陶哲轩、邓煜等菲尔兹奖得主“开炮”：AI正毁掉数学

25 位菲尔兹奖得主联合声明。

编译 |  毕伟豪

编辑 |  李水青

数学界与 AI 巨头积怨已久的矛盾，在一周内彻底爆发。

智东西 9 月 12 日消息，陶哲轩发文称，25 位菲尔兹奖得主联合签署公开信，抨击 AI 公司将“解决著名数学难题”作为模型能力基准的做法，认为这是对数学科学及共同体的伤害，矛头直指 OpenAI。

风波导火索为本月初 OpenAI 的高调发布。9 月 8 日，OpenAI 宣布其内部模型通过约 1 万个 Agent 并发，仅用 88 小时便解决了纳维 - 斯托克斯方程问题。该问题是克雷数学研究所 2000 年提出的七大“千禧年大奖难题”之一，单题悬赏 100 万美元。

就在公告发布前数小时，纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 数学家 Levent Alpöge 刚发表同一问题的突破成果，并公开指责 OpenAI“抢跑”。

优先权之争叠加联名声讨，使事件从单一发布风波升级为数学界对 AI 解题方式的集体表态。联合签署者包括 1978 年得主 Pierre Deligne、2010 年得主吴宝珠（Ngô Bảo Châu）及 2026 年新科得主邓煜等 25 位菲尔兹奖得主。

陶哲轩虽未直接点名 OpenAI，但附上了《经济学人》题为《顶尖数学家对 OpenAI 的方法感到愤怒》的报道，直指事件核心。

88 小时“速通”世纪难题：风波来龙去脉

据 OpenAI 披露，其使用约 1 万个 Agent，先在简化问题上试跑 50 小时，随后全力攻坚纳维 - 斯托克斯方程，总耗时 88 小时。其结论证明：存在一类起初静止的正常流体，在光滑外力作用下会在有限时间内速度趋于无穷大，即数学上的“爆破”（blow-up）。

这意味着纳维 - 斯托克斯方程这一连续介质模型在极端情形下未必能描述真实世界。然而相比结论，数学界更关注证明过程及其有效性。

OpenAI 宣称解题模型于 8 月 28 日开始训练，能力强于 GPT-6 Astra，暂未开放，整轮攻坚消耗数百万美元级算力。需注意的是，该证明尚未经过同行评审。按克雷数学研究所规则，成果需在期刊发表并经过两年考察期方可领奖。

争议焦点在于署名权。9 月 7 日，Buckmaster 与 Alpöge 发布了他们在受迫欧拉方程等相关问题上的成果及三篇论文草稿，共计 245 页。Buckmaster 声明指出，OpenAI 的解题思路与其研究路线几乎一致。

在学术传统中，获知他人未发表研究方向后“抢跑”是大忌。Buckmaster 质疑 OpenAI 是否读取了留存于其 Codex 中的用户数据。OpenAI 回应称模型未查看用户数据，但回避了训练数据来源问题。

Buckmaster 透露，OpenAI 曾提出“合并方案”，由其执笔宣布解题成果并致谢 OpenAI，但排除就职于 Anthropic 的合作者 Alpöge 署名。对此，OpenAI 方面全盘否认。项目负责人 Sébastien Bubeck 称未在对方发布前看过任何工作，并公开短信记录表示曾提供“优先发表”选项；Sam Altman 也辩护称团队行为“诚信、慷慨”。

不过，OpenAI 官方博客补充道：“可能性不高，但我们无法排除由用户使用我们产品产生的去标识化数据曾帮助改进模型。”

摩擦延伸至现实活动。加州理工学院原定 10 月举办的数学黑客松曾获 OpenAI 和 Anthropic 联合赞助 200 万美元算力。在数学家联名抨击此类活动可能破坏学术生态后，组委会宣布增加验证期和出版要求。据报道，OpenAI 现已退出赞助。

把解题当目标：数学会失去什么

公开信的 25 位签署人均为菲尔兹奖得主，跨度近半个世纪，最资深者为 1978 年得主皮埃尔·德利涅，最新一位是今年 7 月获奖的中国数学家邓煜。菲尔兹奖每四年颁发一次，仅授予 40 岁以下数学家，被誉为“数学界诺贝尔奖”。

因局势紧迫，公开信由陶哲轩博客同步发布，未经过充分咨询流程。陶哲轩此前对 AI 持开放态度，此次却站到 OpenAI 对立面。尽管信中未点名，但外界普遍认为剑指 OpenAI，《经济学人》更概括警告 AI 可能毁掉数学根基。

