AI輔助研究的SETI家園

在世紀之交，SETI@home專案曾是一個美麗的公眾參與範例——利用家庭電腦的閒置計算能力搜尋地外文明。其工作原理簡單：家庭電腦空閒時，螢幕保護程式會顯示計算程序，處理後的資料傳回總部彙總。這是PC和網際網路時代分散式訊號分析的經典案例。

如今，隨著AI訂閱服務的普及，許多使用者每月有固定的token配額，但使用量波動很大。同時，大型AI公司正大力推廣本地代理軟體，如Codex、Claude Code等。這意味著大量閒置的推理能力有待利用。本文提出一個大膽設想：能否像SETI@home那樣，將這些閒置的推理能力眾籌起來，用於支援科學和數學研究？

事實上，小團隊和個人已經透過AI在數學領域取得了顯著成果。例如，他們解決了著名的Erdős問題中的單位距離問題，並於近期宣佈了迴圈雙覆蓋猜想的一個候選證明。這些成功表明，當領域專業知識與強大的AI系統相結合時，可以突破知識前沿。然而，一個公平的批評是：算力本身並不能使一個無能的系統變得有能力——你可以花費數百萬美元讓GPT-3.5解決錯誤的數學問題，但不會成功。

因此，設計挑戰在於：未知的前沿與當前系統真正能夠實現的能力在何處重疊？顯然，我無法確切回答，但可以肯定的是，有些領域確實需要更多算力。至少，一個公開的賬本——記錄算力投入、方法和結果——本身就會成為公共資產，讓我們能夠更現實地評估AI對知識的貢獻。

這個類比並不完美。未使用的token配額並非閒置的處理器，研究問題也無法像SETI@home的無線電資料那樣輕易分割。嚴肅版的專案可能需要新的商業安排、新的檢查點和研究狀態共享方式，以及用於分支、審計和重組研究線索的新型代理架構。潛藏的推理能力可能會激勵我們構建所需系統。

如果眾籌的資源變為AI推理能力，公眾可以將其匯聚成類似超級計算機的研究力量，而產出的知識保持公有，那麼這樣的SETI@home會是什麼樣子？這是文章最終提出的開放性問題，也為我們描繪了AI驅動分散式科學的可能性。