吉林
当地时间 11 日，25 位菲尔兹奖得主联合发布《人工智能在数学中的严重错位》声明，陶哲轩、邓煜、彼得・舒尔茨等顶尖数学家率先签署。一边是 AI 接连拿下数十年未解的数学难题，一边是数学界集体敲响警钟，这场关于 AI 与数学的讨论，正在科学界掀起波澜。
近期大模型的数学能力实现跨越式提升，OpenAI 的消息更是震动学界。本月 8 日，OpenAI 公布内部大模型借助约一万个 AI 智能体协同运算，仅用 88 小时，就完成七大千禧年大奖难题之一 “纳维 - 斯托克斯存在性与光滑性问题” 的证明；已经发布的 GPT-6 Astra，也成功破解 5 道长期悬而未决的 Erdős 数学难题，其中就包括 Erdős 在 18 岁提出的解离集猜想，以及极值图论中著名的 Erdős–Sós 猜想。
AI 能够快速攻克难题，无疑是科研工具的巨大突破。这份声明首先肯定了 AI 的价值：大模型可以成为数学家的得力助手，辅助开展数学研究。但顶尖学者们担忧的核心矛盾在于，AI 企业正在把 “解题速度、能否算出答案” 当成评判大模型水平的核心标准，而这和数学研究本身的目标产生了严重错位。
很多人会认为，数学就是不断解题、获取答案。但在数学家眼中，数学的内核远不止一个最终结果。真正的数学研究，重在创造全新的概念，挖掘底层的逻辑洞见，产出能够被同行读懂、交流、传承的推理过程。后人可以沿着这套思路继续拓展研究，这才是数学知识得以延续发展的根基。
如果一味追求 AI 快速输出证明，会催生大量晦涩难懂、人类无法理解的证明文本。当证明过程无法被读懂，同行评审与严谨核验的空间就会被压缩。随之而来的还有学术署名、成果溯源、抄袭判定等棘手的伦理难题。长此以往，很可能侵蚀数学共同体维持百年的科研生态。
这份声明并非抵制 AI 参与数学研究，学者们明确表态，反对的不是 AI 工具本身，而是资本和 AI 企业单方面定义数学价值，不能让 “解题快慢” 成为衡量数学成果的唯一标尺。
这份声明经过一周集中讨论紧急发布，学者们认为当下形势紧迫，来不及广泛征集学界意见，先对外公开，后续还开放更多数学家追加签名。
AI 带来的算力与推理能力，正在重塑数学研究的边界。但工具再强大，也不能替代数学本身追求理解、交流与传承的本质。答案只是终点，而数学的魅力，永远藏在通往答案的思考道路上。
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