公开信核心观点指出，LLM 数学能力虽突飞猛进，但 AI 公司将“解题”作为基准推进，导致其目标与数学共同体严重错位。这不仅是数学界的问题，更影响其他科学、创意行业乃至整个社会。

著名难题历来是“地标”与“灯塔”，解决它们往往伴随新洞见与新方法，需经漫长消化、报告、讨论及简化，最终沉淀为教科书内容，甚至成为百年后的通用工具。

公开信警告：“解题只是实现核心目标（概念理解和洞见）的工具。”若忘记这一点，工具将反噬目标。以高速批量生产“真/假”命题，可能摧毁沃土而非注入生机。

许多成果因抢发而缺乏规范整理、新方法提炼及前人引用，引发严重的署名与抄袭隐患。长远来看，若无数学家承担培育工作将 AI 构想整合进经典，人类传承链条或将断裂。

公开信并未反对 AI，承认其加速研究的潜力，但强调最终后果取决于人类如何决策。

近期冲突频发：5 月，OpenAI 模型推翻悬置 80 年的 Erdős单位距离猜想；6 月，16 位学者起草《关于人工智能与数学的莱顿宣言》获国际数学联盟背书；7 月，Alpöge 用 Claude 证伪雅可比猜想；8 月，陶哲轩预警 AI 或引发自 Gödel 以来最大危机；9 月，OpenAI 的 88 小时解题将矛盾推向沸点。

连理解都会被跳过：圆珠笔、计算器与新担忧

历史上，数学家对新工具不乏抵触：苏格拉底抱怨文字削弱记忆，圆珠笔与计算器也曾引发焦虑。但结果证明，新技术仅提升了效率。

此次焦虑的核心在于“理解”可能被绕过。研究显示，搜索引擎普及使记忆外包，频繁使用 AI 工具则与批判性思维能力呈负相关。

公开信还提及“附属收益”的消失。学术圈推崇首创，但最终答案仅是过程一环，解决问题常衍生新领域。若 AI 直接输出证明，这一过程将不复存在。

抽象数学的主要目的是人类的理解本身。若未来证明由机器完成且人类无法理解，这门事业的目的将变得模糊。“把人空投到珠峰顶”与“亲自攀登”截然不同。

数学界态度尚不统一。2026 年菲尔兹奖得主 Jacob Tsimerman 已加入 OpenAI，认为 AI 能更快更好地完成数学工作，他并未签署此联名信。

公开信原文编译：《人工智能与数学的严重错位》

我很自豪成为下述宣言的 25 位初始签署人之一——全部是菲尔兹奖得主。这份宣言源于我们过去一周的讨论，并在网页发布欢迎更多签名。因局势紧迫，我们未能像《莱顿宣言》那样走充分咨询流程，但判断必须尽早发声。

过去几个月，大语言模型（LLM）已能解决多个领域的重大悬而未决问题。然而，AI 公司将“解题”当作基准指标推进，这对数学科学及共同体有害，双方目标严重错位。这是影响其他科学、创意行业乃至全社会的广泛问题的一部分。

数学致力于理解形状、数字和自然现象的基本结构，积累了大量精妙思想与工具。著名难题充当“地标”，解决它们意味着新洞见和方法的出现，随后需经漫长的报告、讨论、简化过程，最终形成教科书内容，甚至成为百年后的通用工具。

数学共同体由共享核心价值的个体组成，最宝贵的资源是学生和思想。我们通过报告、讨论和审慎文稿传播思想，这些过程建立在人际互动之上，需要时间培育。

解题只是实现概念理解和洞见的工具。在 AI 时代忘记这一点，工具可能反噬目标。以越来越快的速度批量生产命题，可能摧毁沃土。仓促发布的解决方案缺乏规范整理与方法提炼，引发署名与抄袭问题。若无数学家承担培育工作，AI 构想的思想无法真正活起来，人类传承链条也将断裂。

我们正目睹对智力劳动的普遍威胁：AI 的使用结果与其初衷出现错位。多年训练 traditionally 不仅为了产出答案，更是为了培养理解力及提出新问题的能力。然而，AI 系统正变得擅长直接产出成果，导致目标不再一致。

数学共同体面临的问题预示着全人类的挑战：当 AI 改变工作方式时，如何确保不忘初心。AI 提供了增强研究的潜力，数学职业需适应变化，但最终是造福还是破坏，取决于掌控新技术的人类决策。

这些问题必须在数学共同体、技术公司及社会层面得到紧急处理。

来源：The Economist、陶哲轩博客