25位菲尔兹奖得主联名警告：AI正在毁掉数学

9月11日，数学界投下一枚重磅炸弹：陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主联合发表公开信《人工智能在数学中的严重错位》，直指AI公司把攻克数学难题当"刷分"的行为正在伤害数学这门学科。签名名单横跨1978到2026年共48年的菲尔兹奖历史，几乎是在世获奖者的大半壁江山，这在数学史上极为罕见。

导火索：88小时、1万个智能体、一场署名争执

这封公开信不是凭空而来，三天前发生的事把它推到了台前。9月8日，纽约大学数学教授Tristan Buckmaster公布了三项关于欧拉方程的证明，合作者是Anthropic的数学家Levent Alpöge，两人主要使用OpenAI的Codex完成。几个小时后，OpenAI宣布解决了克雷数学研究所的千禧年大奖难题之一——Navier-Stokes方程的存在性与光滑性问题，由约1万个智能体并行工作88小时、发送270万条消息、消耗约1300亿输出token完成，并在Lean中通过了形式化验证。这是七个千禧年难题中此前唯一未解决过、每道悬赏100万美元的顶级难题。

技术争议立刻出现：OpenAI的构造带有一个施加于流体的光滑外力项，而克雷研究所的标准表述针对无外力情形，公司明确表示不申领奖金。但真正点燃数学圈的，是时间线问题。据Buckmaster的声明，他怀疑OpenAI在得知其研究路径后才启动攻关——"通过光滑外力通往克雷问题这条路，据我所知几乎没有别人在做，这不是把题目丢给模型几天就能走到的方向"。争执还蔓延到署名：Buckmaster称OpenAI方面曾要求他撤掉Anthropic员工的署名，甚至撂下"你为什么要毁掉自己的职业生涯"这样的话。

AI公司的目标和数学共同体的目标，错位在哪

公开信的核心词是"misalignment"（错位），这个原本属于AI安全圈的术语，被25位顶级数学家用来描述一个残酷现实：AI公司把"解决多少未解难题"当模型性能的度量衡，而数学共同体衡量进步的标尺从来不是"解出了题"，而是"产生了新的理解"。

公开信有一段话说得很透：著名问题之所以重要，是因为它们是丈量数学地貌的灯塔；解决其中一个，向来意味着新洞见和新方法的出现，接下来要经过报告、讨论、简化的漫长过程被共同体吸收，理想状态下最终变成研究生甚至本科生能读懂的教科书内容，有些思想还会在几十年甚至几百年后成为全人类都在使用的工具。而AI公司正在以越来越快的节奏批量生产"真/假"结论，这可能在摧毁孕育新思想的沃土，而不是为它注入生命。

更深一层的担忧是人才培养。数学家给学生布置问题，不只是要答案，更要让下一代在解题过程中练出研究能力。当AI能瞬间给出最终结果，人类是否还会经历那些形成理解、提出新问题、产生新思想所必需的训练过程？公开信警告：如果答案可以直接获得，数学这个职业最宝贵的资源——学生和思想——可能面临断代的危险。

这是数学的问题，更是所有知识行业的预警

值得注意的是，这封公开信明确表示"并不反对AI做数学"，承认AI有加速真正研究的潜力，反对的是公布方式：匆忙宣布、来不及写出像样的论文、来不及提炼新方法、来不及引用他人成果。声明最后把话头从数学界引向了全社会："我们正在目睹一种对智力劳动的普遍威胁……数学是第一个被逼到台前、必须把自己的价值观明确写下来的学科，它不会是最后一个"。

这不是危言耸听。Keras作者、ARC Prize联合创始人François Chollet就补了一个更难量化的观察：他在数学学生中听到一种非常普遍的情绪——"我不想再当数学家了"。AI或许不会在功能上取代数学家，但完全可能通过压垮年轻一代的心气，造成事实上的近灭绝。对做内容、做运营的人来说，这是一个值得长期跟踪的信号：当AI开始冲击知识生产的根基，围绕"人机协作的边界"会产生巨大的内容需求和商业机会。想系统了解这类前沿趋势的分析框架，可以在运营动脉（www.yydm.cn）找到相关报告和课件，站内7W+精选资料每月更新上千份。

小编有话说

数学界这封公开信最值得玩味的，是它把"速度"和"理解"摆在了对立面。AI八年干完人类八十年的活，听起来是进步，但进步不等于理解——就像导航告诉你"右转"，你照做了，却不认识路。对于所有被AI冲击的行业，真正的护城河或许从来不是"做得快"，而是"想得深"。这事值得每一个靠脑子吃饭的人想清楚。

常见问题

问：25位菲尔兹奖得主是反对AI研究数学吗？

答：不是。公开信明确承认AI有加速真正数学研究的潜力，反对的是AI公司把解题当基准测试、匆忙公布结果、不尊重知识传承的做法。

问：OpenAI真的证明了Navier-Stokes方程吗？

答：OpenAI声称由1万个智能体88小时完成并通过Lean形式化验证，但其构造含光滑外力项，与克雷研究所无外力标准表述存在差异，公司也表示不申领奖金，学界对其"是否算解决"仍有争议。

问：这对普通人有影响吗？

答：有。声明明确指出这是"对智力劳动的普遍威胁"，数学只是第一个被推到台前的学科，内容创作、编程、设计等知识行业都将面临同样的"速度vs理解"问题。

参考文献

1. 25位菲尔兹奖得主公开信《A Severe Misalignment of AI in Mathematics》（mathandai.org，2026年9月11日）

2. 陶哲轩个人博客terrytao.wordpress.com声明全文

3. 中国新闻网《25位菲尔兹奖得主联合警告：AI与数学正在出现"严重错位"》

4. 《莱顿人工智能与数学宣言》（Leiden Declaration，2026年6月2日）