10月14日下午，杭州。第六届智能计算创新论坛现场，王坚和励建书一前一后走上台。一位是之江实验室主任、中国工程院院士，一位是浙江大学数学高等研究院院长、中国科学院院士。两人握手、落座，身后大屏上打出主题“AI+数学：变与不变”。
励建书开场时用微积分作了个类比：在牛顿和莱布尼茨发明微积分之前，算一条曲线的长度、一个几何体的体积，就足以写成一篇研究论文；微积分出现之后，这些变成了本科生的作业。
“数学没有消失，反而催生了微分几何、调和分析。”他说，“今天我们也面对着这样一个场景。”
现场有数学顶刊的代表，也有不少专程赶来的数学工作者。这个类比，让大家脑子里紧绷的弦暂时松了松。
过去一个多月，全球数学界经历了一场前所未有的震荡。9月8日，OpenAI宣布，一个尚未公开的“内部前沿模型”组织约1万个AI智能体，用88小时给出了纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的解答。这道题在2000年被克雷数学研究所列为七个千禧年难题之一，悬赏100万美元。此前约90年，它一直悬而未决。
三天后，9月11日，知名数学家陶哲轩在个人博客刊出一份联合声明《人工智能在数学中的严重错位》（A Severe Misalignment of AI in Mathematics）。首批25位签署人全部是菲尔兹奖得主，名单从1978年的德利涅一直排到2026年新科得主邓煜，横跨48年的菲尔兹奖史。
陶哲轩博客截图
公开信没有点名任何公司，但结尾那句“AI公司的目标与数学共同体的目标严重不一致”，被普遍读作剑指OpenAI。到9月18日，联署人数突破7000人。
10月6日，OpenAI又一次性公开722篇AI生成的数学手稿。
OpenAI 在 GitHub 上公开了 722 份预印本
一来一回，公众大多觉得这是数学家对AI的集体宣战：AI要把数学题做完了，数学家不干了。但仔细看数学家们的表态，会发现他们针对的并不是AI本身。
带头签字的陶哲轩本身就是一位长期用AI做研究的数学家，他很早就用GPT-4写代码、辅助证明，曾预测AI会成为数学研究值得信赖的合著者。在他看来，数学家研究难题像徒步者进山找瀑布，走错路、摸清地形、撞见别的风景，那一路形成的地图才是数学真正的财富；AI像直升机，能把你空投到瀑布前，但沿途的地图不会自动出现。
陶哲轩的比喻流传很广，而菲尔兹奖得主杰曼诺夫的说法就没那么客气了：一群数学家正冲向终点，AI在一旁观察，等人类快到了，就投入上万智能体“抢先冲线”。
除了从数学研究方面发出的质疑，还有一个更现实的担忧。AI批量生产结果，却不公开模型细节和提示词，验证的活最终落在数学家身上。陶哲轩称之为“证明消化不良”：AI产出的证明无论对错，看起来都同样有说服力。
菲尔兹奖得主迪米尼-科潘透露，他正在研究AI声称已解决的16个数学问题，“理解及验证都面临巨大工作量”。
10月6日，学者组织“人类数学协会”（AHM）发表声明，称“一次性发布700多个文件并非学术成就的体现，而是权力的炫耀”，陶哲轩随后转载，批评OpenAI无视数学界研究规范。
就在这种剑拔弩张的气氛里，励建书与王坚共同启动了“未来数学计划”。
这个计划由浙江大学数学高等研究院和之江实验室一起发起，要做四件事。
第一件，做一个专门给数学用的基础模型，让它能把数学各个分支的知识整合到一块儿。20世纪初以希尔伯特为标志的那个年代，大数学家多是全才，通晓数学的各个领域；到今天，世界上没有一个数学家能掌握数学的每一个分支，因为学科体系实在太庞大了。AI最擅长的，恰恰是掌握百科全书级别的知识。励建书想，“我们数学家是不是能够跟它一起发展出新的数学来？”
第二件，研究怎么验证AI生成的数学内容，让证明可验证、可累积、可复用，而不是发出来一堆手稿就完事。励建书在对话中坦言，他关注到了OpenAI“按周、甚至按天”宣布证明的现象。虽然很多结果还没经过传统数学研究意义上的验证，但他相信至少有一部分确实完成了证明，只是数学家还需要理解和掌握它的证明过程。
第三件，反过来研究AI自己的数学机理，为什么它能推理、能泛化、能走那么长的逻辑链条。
第四件，把这些数学能力用到别的学科去。
光辉灿烂的数学新世界
“我们以前关注攻克问题、爬上山顶。但更重要的目的是，爬上山顶后看到更美丽的风景，发现更多数学。”励建书说，AI可能帮助数学家对整个学科进行整合和重新简化，不是内容减少，而是理解更透彻，就像华罗庚说的“从薄到厚，再从厚到薄”。
而“未来数学计划”最终目标是搭一个完全开放、自主、由科学家和AI专家共同组成的community。励建书认为，科学不能把所有技术都押在一个公司身上，公司有商业追求。他希望将来全世界科学家都能用上这个模型，最好免费。
王坚继而接过话头，强调了之江实验室是非营利机构，“nonprofit means a lot of things”（非营利，这三个字分量很重）。“我们常谈论AI for Science、AI for Scientists，最后其实是AI for Humanity、Science for Humanity。我们不是跟一个学科合作，是跟科学家合作。”
这个区别直接关系到数学界当下最大的担忧。公开信里写得很明白：数学这门学科最宝贵的资源是学生和思想，数学家给学生布置问题，不只是要答案，更要让他在解题过程中长出做研究的能力。如果答案可以直接获得，人是否还会经历形成理解、提出新问题、产生新思想所必需的训练过程？
对此，励建书有他的理解：“为发表论文而研究，它的价值会大大降低。”他认为个人的原创性、更高层次的数学思维会变得更加重要，顶尖数学家的需求会增加。“我们的课程设置、教学范式、培养方案都要发生根本变化。”
王坚则补充了另一个视角，有人担心问题会被AI做光，他的判断正相反：AI解决了那么多难题，不会让问题枯竭，反而会促进人类提出更多原创问题。
当全球数学界因AI的“暴力破解”而焦虑甚至愤怒时，之江实验室与浙江大学数学高等研究院走出了一条不同的路——搭建一个开放、非营利的平台，让数学家和AI研究者一起，去爬下一座山。陶哲轩说，数学正在进入一段动荡期，这会是一个打碎重建的过程，“要紧的是不让人成为代价”。
励建书依然期待并坚信那个“光辉灿烂的数学新世界”，至于山顶的风景是什么，他承认今天只能想象——就像微积分之前，没人能具体描述微分几何会是什么，因为那些概念都还没产生。
文字 | 邱雨茜
编辑 | 邱雨茜
审核 | 梁应杰 陈欣文
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