你有没有想过，能搞定高难度数学题的AI，居然被全球顶尖数学家集体抵制？连大名鼎鼎的陶哲轩都带头站出来反对，这事还和OpenAI直接相关，里面的门道比很多人想的都耐人寻味。
OpenAI去年十月在GitHub公开了一批AI生成的数学文稿，刚上线的时候一共有七百二十二份，内容全是人类还没破解的数学难题。上线第二天就因为符号错误撤回了三份，最后对外公开的数量停在了七百一十九份。很多人一开始觉得AI太牛了，分分钟搞定人类要花几十年的题，肯定能推动学术大进步，结果数学圈直接炸了。
OpenAI当初为了显得尊重学界，专门联合普林斯顿高等研究院搞了个数学与AI咨询小组，对外说要和数学界一起合作研究。小组一开始就定好了研究红线，要求AI企业不能用不对外公开的私有模型测高难度数学题，还要把模型信息、推理过程、算力消耗这些关键内容全都公开，AI生成的证明得方便数学家复核阅读。
结果这批公开的文稿，根本没达标。七百多份里只有十份附带了完整的模型推理过程，差不多六成文稿连基本的形式化处理都没做，找不到能把文字证明和机器验证关联起来的可读数据。就连咨询小组都特意声明，参与咨询不代表认可OpenAI发成果的行为，文稿价值还得数学界自己判断。
早OpenAI放这批文稿之前，就放话说自己的模型对千禧年数学难题取得了进展。那时候陶哲轩就联合二十五位菲尔兹奖得主发了呼吁，希望AI企业能放慢推进的脚步。可这份呼吁根本没拦住OpenAI，对方还是按计划放出了这批文稿，连人类数学协会都忍不住出了正式声明。
协会说这种大批量产出文稿的行为，根本算不上严谨的科研，还呼吁全球数学家重新考量和OpenAI的合作，回归以人类理解为核心的数学研究方向。还有理论计算机科学家直接把这事说成是数学领域的巨大危机，一下子把矛盾摆到了台面上。
有个叫Dana Moshkovitz的学者，花了好几年时间深耕唯一博弈猜想，结果OpenAI的成果列表里，直接把这个猜想标成了已经完成证明。Dana特意从头到尾通读了AI写的文稿，发现整篇内容东跳西跳，大量结论不说清楚适用场景，推导逻辑也完全不符合人类的思考习惯，读起来费劲到不行。
这类文稿又没经过同行交叉核验，别说普通爱好者，就连不少专业学者都没法顺着自己熟悉的思路读懂。学者们平白无故多了一大堆核对文稿的活儿，还很难从这些文稿里挖到新的研究思路，换谁谁都不舒服。
陶哲轩给这个现象起了个名字，叫“证明消化不良”。AI可以快速批量生成命题和证明，但人类学者没有那么多时间，去完成验证、理解、整理和教学这些后续工作，一大堆文稿最后全成了嚼不烂的文字。很多人不知道，陶哲轩本人根本不抗拒AI辅助数学研究，他自己做研究也会用AI工具。
他反对的，是把快速攻克知名难题当成展示模型能力的噱头。数学这门学科从诞生开始，就不单单是追求拿到一个最终答案，探索的过程本身就有极高的价值。放在过去的研究体系里，一个学者攻克了重大猜想，接下来会开学术报告、和同行反复讨论，证明会被不断简化解读，最后写进教科书，还能衍生出一大堆新的研究方向，带动大批研究者继续探索。
AI批量出证明的模式，直接打乱了这套延续了上百年的学术节奏。AI完成推导之后，没几个人能讲清楚机器的思考路径，后续的研讨、科普、拓展研究根本没法落地。更让学者担心的是，一个难题只要对外说已经解决，哪怕这份证明本身满是漏洞，后续也很少有研究者愿意再碰这个方向。
仅仅知道“答案已经存在”这件事，就会干扰后来的研究者找其他的研究路径。不少年轻研究者现在都有顾虑，怕自己正在研究的方向，哪天就被大模型抢先产出了结论，好多人连自己的研究选题都不敢对外公开。陶哲轩觉得，这种批量挖掘数学难题的方式，会慢慢消耗数学领域的研究沃土，长期来看对整个学科发展没好处。
其实就在2024年，陶哲轩还对AI助力数学研究抱有期待。那时候他觉得，AI会像国际象棋程序那样，只充当数学家的辅助工具，主导权还牢牢握在人类手里。可才过了没多久，双方的角色就变了味，现在变成AI负责产出证明，人类学者反倒要花大量精力去读明白机器生成的内容。
有着几千年历史的数学学科，一下子被推到了全新的十字路口。这场争论也不是学界全一边倒，也有人站出来说不一样的话，图灵奖得主杨立昆就有不同观点。他觉得数学正在迎来全新的发展阶段，形式化证明慢慢走向自动化是必然趋势，未来数学研究的重心，会转到创造新概念、抽象理论和全新猜想上。
他还用船只的诞生打了个比方，船只出现之后，人类游泳能力的重要性确实下降了，可正因为有了船，人类才能发现更多过去到不了的未知大陆。他不觉得自动化证明会终结数学，反而会把研究者从繁琐的证明里解放出来，转向更有创造力的部分。
现在两边吵得热闹，本质上根本不是要不要AI参与数学研究的问题，而是我们该定下什么样的规则，让AI参与前沿学术探索。技术往前跑的速度越来越快，AI已经踏进了数学这片靠人类纯粹思考推进的领域。
AI产出的证明到底该按什么标准对外发布，企业和学术界该建立什么样的协作底线，这些问题不会因为这一次发文就画上句号。未来很长一段时间里，人工智能和基础学科之间的边界，还会持续被讨论、被磨合。
参考资料：新华网 顶尖数学家联合呼吁规范AI介入数学研究
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