OpenAI用AI批量求解数学难题引发学术界强烈抵制与陶哲轩反思

OpenAI 一晚上往数学界扔了 700 多篇论文。

宣称用自家的 AI 智能体集群，一口气攻克了 300 多个长期悬而未决的数学难题。 很多年轻学者一觉醒来，自己苦熬了四五年的博士课题，突然被机器宣布已经解决。 按常理，这要是放在学术界任何一个时期，都该是举世轰动的大突破。 结果数学界迎来的没有掌声，只有巨大的愤怒。

人类数学协会（AHM）公开发文呼吁，学术界应该集体抵制 OpenAI。 更让人意外的是，公认最懂 AI、也是全世界最早带头用 AI 做数学的菲尔兹奖得主陶哲轩， 把这份抵制声明全文转到了自己的官方博客上。

机器帮人类把难题做出来了，大家怎么反而急了？ 是数学家害怕被抢饭碗吗？ 根本不是饭碗的事。 只要看看 OpenAI 到底发了什么，就能明白学者们为什么会愤怒。

2026 年 10 月 6 日，OpenAI 在代码托管平台公开了一个庞大的数学仓库。 里面包含 700 多篇手稿，覆盖了 372 个数学问题家族。 但它们根本没打算写给人类看。那是整整一堆由算法自动生成的代码。 OpenAI 用成千上万个智能体，在形式化证明工具 Lean 里疯狂试错。

在传统数学界，一篇证明是写给人脑看的逻辑脉络。 每一步推演，都在展示一个新的数学结构，或者一种前所未见的思考路径。 但在 Lean 这类形式化工具里，数学被彻底简化成了一场代码编译游戏。 只要机器写出的代码通过了编译器的类型检查，没有逻辑断裂，系统就会弹出一个 Q.E.D.，表示证明完毕。 机器根本不需要理解这些符号在现实世界里代表什么。 只要算力足够猛，它就能在无边无际的符号迷宫里，通过纯粹的暴力搜索，拼凑出一条合法的逻辑通路。

当 OpenAI 把这 700 多篇机器手稿一口气砸向学术界时，灾难就来了。

在学术界，一篇顶尖数学论文，同行评审往往要花几个月甚至一年时间逐行推演和验算。 OpenAI 凭借庞大的算力，一瞬间倾倒出几十万行机器生成的冷冰冰代码。 这里面有些是有效的，有些充满无意义的冗余，还有些可能藏着隐蔽的逻辑漏洞。 谁来审？ 全世界顶尖数学家的脑力加在一起，也承受不起这种拒绝服务式的灌水。 企业靠着算力收割了媒体头条和商业估值， 却把极其沉重的清洗、甄别和验证成本，全甩给了整个学术共同体。 人类数学协会把这称为权力的展示，不是学术的展示，根源就在这里。

更残酷的是对年轻研究者的冲击。 一个博士生花了几年时间，在导师指导下一点一点去摸清一个难题的边界。 这是他们学术生涯起步的基石。 大厂的算力集群跑了一夜，扔出来一串几万行、人类根本看不懂的代码，宣布这个山头归它了。 年轻人去翻那些代码，找不到任何可以学习的洞见。 这就像你花了四年时间在荒原上摸索一条上山的新路， 别人开着轰炸机从天上扔下一座铁塔，宣布占领了山顶， 但山路全被炸成了碎石，你依然不知道怎么从山脚爬上去。

这就是陶哲轩最担忧的地方。 在讨论数学演变时，陶哲轩讲过一个生动的比喻： 数学界那些著名的公开难题，从来都不是为了打卡而存在的终点，它们是灯塔。

为什么人类文明要在乎费马大定理或者纳维-斯托克斯方程？ 绝不仅仅是为了在清单上打一个勾。 在攻克费马大定理的三百年里，一代代数学家在失败与尝试中， 孕育出了现代代数数论、椭圆曲线和模形式。 那些在通往灯塔路上被发明出来的全新工具、概念和人类洞察， 其价值远远超越了定理本身是否成立。 灯塔指引了人类认知的航向。

但现在的做法，是用暴力算力把灯塔直接从天上炸平。 AI 消耗了人类几百年积累下来的核心问题库， 留下的却只是一堆机器能运行、人类无法吸收的代码残片。 它抢走了目标，却没有给人类留下一张航海图。

陶哲轩绝不是一个抗拒技术的保守主义者。 他是整个数学界最早积极拥抱计算机和 AI 辅助证明的领航人。 但他看得很清楚： 工具的意义，是帮人类把未知的世界想得更明白，不能反过来，用黑箱算力把人类赶出探索的大门。 如果一门学科只剩下机器能验证、但没有任何人能够理解的符号， 那科学就变成了算法的自娱自乐。 当算力越跑越快， 人类最该守护的，恰恰是那份理解世界的能力。