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陶哲轩、邓煜等菲奖得主联合抗议 AI 公司数学军备竞赛,AI 是否在毁掉数学?

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陶哲轩带头掀桌!25位菲尔兹奖得主联合发声怒批AI刷榜,扼杀数学以及全人类的智力探索。



《人工智能在数学中的严重错位》声明首页(mathandai.org)

只能说这次连陶哲轩都坐不住了。

平时他是把AI当工具用得最积极的数学家之一,Lean形式化证明都自己录视频教,现在带头写联名信,说明问题比‘AI会不会做数学题’要深得多。

如果AI能解所有难题真的是件坏事,那全世界最该欢呼的反而是数学家——悬案终于有答案了。

可偏偏是这群离答案最近的人,在最该高兴的时候站出来叫停,说明他们怕的根本不是答案变多。

9月11日,陶哲轩联合邓煜、彼得·舒尔茨、德利涅等25位菲尔兹奖得主,发了一份叫《人工智能在数学中的严重错位》的声明,mathandai.org上线,陶哲轩自己的博客What’s new也贴了全文,《经济学人》同步报道。

声明一开头就说,‘AI公司把解决数学问题作为基准测试来推进,对数学这门科学和数学共同体都是有害的。’

商业目标和学术目标,正在严重错位。

陶哲轩在博客里说,声明是过去一周25人密集讨论的产物,因为情况紧急,没像《莱顿宣言》那样走更长时间的协商流程,先发声再说。

OpenAI最近放出的纳维-斯托克斯结果用了约1万个并行智能体、跑了88小时、智能体间交换了270万条消息、输出了约1300亿token,之后又用GPT-6 Astra做了约17小时Lean形式化验证。

这种规模是算力在工业级试错。

答案出来了,可那个‘怎么想出来’的过程,基本被吞掉了。

声明里有个说法我很认同,数学题从来不是为了被‘勾掉’才存在的。

著名难题是数学版图里的地标和灯塔。

攻克它的意义,远不止在榜单上多一个✓。

真正重要的是找到新的视角和方法,然后花很多年把它讲清楚、写进教材,最后变成后人能用的工具。

陶哲轩以前打过一个比方,传统研究像徒步去找瀑布,人会迷路、会记住地形、会发现岔路,甚至途中撞见另一处风景;AI更像一架直升机,直接把你送到瀑布前。

效率高是高,但沿途那张‘地图’不会自动生成。

而这张地图,就是数学共同体一代代攒下来的理解和传承。

不过我们也先别急着骂AI。

声明开头就承认,大语言模型这几个月数学能力确实涨得吓人,AI也有潜力加速真正的数学研究。

陶哲轩本人也用Claude跑过证明,不是那种逢AI必反的人。

把工具当成终点,才是他们真正反对的事。



声明签署人名单中的邓煜(Yu Deng,Fields Medal 2026)

但问题在于,这套‘直升机模式’一旦变成行业默认,最先受伤的其实是还在学走路的人。数学家给学生出题,盯着的从来不是最后那个数。

他们要训练的是学生提问、试错、建立直觉、判断哪条路会死的能力。

AI直接把终点摊开,人就少了在迷雾里找路的机会。

邓煜这周在社交媒体上开玩笑说,‘如果AI能解决所有数学问题,我就回家写小说。’他是今年菲尔兹奖四位得主之一,也是中国籍数学家第一次拿下这个奖。

邓煜的自嘲里,藏着对培养链条的担心。

对一个刚站上顶峰的人来说,这种担心挺清醒的。

这其实不只是数学的事。

我们带研究生都知道,科研训练的价值从来不只在最后那篇论文,而在一次次推倒重来里长出的判断力。

AI可以替人算、替人写、替人搜,可它没法替一个年轻研究者体会‘这条路为什么错了’。

最后能留下的,永远是那个亲手走过弯路的人。

声明最后还把担心拓展到所有智力劳动。

多年训练从来不只是为了最后那个结果,更是为了长出理解力、判断力和提出新问题的能力。

AI直接跳到终点,中间那层‘人是怎么学会思考’的茧,就被悄悄抽掉了。

这个感受,做老师的尤其熟悉。



声明上线后已有2691位学者联署

所以我对学生和年轻老师的建议很简单——把AI当成一个很会做题的陪练,而不是答案机。

你自己先想,卡住了让它给几个方向,再自己挑、自己证、自己推翻。

AI给得出答案,给不出你脑中的那张地图。

课堂上也一样。

工具越来越快,人反而要守住那些慢的部分。

以上。

我是夏夏回来了。一名高校老师,深耕教育十数载。热切关注所有和学校教育有关的话题。如果您有和我一样或不一样的想法,欢迎和我交流。

感谢阅读。

声明:个人原创,仅供参考

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