陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主紧急发布联名声明,直指AI公司以暴力破解和追求基准成绩推进数学研究的方式,已与数学界追求理解、洞察与传承的核心价值产生严重错位,并危及学术研究规范与育人体系。
面对近期AI大厂推进数学研究的激进方式,连一向积极拥抱AI的数学家陶哲轩也坐不住了。
陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主近日紧急联合发布公开声明,明确指出:AI商业公司推进数学的方式,已经与数学共同体的目标出现“严重错位(severe misalignment)”。
鉴于大语言模型给数学界带来的剧烈冲击,发起人并未走常规繁琐的协商流程,而是选择紧急公开发布以应对危机。

过去数月,大模型在数学领域的进展接连不断。从给出数学猜想反例,到利用Lean工具完成复杂形式化证明,AI的解题速度正在指数级上升。
直接引爆此次公开信的事件,是近期某机构宣布调用上万个AI智能体连续计算数十小时,试图破解Navier-Stokes(纳维-斯托克斯)方程这一千禧年难题。该举动不仅引发了学术成果归属权争议,更将数学家卷入舆论风暴。

这场风波引发了学术界对一系列深层问题的质问:
这种担忧正在让一贯倡导开源协作的数学界产生“寒蝉效应”,研究者开始担心透露半成品灵感会导致成果被算力截胡。

数学家们在声明中澄清,该信件并非呼吁叫停AI,也不否认AI取得的技术成果,而是对当前AI推进数学的方式提出三大核心隐忧:
1. 商业基准与学科本质的分叉
在数学家眼中,著名难题是检验人类对某一领域理解深度的灯塔,求解只是获得概念洞察(Insight)的工具。然而商业公司仅仅将“解题”当作展示大模型能力的Benchmark,追求批量的真假判定,忽略了理解数学结构这一首要追求。
2. 开放问题被功利消耗,新探索停滞
AI凭借算力和高速推理快速消灭现存的经典猜想,但目前的模型缺乏“向前探索”的能力,无法感知数学地貌并提出具有深远价值的新问题。存量问题被暴力填平,而增量思想却无法诞生。
3. 知识传递与人才培养链条断裂
数学发展高度依赖学术共同体对新方法的讨论、简化、吸收,最终将其整理为教材,传授给下一代学生。AI直接抛出难以理解的机器证明,绕过了人类研究者的消化流程,可能导致代际之间的知识传递链条出现断层。
此次署名的25位菲尔兹奖得主涵盖代数几何、数论、偏微分方程等多个核心方向。

值得注意的是,联合发起人陶哲轩与新晋菲尔兹奖得主邓煜,此前均对“AI辅助科研”持极其开放的态度。

陶哲轩长期将AI视作处理繁复代码、形式化验证的高效助手;邓煜也曾公开表示看好人机协作的发展前景。然而,当商业竞争开始利用暴力搜索侵蚀学术规则与探索精神时,两位代表性学者迅速站到了规范AI应用的最前线。

数学家们在声明最后强调,不仅是数学界,开发大模型技术的企业与整个社会都必须正视这种错位——在不久的将来,更多依赖人类深度智力探索的领域,都将迎来同样的挑战。
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