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陶哲轩等 25 位菲尔兹奖得主联名发文：警惕 AI 将数学难题异化为评测基准

陶哲轩、彼得·舒尔茨、雨果·迪米尼科潘、玛丽娜·维亚佐夫斯卡等 25 位菲尔兹奖得主昨日共同发表声明，并由陶哲轩牵头联合发表《数学领域中 AI 的严重目标错位》一文，警示 AI 公司将攻克著名数学难题作为模型能力衡量基准的做法，可能对数学研究与学术共同体带来破坏性影响。

声明指出，大语言模型近期在解决多个数学开放问题上取得快速进展，但 AI 公司的目标与数学界的核心诉求存在脱节。

数学研究的核心价值在于理解命题为何成立、发展新概念与工具并传承知识，而非单纯生产「命题是否为真」的结论。如果模型输出证明的速度远快于人类理解速度，可能导致大量难以被消化、解释和教学的结论堆积，冲击数学家培养与知识传承体系。

此外，部分由 AI 推动的数学成果发布仓促，面临缺乏严谨梳理、既有引用不充分以及署名和归属权争议等学术规范问题。声明并未否定 AI 的辅助价值，但明确反对将重大数学猜想简化为模型排行榜的分数竞争。

该联合声明的发布背景与近期技术动向密切相关。9 月 8 日，OpenAI 宣布其一款未公开内部模型的计算能力已解答千禧年大奖难题之一的纳维斯托克斯方程存在性与光滑性问题，并发布了 166 页的论文，目前该结果正等待全球数学界严格核验。

OpenAI 首席研究官 Mark Chen 与研究员 Sébastien Bubeck 透露，该研究消耗了数百万美元计算成本，计算投入约为此前数学成果的 1000 倍。

相关阅读：刚刚，陶哲轩等 25 位菲尔兹奖得主联名警告：别让 AI 掏空数学

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声明指出，大语言模型近期在解决多个数学开放问题上取得快速进展，但 AI 公司的目标与数学界的核心诉求存在脱节。

数学研究的核心价值在于理解命题为何成立、发展新概念与工具并传承知识，而非单纯生产「命题是否为真」的结论。如果模型输出证明的速度远快于人类理解速度，可能导致大量难以被消化、解释和教学的结论堆积，冲击数学家培养与知识传承体系。

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