陶哲轩通过国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的例子，指出当前AI技术的能力并非单一，而是因资源、辅助和结果报告方式的不同而有显著差异。IMO竞赛中，选手在严格限制下独立解题，团队领队仅在评分过程中为学生辩护，不直接参与考试，这展示了人类在特定条件下的能力表现。

陶哲轩关于AI与数学竞赛的思考

陶哲轩（Terence Tao）在Mathstodon平台上分享了他对当前AI技术能力的看法，特别是将其与数学竞赛（如国际数学奥林匹克，IMO）进行类比。他指出，AI的能力并非单一的量级，而是取决于所获得的资源和辅助手段，以及结果报告的方式。

他以IMO为例，说明竞赛的难度和结果如何因规则的变化而大幅波动。IMO通常由六名高中生组成的团队在两天内完成六道难题，仅使用纸笔，且不允许团队内部或与领队交流。然而，如果改变规则，例如延长解题时间、提供计算工具、允许团队协作或由领队筛选最佳答案，学生的表现可能会显著提升，甚至从不达标跃升至金牌水平。

陶哲轩强调，在没有统一测试方法的情况下，直接比较不同AI模型在IMO等竞赛中的表现，或将AI与人类选手的表现进行对比，是不严谨的。他特别指出，对于未公开测试方法的AI竞赛结果，应持谨慎态度。

此外，他还提到，竞赛虽然易于衡量，但并不能全面反映AI在数学或编程等领域的实际应用价值。AI公司在IMO等竞赛中的成功，并不意味着其具备了更广泛的数学或推理能力，因为这些竞赛的规则和测试方式是为人类设计的，未必适用于机器。

最后，陶哲轩提到，尽管AI在IMO中的表现逐年提升，但这并不代表其具备了真正的“通用人工智能”（AGI）能力。AI与人类的学习方式和应用场景存在本质差异，因此需要更客观地看待其能力边界。

总结来说，陶哲轩通过IMO的类比，提醒人们应谨慎评估AI的能力，避免过度解读其在竞赛中的表现，同时认识到AI与人类在学习和解决问题上的根本差异。

评论主要围绕AI竞赛结果的评估方法、AGI（通用人工智能）的讨论以及Terence Tao的观点展开。以下是总结：

1. AI竞赛结果的透明度与评估方法

   • 评论1和评论3指出，缺乏透明度的AI竞赛结果难以评估，尤其是当方法论未提前公开时。
     • 评论1：“Related to this, I will not be commenting on any self-reported AI competition performance results for which the methodology was not disclosed in advance of the competition.”
     • 评论3：“OpenAI, very cool result! Very exciting claim! Yet meaningless in the form of a Twitter thread with no real details.”

2. Terence Tao的观点与科学严谨性

   • 评论2和评论4赞扬Terence Tao在讨论AI竞赛结果时的严谨态度，强调在没有充分数据时不应轻易下结论。
     • 评论2：“he’s always insightful even when he comments about stuff outside mathematics, while always having the mathematician’s discipline of not drawing confident conclusions when data is missing.”
     • 评论4：“I tend to side with Tao on this one but the point is less who’s right and more why there’s so much arguing past each other.”

3. AGI的讨论与实际应用

   • 评论5和评论6对AGI的目标提出质疑，认为应更关注AI在现有问题中的应用，而非追求AGI。
     • 评论5：“I feel like everyone who treats AGI as ‘the goal’ is wasting energy that could be applied towards real problems right now.”
     • 评论6：“AI in general has given humans great leverage in processing information, more than we have ever had before. Do we need AGI to start applying this wonderful leverage toward our problems as a species?”

总结：评论者普遍关注AI竞赛结果的透明度和评估方法的科学性，赞同Terence Tao的严谨态度，同时对AGI的目标提出质疑，认为应更注重AI的实际应用。