2026-09-11

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在过去的24小时内，围绕“谁先证明”的讨论引起了数学和人工智能领域的广泛关注。著名数学家陶哲轩于9月9日在数学社交平台Mathstodon上发表了文章，警告人工智能公司正在以“不可再生”的方式耗尽数学界最珍贵的资源——那些值得研究的开放问题。这条帖子直接回应了当日愈演愈烈的争议。

争议的起因是OpenAI宣布其内部开发的一种尚未公之于众的模型，声称其在证明纳维-斯托克斯方程的存在性和光滑性问题上已明显超过了GPT-6 Astra。该问题是克莱数学研究所自2000年设立的七个“千禧年问题”之一，每解出一道题便可获得百万美元的奖金。OpenAI表示，项目从9月1日起进行，源于纽约大学的数学家特里斯坦·巴克马斯特与另一位在杂志工作的列文特·阿尔珀格，声称在与相关的欧拉难题上取得了突破。为了抢在竞争对手之前取得成果，OpenAI调动了大约一万个智能体，仅在纳维-斯托克斯方程上就生成了约270万条消息，消耗了约1300亿个产出代币。巴克马斯特还公开指控OpenAI的研究团队曾试图让他单独署名，前提是将其竞争对手的合作者阿尔珀格排除在外，而他对此表示拒绝。OpenAI则否认了所有不当行为的指控，并表示不会申请那一百万美元的奖励。

陶哲轩提醒，这一事件引发的问题比之前的域名争议更加严峻。他在文章中提到，即便仅仅是听说某人正在研究某个问题，已足以引发大规模的人工智能算力介入，赶在原始研究团队开展工作之前解决问题。这并非个例：今年5月，OpenAI的模型解决了存在80年之久的埃尔德什单位距离猜想，而菲尔兹奖获得者蒂姆·高尔斯更正了这一结果；同周内，另外一款人类未公开的顶尖模型也给出了更简洁的证明。8月，据传人类的模型还在黎曼猜想上有所进展。

陶哲轩用比喻描绘当前的学术环境：如同面对一片浩瀚海洋，却又遭遇严重洪水。他指出，数学家可以轻易提出任意多个数学问题，甚至包括波形率第三个古戈尔位数字理论这样的“开放问题”，但这些问题往往没有实际意义，无法为数学界带来新的见解。真正稀缺的是经过长期沉淀的深度问题，他强调，随意运用强大的解题工具或许能短期解决具体问题，但却可能损害整个学科的长期生态。

这一持续的争论也让陶哲轩在国际数学家大会上早些时候的演讲再次受到关注。他在演讲中提到，数学学科长期以来追求多个目标，包括解决具体问题、建立理论体系、维持学术社群、培养下一代等，所有这些目标相辅相成。陶哲轩引用古德哈特定律，强调一旦某项指标被追逐，就失去了其作为真实进展的有效性。他指出，生成式AI缺乏内在的“真实性”约束，加上商业利益驱动，使得这些工具很容易偏离真正的数学研究目标。

数学界已开始采取行动应对AI带来的冲击，发布了一份名为“莱顿宣言”的联合声明，呼吁学界关注人工智能对数学研究的影响，已有约三千名科学家签署。陶哲轩是这份声明的联署人之一，他直言数学界应早在数年前就开始讨论人工智能的影响，而现在的讨论已经有些滞后。他建议对某些问题进行“需要人工分析”的标识，以便让缺乏推理过程的AI生成结果在学术评价中受到限制。他强调“以人为本”的原则，认为 AI产生的特定成果不能仅以解决了多少数学难题来衡量，而是必须考量整个知识体系与科研理论的共享价值。

围绕这场复杂的署名争议的讨论最终会平息，但陶哲轩提出的问题不会消失。随着计算能力的发展，能够在短时间内“采摘”人类多年积累的研究成果，数学这门古老的学科可能正面临价值重新定义的重要时刻。