陶哲轩、邓煜、舒尔茨等25位菲尔兹奖得主紧急联署：《人工智能在数学中的严重错位》

首批25位菲尔兹奖得主联署，声明不反对用AI，但点出了真问题

著名数学家、菲尔兹奖得主陶哲轩。图片经由AI生成

9月11日，陶哲轩（Terence Tao）在个人博客"What’s new"贴出一份声明，全文同时放在专门设立的网站 mathandai.org 上。最初的25位签署人，全部是菲尔兹奖得主。声明标题直译过来是《人工智能在数学中的严重错位》（A Severe Misalignment of AI in Mathematics）。

2026菲尔兹奖获奖名单

这份名单横跨1978年到2026年的多届菲尔兹奖：彼得·舒尔茨（Peter Scholze）、陶哲轩、德利涅（Pierre Deligne）位列其中，2026年新科得主邓煜（Yu Deng）也在其上。据公开资料显示，其中三位目前任职于中国高校——清华大学丘成桐数学科学中心的考切尔·比尔卡尔、香港大学的吴宝珠（Ngô Bảo Châu）、南方科技大学的埃菲·杰曼诺夫。截至9月12日，已有约2500名学者在网站上追加联署。

他们真正担心的，是AI改变的远不止数学。

承认进步，然后指出问题

声明开头没有否定AI。它写明：过去几个月，大语言模型的数学能力显著提升，已经能够解决多个领域中此前悬而未决的重要问题。

问题出在下一句。声明认为，AI公司把"解决数学问题"当成衡量模型能力的基准来推进，这件事对数学这门科学、对数学共同体都有害。AI公司的目标和数学共同体的目标，出现了严重的错位。

陶哲轩在博客里补充：这份声明来自25人过去一周的讨论。他们本来可以像此前的《莱顿宣言》那样，走更长时间、更大范围的协商流程，但局势的紧迫让他们选择先发声。声明也像《莱顿宣言》一样，向学界开放追加联署。

《经济学人》同日刊发的报道，标题是"顶尖数学家对OpenAI的做法感到愤怒"。需要说明，声明正文本身没有点名任何公司。

一道题的答案，不等于数学的进步

数学界真正在意的，是理解一个结构为什么成立，以及这个过程中诞生的新概念、新方法和新工具。一道著名难题，在数学版图里更像路标和灯塔——攻克它，真正的收获是新思路的出现，随后还要经过报告、讨论、简化，最终写进教材，变成下一代人能用的东西。有些思想甚至要几十年、上百年，才成为被广泛使用的工具。

声明里有一句被反复引用的话：解决问题，只是通向概念理解和洞见的一个工具和代理指标。忘了这一点，工具就可能反过来对准目标本身。以越来越快的速度批量生产"真/假"结论，毁掉的恰是孕育思想的土壤。

三类具体的损害

声明具体点出三处伤害。

其一，仓促发布。许多AI给出的解答被迅速公布，没留出时间写严谨的论文、提炼真正的新方法、引用他人相关工作。这在所有创造性职业里都会引发署名与抄袭的争议。

其二，归属不清。与上一点相连，成果归属和剽窃问题随之而来。

其三，传承链条断裂。声明写道，如果没有愿意投入心力、把AI产生的想法整合进数学经典的数学家，这些想法永远无法完全"活"过来，数学家之间那道关键的人际传递链也会丢失。

数学共同体在很多方面像人类的小小缩影。它最宝贵的资源是学生和思想，靠讲座、私下讨论和细致的写作来培育，把这些连接到前人的工作上。这些过程都需要时间，都建立在人与人的互动上。

导火索：一次88小时的证明

9月6日完成验证后，OpenAI主动联系巴克马斯特，提出联合发布成果的可能性。然而根据巴克马斯特后续公开的四页详细声明，这场沟通变得十分紧张。他称OpenAI代表曾建议由他单独署名相关结果、去掉阿尔珀格（理由是阿尔珀格任职于其竞争对手Anthropic）；而当巴克马斯特表示将公开整个过程时，对方问道：“为什么要毁了你的职业生涯？”

