25位菲尔兹奖得主联名声明：AI快速解题摧毁数学知识链，研究异化为跑分竞赛
2026/09/13 13:57阅读量 2
陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联合发布紧急声明，批评OpenAI等公司利用大规模AI智能体在4天内破解纳维-斯托克斯方程千禧年难题。数学家们指出，这种跳过人类理解与推导过程的“跑分”模式，虽产出形式化验证的结论，却破坏了孕育新思想的数学知识链。与此同时，学界对AI的态度出现分化，部分学者投身AI安全，而教育领域则强调必须保留“生产性失败”过程以培养判断力。
事件概述
2026年9月8日，OpenAI宣布其内部AI模型在不到4天内，调动约1万个AI智能体破解了数学界著名的“纳维-斯托克斯方程”千禧年大奖难题，并通过形式化工具完成验证。这一突破迅速引发数学界强烈震动。9月13日，包括陶哲轩、邓煜在内的25位菲尔兹奖得主发布联合声明《人工智能与数学的严重错位》，严厉批评科技公司将数学研究异化为争夺市场声量的“跑分竞赛”，认为这种做法正在摧毁数学作为人类知识共同体的根基。
核心矛盾：效率与理解的断裂
数学家反对的核心并非AI参与数学本身，而是AI解题过程中缺失的“人类知识链”。
- 跳过理解过程：传统数学研究不仅是得出答案，更包含讲座、讨论、质疑、简化和严谨写作等过程，这些步骤将个人发现转化为可被广泛理解和使用的公共知识。AI直接给出已被形式化验证但无人真正理解的结论，跳过了这一关键转化环节。
- 学术伦理争议：在OpenAI公布结果前，纽约大学数学家Tristan Buckmaster和Anthropic工作的Levent Alpöge也在相近方向推进研究。数学家质疑OpenAI是否在获知他人未公开进度后，凭借算力优势抢先冲线，并担忧原创思想与学术署权的归属问题。
- 价值观冲突：声明指出，AI行业倾向于通过攻克客观真理来证明超级智能的可能性，从而说服投资人。正如国际数学家大会上Srikanth Iyengar所言：“他们不在乎美，不在乎真，他们只在乎钱。”这种商业化导向被视为对纯粹数学研究的侵蚀。
学界反应：分化与反思
面对AI冲击，顶尖数学家群体内部出现了不同的应对路径：
- 介入与防御：2026年菲尔兹奖得主Jacob Tsimerman宣布离开学术界，加入OpenAI从事AI安全工作。他认为不应因恐惧而回避风险，主张进入行业内部建立护栏，防止潜在危害。
- 观察与好奇：另一位菲尔兹奖得主邓煜选择留在学界观察。他在朋友圈中表示无需过度焦虑，认为随着时间推移新的生态会自然形成，并对AI的理论上限保持好奇，甚至幽默地表示若AI解决所有问题，自己可回归文学创作。
- 历史类比：陶哲轩将当前局势类比为1900年数学界面临的公理基础危机，认为这是学科转型的动荡期，但最终数学文化将因此变得更健康、更有韧性。
教育启示：拒绝认知外包
AI在数学领域的突破也引发了对教育模式的深刻反思。北京大学汪琼教授提出，在AI时代，“知识<能力<元认知”的传统排序存在误区，正确的逻辑应包含以下要点：
- 生产性失败的重要性：批判性思维和判断力无法通过直接获取答案获得，必须经历“先思考、后反馈”的过程。苏黎世联邦理工的研究显示，课前经历“挣扎”的学生通过率更高。
- 初级岗位的能力重构：普华永道分析显示，受AI影响大的初级岗位数量反而增长，但要求从执行转向判断力和创造力。这意味着年轻人必须在允许犯错的早期阶段（如学校教育中）亲自经历困难，而非由AI代劳。
- 几何无王者之路：正如欧几里得所言，学习没有捷径。AI虽然修通了直达答案的高速路，但也剥夺了沿途的风景与思维训练。教育的关键在于让孩子亲自走过那条慢速、易错但能构建深层认知的旧路。