陶哲轩启动“开放数学模型计划”：不依附大厂，为数学界打造自己的AI

9 月 18 日，菲尔兹奖得主陶哲轩在个人博客宣布，由其参与创立的非营利机构 SAIR 基金会（Foundation for Science and AI Research）正式启动“开放数学模型计划”（Open Math Model Initiative）。

该计划旨在联合数学界、科研机构及产业伙伴，共同研发面向数学及基础科学研究的开源、开放权重模型，并搭建一套科研工具链，支持研究者根据任务需求灵活调用开源或闭源大语言模型。

一项被提前公布的计划

SAIR 基金会成立于 2025 年，由陶哲轩携手多位诺贝尔奖、图灵奖及菲尔兹奖得主共同发起，核心使命是推动 AI 与基础科学研究的深度融合，并强调科学界在工具开发、验证及使用过程中的主导权。“开放数学模型计划”正是这一理念的最新实践。

（来源：SAIR Foundation）

与科技公司惯例不同，SAIR 暂未公布模型架构、参数规模及具体训练时间表。陶哲轩坦言，团队原计划先进行小规模试验再逐步扩展，但鉴于“近期发生的一系列事件”及学界对开放科学模型的迫切需求，决定提前公布计划，并立即向全球征集资金、算力、专业知识及社区建设等方面的合作伙伴。

所谓“近期事件”，主要指过去几个月 AI 在数学领域的突破性进展。今年以来，OpenAI、Anthropic、Google 等前沿实验室加速涉足高级数学研究，从埃尔德什问题、费马大定理的形式化证明，到纳维 - 斯托克斯方程存在性与光滑性等千禧年难题，AI 已开始介入传统上由专业数学家主导的研究任务。

这些成果虽展示了 AI 在大规模搜索、形式化证明及复杂推理上的潜力，也引发了数学共同体的深刻反思。一周前，陶哲轩、邓煜等 25 位菲尔兹奖得主联合签署《数学领域中人工智能的严重失衡》声明，皮埃尔·德利涅、彼得·舒尔茨等顶尖数学家亦在其中。

（来源：Math and AI）

该声明并非反对 AI 进入数学研究，而是担忧当商业实验室以“解决著名难题数量”衡量模型能力时，数学研究原本重视的理解、解释、知识积累和学术协作可能被解题速度边缘化。此次“开放数学模型计划”正是数学界对此做出的积极回应。

数学家开始自己造 AI

SAIR 为该计划设定的第一阶段目标并非挑战最困难的数学难题，而是聚焦数学家日常研究中繁琐、耗时且高度重复的环节。例如：检查长篇论文中跳跃过大的证明步骤、追踪跨领域参考文献、寻找特定条件下的算例与反例、辅助编写计算实验代码，以及将自然语言证明转化为 Lean 4 等形式化代码。

这表明 SAIR 旨在打造真正融入科研流程的工具，而非单纯刷新纪录的“解题机器”。这也直接影响了其模型评估体系：不再仅关注 Benchmark 正确率，而是重点考察可靠性、结果的可重复验证性以及普通研究机构的可承担成本。

坚持开放原则与数据主权

“开放”是贯穿整个计划的核心原则。SAIR 承诺尽可能公开模型权重、推理代码、训练方法及评测体系，并披露模型的能力边界与失败案例，确保研究者不仅能使用模型，更能理解、检查并在此基础上二次开发。

在数据层面，SAIR 主张数学共同体应拥有自己的研究数据及其使用权。未经研究者明确同意或未约定用途的数据（如私人通信、未公开笔记等），不应直接进入训练集。这与当前大模型普遍依赖互联网抓取的模式形成鲜明对比，旨在妥善解决学术优先权和署名问题。

为此，SAIR 计划采用 MIT、Apache 2.0、CC BY 4.0 等开放许可发布工具和代码，同时保留原始研究者的署名权及相关权利。

重塑模型治理模式

更进一步，SAIR 希望让数学家参与模型治理。改变过去“科技公司定义模型、学者被动适应”的局面，让数学家参与决定模型的学习重点、Benchmark 设置及公共算力的优先分配方向。陶哲轩强调，即便需要产业界提供算力支持，也必须保留学术共同体对研究方向的独立判断。

SAIR 此前已在“数学蒸馏挑战赛”中尝试这一思路：要求参赛者将机器生成的复杂推演压缩为数学家可读、可检查的证明文本，并通过 Lean 4 等工具验证。其核心目标是确保 AI 产出不仅正确，更能被人理解并重新纳入现有数学知识体系。

（来源：SAIR Foundation）

当然，该项目仍面临诸多挑战。首先是算力资源，非营利机构难以长期复制科技公司的万卡 GPU 规模；其次是高质量数学数据的整理、形式化及版权处理需大量专业工作；更复杂的是数学界内部共识的建立，包括任务优先级、评估标准、机器生成证明的署名及知识来源追溯等问题。

目前，项目仍在寻找合作伙伴，具体预算、模型规模及首批参与机构尚未最终确定。但该计划提出了一条区别于商业实验室的新路径：当 AI 成为科研基础设施的一部分，应由谁来决定其学习方向、评价标准及服务目标？

陶哲轩将此设想称为"Math 2.0"时代——一个让数学家从 AI 的使用者转变为共同建设者的新时代。