这份声明并非凭空而来。几天前的9月8日，OpenAI发布了一份据称解决纳维–斯托克斯（Navier–Stokes）方程存在性与光滑性问题的证明——这是克莱数学研究所2000年列出的七大千禧年难题之一，每道悬赏100万美元。

按OpenAI自己的说明（发布于 openai.com），这次结果由一个内部模型产生，该模型"能力明显强于GPT-6 Astra"。参与的是约一万个并行协调的智能体。9月1日，团队听到"两个千禧年难题已被解决"的传言后，把模型投向名单上尚未解决的所有问题。其中负责纳维–斯托克斯的小组，在首个智能体启动约88小时后，于9月5日（周六）得出结论；随后用GPT-6 Astra做Lean形式化验证，又花了17小时。

规模数字：纳维–斯托克斯这一项，智能体之间交换了270万条消息，生成约1300亿输出token；整个项目跨多个问题，共交换490万条消息，约3000亿token。欧拉方程的一个相关子问题，由近100个智能体工作约50小时先给出反例。OpenAI表示，无意申领这项千禧年奖金。

这套流程本身引发了另一场争议。OpenAI说，9月1日那句传言，后来才意识到关联的是Anthropic的Levent Alpöge和纽约大学的Tristan Buckmaster。9月6日证明与验证完成后，OpenAI联系二人，提出同步发布并承认其优先权，这时才发现他们做的是"受迫欧拉方程"，并非纳维–斯托克斯。

Buckmaster在9月7日的个人陈述里说，听到"受迫"（forced）这个词，他心里亮起了红灯——平滑外力这条路，正是他和合作者钻研多时的冷门方向。他明确没有指控窃取："我不知道我们的数据是否被使用，我不指控任何人任何事。"OpenAI否认研究者或智能体在二人公开前看到其工作，但也承认：“尽管可能性很低，我们无法排除，来自他们使用我们产品的、去标识化的数据，曾帮助改进了我们的模型。”

克莱数学研究所所长Martin Bridson对媒体表示，评估流程"刻意地不慌不忙"：解法须在同行评审期刊发表，并在数学界接受后存续两年，研究所才会启动委员会审议。迄今为止，七道千禧年难题只有庞加莱猜想被解决（佩雷尔曼证明，并拒领奖金）。纳维–斯托克斯在克莱官网仍列为未解。

担忧超出数学本身

声明把视线拉得更远。它认为，数学界面对的问题，与其他科学、创造性职业正在面对的相似，也预示全人类可能遇到的问题：当AI改变工作的方式，如何确保我们没有丢掉这项工作原本要达成的目的。

培养下一代，是链条里容易被忽略的一环。数学老师给学生出题，答案远非终点。他们真正盼着的，是学生在过程里长出研究的能力。如果答案随手可得，年轻人还愿不愿意投入十年，去学一个随时可能被模型瞬间攻破的领域？

声明没有走向"拒绝AI"。它的结尾写明：AI有潜力增强和加速真正的数学研究与理解；数学这门职业需要以多种方式适应这些变化。但这些变化最终造福这个领域，还是造成破坏，很大程度上取决于掌控这项技术的人如何决策。

这些问题必须被紧急处理——在数学共同体内，在开发技术的公司里，更广义地，在一个将在许多其他智力劳动形式上遭遇相似问题的社会里。

结尾

25个人的签名，没有附带诉求清单，没有监管建议，也没有号召抵制。对于手握如此权威的一群人，这种克制本身就是态度：他们认定，问题出在AI公司所优化的目标上，那比任何政策修补都更靠上游。

陶哲轩向来是积极把AI当工具用的数学家，他本人用Lean录过形式化证明的教学视频。由他带头署名，这份声明的立场已经清楚：聚焦点是AI公司当下的激励结构，而非工具本身该不该用。

读者大可各执一词。但有一件事值得记住：这些离答案最近的人，在最该高兴的时候，选择了暂停。

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