Pemenang Pingat Fields lwn. Penanda Aras AI: Pengajaran untuk Pemasar

Ahli matematik biasanya tidak menulis surat terbuka tentang pemasaran. Tetapi hujah yang dikemukakan sekumpulan pemenang Pingat Fields pada bulan September terpakai hampir kata demi kata pada cara industri kita mengukur AI. Maksud mereka: menyelesaikan masalah ialah proksi, dan matlamat sebenar ialah pemahaman. Kelirukan kedua-duanya, dan anda boleh merosakkan perkara yang anda cuba perbaiki.

Apa yang berlaku

Menurut The Next Web, pada 11 September satu deklarasi bertajuk A Severe Misalignment of AI in Mathematics diterbitkan di mathandai.org. Laman itu menyenaraikan 25 penandatangan, termasuk Terence Tao, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Cédric Villani, Pierre Deligne, Manjul Bhargava dan Martin Hairer. Deklarasi itu berhujah bahawa menyelesaikan masalah ialah alat dan proksi, manakala matlamat utama matematik ialah pemahaman dan wawasan konseptual. Ia memberi amaran bahawa penghasilan besar-besaran kenyataan benar atau palsu pada kadar yang semakin pantas "boleh memusnahkan tanah yang subur". TNW menggambarkannya sebagai kenyataan tentang penanda aras; ia tidak menamakan sebarang peristiwa khusus.

Pada minggu yang sama, satu surat terbuka berasingan mengkritik "Mathathon" AI anjuran pelajar di Caltech, menyifatkan format itu sebagai "matematik sampah" dan berhujah bahawa tenaga kerja mengesahkan dan membetulkan keputusan AI "tidak dibayar, tidak diberi kredit dan tidak diiktiraf". TNW melaporkan bahawa OpenAI menarik balik kredit US$1 jutanya daripada acara itu pada 10 September, manakala Anthropic mengekalkan sumbangannya, dan penganjur menambah syarat tetapi tidak membatalkannya.

Mengapa ia penting

Aduan ahli matematik itu adalah tentang perangkap yang biasa. Apabila masalah yang sukar dan terkenal menjadi penanda aras, makmal mengoptimumkan untuk menghasilkan jawapan kepadanya. Jawapan boleh diukur. Pemahaman tidak. Lama-kelamaan, perkara yang boleh diukur menyingkirkan perkara yang bernilai, dan orang lain ditinggalkan untuk menyemak outputnya.

AI pemasaran mempunyai masalah yang sama. Kita menanda aras alat berdasarkan apa yang mudah dikira: bilangan aset yang dijana, masa yang dijimatkan, kadar klik lalu, bahagian jawapan AI yang menyebut jenama. Angka-angka itu penting. Tetapi matlamat pemasaran bukanlah output; ia ialah memahami pelanggan dengan cukup baik untuk melayani mereka, dan membina jenama yang dipercayai orang. Sistem yang membanjiri saluran dengan kandungan dan menang pada metrik proksi boleh menghakis kedua-duanya secara senyap.

Perkara tentang pengesahan tanpa bayaran juga tepat. Kandungan yang dijana murah untuk dihasilkan dan mahal untuk disemak. Jika penyemakan tidak kelihatan dalam metrik anda, "peningkatan produktiviti" anda sebahagiannya ialah helah perakaunan.

Apa kata penyelidikan saya

Penyelidikan terkini saya dibina di sekitar perbezaan ini. Dalam kertas kajian SIGIR 2026 kami, SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content Homogenization, masalah yang kami tangani ialah tepat sekali bahawa kandungan tulisan AI cenderung menumpu: pembantu semua orang menghasilkan hantaran yang cekap tetapi generik yang sama. Pendekatan kami ialah mendapatkan data konteks sebenar sebelum menulis, supaya output kekal tersendiri. Volum tanpa keunikan ialah versi pemasaran bagi "sampah".

Mengenai pengukuran, saya telah berhujah di e27 bahawa setiap papan pemuka berwarna hijau, namun tiada siapa boleh mengatakan apa yang berkesan. Metrik proksi yang semuanya menunjuk ke atas tidak sama dengan mengetahui apa yang menyebabkan keputusan. Dan dalam kerja AI boleh dijelaskan kami, daripada Against Opacity hingga MindFuse, matlamatnya bukan sekadar ramalan yang lebih baik tetapi penjelasan yang boleh dipelajari oleh pemasar. Itulah padanan pemasaran bagi "pemahaman konseptual" ahli matematik.

Apa yang boleh diambil oleh pasukan pemasaran daripada ini

• Namakan matlamat di sebalik setiap metrik. Bagi setiap KPI AI, tulis satu ayat tentang hasil sebenar yang sepatutnya diwakilinya, dan semak secara berkala bahawa kaitan itu masih kukuh.
• Kira kos pengesahan. Jejaki masa manusia yang diluangkan untuk menyemak dan membetulkan output AI dan masukkannya ke dalam ROI anda.
• Ukur keunikan. Bandingkan kandungan berbantukan AI anda dengan kandungan pesaing. Jika ia semakin sukar dibezakan, anda sedang memenangi proksi dan kehilangan jenama.
• Utamakan penjelasan berbanding skor. Alat yang memberitahu anda mengapa sesuatu berkesan membina pengetahuan pasukan; alat yang hanya memberitahu bahawa ia berkesan membina kebergantungan.
• Beri kredit kepada manusia. Jika orang sedang membersihkan output AI, jadikan kerja itu kelihatan dan dihargai, bukan diandaikan.

Ahli matematik sedang melindungi bidang mereka daripada budaya penanda aras yang menyangka jawapan sebagai pemahaman. Pemasaran perlu melindungi dirinya daripada kesilapan yang sama.

Soalan Lazim