陶哲轩的担忧：AI连破数学难题，学界该不该踩刹车

北京时间11月2日消息，《纽约客》杂志近日刊发特稿，记录下2026年人工智能给基础数学界带来的剧烈震荡。OpenAI与Anthropic接连攻克多项世纪数学难题之后，菲尔兹奖得主陶哲轩与多位顶尖学者开始呼吁学界踩下刹车，警惕人类的数学直觉与学术生态在算力狂飙中遭到破坏。

“千禧年难题”被破，学界陷入生存危机

今年9月8日，OpenAI宣布攻克悬赏百万美元的“千禧年大奖难题”之一——纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题。三天后，51岁的陶哲轩站上加州理工学院讲台，罕见地没穿平日讲课的衬衫，而是牛仔裤配一件印有《神奈川冲浪里》的黑色T恤。他指着身后简陋的PPT自嘲，称自己经历了这辈子最诡异的一周；往常他或许会用AI做个花哨的演示文稿，这回只用了最基础的软件。

真正让陶哲轩焦虑的，是整个学科生态的失控。2026年初以来，GPT-5.2 Pro、Claude Fable 5等大模型接连拿下多个困扰学界数十年的埃尔德什问题与雅可比猜想，10月初OpenAI更是一口气放出372项未解数学问题的新成果。可这些AI给出的解答往往缺少推导细节：本科生一眼能懂的常识被连篇累牍地写，到了最关键的逻辑跨越处却只剩寥寥数行。海量AI论文淹没了数学期刊，交稿的人有时连自己的论文都看不懂，全靠人类数学家免费出力、义务审稿验证。

“我们必须慢下来，现在的速度太疯狂了。”陶哲轩说，数学界已经从2025年之前的“证明稀缺”走进“证明泛滥”的时代。在他看来，数学研究里最终答案往往没那么重要，通往答案途中的方法创新才真正推动学科前进，而新问题赖以诞生的缓慢思考过程，如今正在被摧毁。

黑箱操作与巨头抢发引发众怒

算力碾压之外，AI巨头的封闭做法和恶性竞争也让数学家们深感不安。

8月，Anthropic的数学家莱文特·阿尔珀格在X上贴出一长串加号和减号组成的字符，把多个困扰学界百余年的阿达马矩阵新解一次性公开出来。问题在于，Anthropic没有按照学界惯例把运行日志和推导过程一并交出。悉尼大学数学家乔迪·威廉姆森形容，这好比往整座数学花园里喷洒除草剂；也像把一个终极答案“42”直接丢给人类，却不给任何思考过程。

9月纳维-斯托克斯问题的发布，更演变成一场罗生门。OpenAI官宣前一天，纽约大学教授特里斯坦·巴克马斯特发声明称，自己与阿尔珀格借助包括OpenAI公开模型在内的工具，已在该问题上取得重大进展；而烧掉数百万美元算力的OpenAI宣称，自己在不到一周内抢先完成求解。巴克马斯特怀疑OpenAI后台获取了他的研究数据，OpenAI予以否认。巴克马斯特还透露，OpenAI团队负责人塞巴斯蒂安·布贝克曾提出可以把他列为论文作者，条件是把来自竞争对手Anthropic的阿尔珀格踢出署名名单。巴克马斯特拒绝，并打算公开此事，对方直接质问他为什么要毁掉自己的职业生涯。

事情闹大后，陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联名发出公开信。信里提出警告：解题和洞见正越走越远，太依赖AI，等于把白日梦、辩论和深度思考统统跳过，人类将来能理解的东西只会更少。

最紧迫的难题是如何培养下一代

今年早些时候，陶哲轩曾因与OpenAI高管对谈、合作发起AI数学项目，被媒体称作AI的“布道者”。如今他反复强调“认知摩擦”的价值，把当下的危机比作汽车取代马车后的城市改造：城市里必须保留人行道，不能把所有空间都改成只适合汽车通行的模样，因为没人愿意住在那样的城市里。

在陶哲轩看来，眼下最紧迫的危机是如何培养研究生。过去研究生要花数月啃下中等难度的课题，在试错中学会像数学家一样思考，如今这类题目AI几个小时就能解完。他把学数学比作和妻子一起看肥皂剧《艾米丽在巴黎》，剧情虽然俗套却充满乐趣；如果只给观众看一份几句话的剧情梗概，看剧的意义就彻底没了，也没法让人学会自己拍戏。

这种“乐趣被拿走”的失落感，正在学界扩散。麻省理工学院数学家约翰·厄舍尔曾在NFL巴尔的摩乌鸦队效力，他用十年时间啃高斯消元法的难题。为了不让AI抢在前面，他每个月掏200美元订阅GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5，把自己的研究步骤一步步喂给AI，最后拿到一个正确却极其难看的证明，再靠人工打磨后发表。成果算是保住了，可厄舍尔说得很直白：一点乐趣都没有。数学最吸引人的地方，恰恰是在黑暗里摸索的那种挣扎；把所有答案直接写出来，才是最没意思的部分。

老一辈学者倒还留着一份乐观。77岁的普林斯顿大学教授查理·费弗曼曾为纳维-斯托克斯问题撰写官方描述，他认为OpenAI的证明大概率没错。费弗曼把做数学比作“可以悔棋的魔鬼象棋”：哪怕有一千个蠢主意，只要能冒出一个绝妙想法，就是好数学家。他还提到，过去有些成功率只有5%的想法，因为验证起来要耗掉一辈子，只能被迫放弃；如今若两天就能试出结果，数学家反倒会更有勇气，也更有想象力。