陶哲轩带头掀桌！25位菲尔兹奖得主联合发声怒批AI刷榜，扼杀数学以及全人类的智力探索。
《人工智能在数学中的严重错位》声明首页（mathandai.org）
只能说这次连陶哲轩都坐不住了。
平时他是把AI当工具用得最积极的数学家之一，Lean形式化证明都自己录视频教，现在带头写联名信，说明问题比‘AI会不会做数学题’要深得多。
如果AI能解所有难题真的是件坏事，那全世界最该欢呼的反而是数学家——悬案终于有答案了。
可偏偏是这群离答案最近的人，在最该高兴的时候站出来叫停，说明他们怕的根本不是答案变多。
9月11日，陶哲轩联合邓煜、彼得·舒尔茨、德利涅等25位菲尔兹奖得主，发了一份叫《人工智能在数学中的严重错位》的声明，mathandai.org上线，陶哲轩自己的博客What’s new也贴了全文，《经济学人》同步报道。
声明一开头就说，‘AI公司把解决数学问题作为基准测试来推进，对数学这门科学和数学共同体都是有害的。’
商业目标和学术目标，正在严重错位。
陶哲轩在博客里说，声明是过去一周25人密集讨论的产物，因为情况紧急，没像《莱顿宣言》那样走更长时间的协商流程，先发声再说。
OpenAI最近放出的纳维-斯托克斯结果用了约1万个并行智能体、跑了88小时、智能体间交换了270万条消息、输出了约1300亿token，之后又用GPT-6 Astra做了约17小时Lean形式化验证。
这种规模是算力在工业级试错。
答案出来了，可那个‘怎么想出来’的过程，基本被吞掉了。
声明里有个说法我很认同，数学题从来不是为了被‘勾掉’才存在的。
著名难题是数学版图里的地标和灯塔。
攻克它的意义，远不止在榜单上多一个✓。
真正重要的是找到新的视角和方法，然后花很多年把它讲清楚、写进教材，最后变成后人能用的工具。
陶哲轩以前打过一个比方，传统研究像徒步去找瀑布，人会迷路、会记住地形、会发现岔路，甚至途中撞见另一处风景；AI更像一架直升机，直接把你送到瀑布前。
效率高是高，但沿途那张‘地图’不会自动生成。
而这张地图，就是数学共同体一代代攒下来的理解和传承。
不过我们也先别急着骂AI。
声明开头就承认，大语言模型这几个月数学能力确实涨得吓人，AI也有潜力加速真正的数学研究。
陶哲轩本人也用Claude跑过证明，不是那种逢AI必反的人。
把工具当成终点，才是他们真正反对的事。
声明签署人名单中的邓煜（Yu Deng，Fields Medal 2026）
但问题在于，这套‘直升机模式’一旦变成行业默认，最先受伤的其实是还在学走路的人。数学家给学生出题，盯着的从来不是最后那个数。
他们要训练的是学生提问、试错、建立直觉、判断哪条路会死的能力。
AI直接把终点摊开，人就少了在迷雾里找路的机会。
邓煜这周在社交媒体上开玩笑说，‘如果AI能解决所有数学问题，我就回家写小说。’他是今年菲尔兹奖四位得主之一，也是中国籍数学家第一次拿下这个奖。
邓煜的自嘲里，藏着对培养链条的担心。
对一个刚站上顶峰的人来说，这种担心挺清醒的。
这其实不只是数学的事。
我们带研究生都知道，科研训练的价值从来不只在最后那篇论文，而在一次次推倒重来里长出的判断力。
AI可以替人算、替人写、替人搜，可它没法替一个年轻研究者体会‘这条路为什么错了’。
最后能留下的，永远是那个亲手走过弯路的人。
声明最后还把担心拓展到所有智力劳动。
多年训练从来不只是为了最后那个结果，更是为了长出理解力、判断力和提出新问题的能力。
AI直接跳到终点，中间那层‘人是怎么学会思考’的茧，就被悄悄抽掉了。
这个感受，做老师的尤其熟悉。
声明上线后已有2691位学者联署
所以我对学生和年轻老师的建议很简单——把AI当成一个很会做题的陪练，而不是答案机。
你自己先想，卡住了让它给几个方向，再自己挑、自己证、自己推翻。
AI给得出答案，给不出你脑中的那张地图。
课堂上也一样。
工具越来越快，人反而要守住那些慢的部分。
以上。
我是夏夏回来了。一名高校老师，深耕教育十数载。热切关注所有和学校教育有关的话题。如果您有和我一样或不一样的想法，欢迎和我交流。
感谢阅读。
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