忆力，记住各种题目的解法，以期在考试过程中遇到类似题目时能够快速解答。
这是大家准备考试的普遍方式，但罗博深认为，现在这种方式实际上是在浪费资源，人们不应该在宝贵的学习期间仅仅做这样的练习。
尤其现在，对于重复性解题，AI 无疑可以完成的更快更好。
罗博深一直都在强调，数学最根本的意义在于思考和逻辑。教育的本质是使人学会思考、学会探索，而不是为了准备考试，考试永远只是一种手段，而非最终目的。这也是他一直推崇竞赛数学的缘由。
因为在他眼中，数学竞赛绝不是升学途中的点缀，除了能让孩子接触到更复杂、更有趣的数学题目，更为重要的是在解题过程中培养孩子思考和解决问题的胆量。
解答竞赛数学题目，需要孩子切实学会调动自身的积极性，不断去尝试，运用不同的知识，从不同的角度和思路与问题进行碰撞，而竞赛成绩，或许是最微不足道的附加值。
让“人类智慧”在 AI 时代茁壮成长
也正是基于对 AI 与教育的思考，在 IMO 竞赛教练生涯的后期，罗博深开展了一个新颖的教育项目：
让顶尖高中生为更小的学生（9 - 13 岁）直播讲授数学课。
其最为独特的地方在于，每一位高中生“讲师”，不仅数学能力出众，还都接受了专业影视演员、喜剧演员和戏剧演员的表达与表演训练。
相较于常规的数学课，LIVE 的教学风格更像是一种即兴表演，注重交流讨论、实时反馈，再加上游戏直播间般专业的灯光布置，以及线上的各种视觉特效，使得数学教育更像是充满趣味的社交媒体直播，而非枯燥无趣的传统线上课堂。
让数学课变成孩子爱看的B站、小红书（在国外对应 Twitch 和 Instagram）那样。
这些高中小讲师对于听课的更小学生来说，更像是身边的一种榜样。
当然也不是光有娱乐性，课程难度其实也不低，覆盖 MATHCOUNTS、AMC 8-12 和 AIME 竞赛内容。
那么参与项目的高中生获得了什么呢？
LIVE 不仅为选中的高中生老师们提供免费且专业的表演、演讲辅导，还能接受来自罗博深教授的指导。同时，能够被选中加入这个社区，也从侧面反映了老师在学术、表达、人际交往，甚至责任感等许多方面能力的优秀。今年项目里刚刚毕业的 30 名高中生中，就有 6 人获得哈佛的 offer。
在罗博深创建这个社区时，他最看重的是对学生情商和人性的培养：让这些学术上十分优秀的孩子，成为能够理解旁人、激励旁人、帮助旁人的人。
今年，让罗博深印象最为深刻的高中生老师之一，是一位考上了 MIT，并积极主动参与组织活动，成为整个新生 Discord 频道管理员（类似于新生群群主）的人。之所以印象深刻，是因为罗博深非常认可这位同学，其能主动抓住机会，成为新一届学生中影响力最大的人。
LIVE 就是希望培养老师们这样的能力，让孩子们一进大学，就能成为最会说话的人，成为同年龄段中最有影响力的人。
所以总结一下，罗博深认为自己实际上是发明了一个生态系统，在这之中教、学两方得到双赢：
9 - 13 岁的学生因兴趣而踏入数学竞赛的大门，学好数学；高中生无需参与无意义的内卷，也能升入心仪的学校，还能获得更出色的表达能力和共情能力，通过成就他人，进而成就自己。
此外，为老师们进行表演和表达训练的演员们也能得到一份兼职工作机会。罗博深期望这样一种有机的生态，能够助力学生和老师，数理和艺术，相互成就，达成多赢的局面。
这也是他从博弈论的理论出发，设计这个“非零和游戏”系统的目的。相比只能助力少数精英成长的“金牌教练”，罗博深希望自己能够帮助更广泛的青少年成为更优秀的人。
他所创建的这个系统，也如同 AI 系统一般拥有令人惊叹的“Scaling Power”（规模化能力）：
每一个演员能培训出 20 个高中生讲师，每一个高中生给 20 个初中生讲课。
如果能够达成阶段性目标，使全美国高中生中的 1%，也就是十万名高中生参与其中，相应地，就能助力 15 至 20 倍数量的初中生获得更优质的教育。
而这些初中生长大后，或许有一部分会再次以高中生讲师的身份加入 LIVE，真正实现“初初高高”的无穷循环。
对于整个教育系统来说，也加快了迭代速度。
以前可能每二三十年才换一波新老师、换一波教材，在新体系下更新速度现在提升到了 4 年。
那么，是什么驱使罗博深开创这样一个项目？
在当他还担任国际数学奥林匹克（IMO）教练时，就看到不少学生，数学能力超群，情商表达不足。
他知道，这些数学天才们未来往往会进入非常顶尖的企业，成为管理者，领导者，甚至成为创始人。而罗博深希望，除了让这些聪颖的脑袋能发挥才智，也要让这些孩子学会关注世界，关心旁人，关爱人类，这样，当这些孩子成长为能够独当一面的人，也会从事对人类有益的事业。
尤其 AI 大模型的时代，罗博深感到这个任务更加紧迫了。
如果 AI 研究员都不关心人类，训练出来的 AI 就更不会帮助人类了。
其实在 AI 研究界，也有不少与他持相似观点的人，曾有人提出“要是 OpenAI、Anthropic 这些前沿机构的 AI 研究员自己都有孩子，AI 对齐问题就能更容易解决了”。
不过身处教育界的罗博深，发现了自己的另一个使命：
把有潜力成为未来学术精英和商业领袖的人，尽量培养成关心人类的人。
LIVE 项目自 2021 年启动以来，最早的一批高中生老师如今已经踏入大学校门，许多人目前是高校大一大二的学生。这样的教育模式，能否如罗博深所期望的那样，培养出更加杰出的人才？我们拭目以待。
