北京
半年前，陶哲轩还是数学界最积极的AI推广者。查文献用AI，写代码用AI，画示意图也用AI，动辄在博客上直播“我和ChatGPT又搞定了Erdős的某个问题”。今年3月，他在IPAM会议上公开喊话同行“别太死板”，说AI在数学和理论物理领域已经“堪当大任”；接受《MIT科技评论》专访时，他断言“数学正经历一场哥白尼革命”。
半年过去，画风突变。在SAIR上，他痛斥模型厂商“简直是疯了，AI公司无休止地加速，却对那之后会发生什么一无所知。必须慢下来。完全没理由这么快，一点理由都没有”。9月，他联合Peter Scholze、邓煜等25位菲尔兹奖得主联名公开信，炮轰OpenAI把数学难题当benchmark刷。这两天，他又发博客牵头人类数学协会发布联合声明，主题是“全球数学界集体行动，全面抵制OpenAI”。
康奈尔大学应用数学家Steven Strogatz在接受采访时直接落泪，说2026年将被记住，或者作为数学的奇迹之年，或者作为灾难之年。青年数学家、中国人民大学高瓴人工智能学院副院长魏哲巍则撰文写道：这两者很可能是同一年。在他看来，这是数学的黄金时代，也是数学家的失落时代。
数学家们到底在慌什么
直接原因是，把数学难题当性能benchmark的OpenAI，正一而再再而三地在数学家们的痛点上蹦迪。
- 9月8日，OpenAI宣布拿下七大千禧难题之一的三维纳维-斯托克斯方程。
- 10月6日，OpenAI一次性公开722篇由其模型生成的数学手稿，涵盖372个成果系列，涉及准黎曼猜想、四维挂谷问题、唯一博弈猜想等长期悬而未决的著名难题。
- 前几天，OpenAI Astra模型组织一批AI智能体加研究人员，在GitHub上全球直播协作，24小时内大幅刷新了整数乘法运算下界的历史记录。
菲尔兹奖得主Cédric Villani看到OpenAI攻克千禧难题后“直接瘫软”，称其为“数学界有史以来从未见过的浩劫”。理论计算机科学家Scott Aaronson感慨数学迎来了“Mathocalypse（数学末日浩劫）”。
AI暴力解题的三重危害
第一重，是“证明的消化不良”。陶哲轩认为，传统数学研究是细水龙头缓缓流出干净清水，而当下的AI是高压消防水带，海量喷涌，人脑难免出现“阻抗不匹配”。OpenAI批量发布手稿后，数学家们硬着头皮打开文件，发现里面充斥着难以理解的构造、语焉不详的推理步骤和莫名其妙的文献引用。长期研究唯一博弈猜想的学者达娜·莫什科维茨表示，她不得不借助另一个AI工具，才勉强读得下去。
第二重，是结论泥沙俱下、真假难辨。OpenAI发布的722篇手稿中，仅有约42%完成了Lean形式化验证，多篇被发现存在缺陷，官方主动撤回了3篇，修订了14篇。哥伦比亚大学数学学者Michael Harris感慨，这会产出大批符号垃圾，带来“知识崩塌”。
第三重，是数学家的意义困惑与捷径依赖。当人类攻克了几十上百年的难题被AI耗费几百元算力成本就解出来，很多数学家必然会被那种质疑声围困：你们死磕难题的意义是什么？而被古德哈特定律点中穴的学界，向来被论文指标牵着鼻子走。既然AI是解题能手，那就用AI批量生成命题和证明，去堆数量、抢首发，至于好奇心、漫长沉思、试错探索，无人关心。
数学从来都不止于解题。数学家的工作，一半是证明，更重要的另一半，是提出好问题，创造新概念，建立新框架，启迪新认知。黎曼提出黎曼猜想，伽罗瓦创造群论，都不是为了解某道题，而是为了推开通往数学新世界的大门。今年6月国际数学联盟支持发布的《人工智能与数学莱顿宣言》就声明：数学不只是自动生成定理，而是关乎人类理解和证明的透明性。
陶哲轩们给出的药方不是全盘拒斥AI，而是颇具建设性的方案：改革评价体系，作者无法完成专家级清晰报告，则成果不予发表；放下对“首个证明”的执念，转向阐释、验证与知识整合；落实AI使用的强制标注。它默认的是，AI是加速器，但不是神谕机。
Peter Scholze的那句话，就是不少数学家心声的表露：“AI想要加速一切，而我看不到加速本身有任何内在价值。”
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