面对 OpenAI 的数学论文轰炸，菲尔兹奖得主为何坚决拒用 AI？

2026 年 10 月，一位菲尔兹奖得主在半夜哭醒了自己的女儿。

他叫雨果·迪米尼科潘（Hugo Duminil-Copin），2022 年拿的数学界最高荣誉。

那天晚上，OpenAI 突然向全世界抛出了 722 篇由人工智能生成的数学论文。 里面包含了 370 多个长期未解猜想的完整或部分证明。

迪米尼科潘翻开论文库，整个人彻底懵了。 其中有 16 个难题，是他和团队苦熬了许多年的核心研究方向。 机器在一夜之间把它们全解出来了。

在后来的法国数学学会视频会议上，他说： 他们把我一辈子的研究领域给夷平了。

换成普通人，看到这种降维打击，要么赶紧拥抱 AI，要么彻底转行。 但这位顶尖数学家做了一个截然相反的决定： 他在自己的日常研究里，坚决不用 AI。 不仅自己不用，他还在访谈里公开呼吁： 必须允许那些不想用 AI 的学者，继续用老方法做数学。

主持人和许多听众当场就坐不住了。 在 Numberphile 播客里，主持人布拉迪·哈兰（Brady Haran）直接追问他： 历史上还有哪一个行业，明明有了能完成任务的高效工具，却为了照顾学生或者老派手艺人，故意把新技术按住不用？ 纺织机出现的时候，手摇纺车被淘汰了； 汽车出现的时候，马车夫退场了。 技术碾压过来的时候从来不讲情面，为什么偏偏数学要当例外？

迪米尼科潘说： 你们从一开始就搞错了数学到底是干什么用的。

他反问主持人： 9 月初，我们领域里最重大的一个猜想被机器证明了。 你的生活变了吗？ 我的生活变了吗？ 完全没有。

在工厂里，纺织机织出来的是布，汽车厂造出来的是车。 只要布能穿在身上保暖、车能在路上跑，产品的价值就兑现了，谁造的根本不重要。 但纯数学的产品到底是什么？ 是一张印着证明完毕的纸吗？ 还是数学库里多了一条打勾的猜想？

如果数学的目的仅仅是证明尽可能多的定理，然后用代码把形式化验证跑通，那整套流程确实明天就可以全盘自动化。 AI 可以在机房里日夜无休地证明下去。 黑盒子疯狂计算，最后吐出一个数字：42。 形式化验证工具 Lean 会告诉你：每一步逻辑推导都完全符合公理，绝对正确，零错误。 然后呢？ 没有人知道为什么是 42。

人类对数学的理解，才是这项事业最终回馈社会的唯一途径。 现代社会能享受到数学的好处，靠的从不是某本期刊上孤零零躺着的一个深奥定理。 人类在攀登那座高山的过程中，为了解开谜题，在大脑里磨砺出来的新概念、新直觉和结构思维，才是真正改变世界的东西。

这些概念被人类一代代咀嚼、消化、简化。 物理学家借用它去理解微观粒子； 工程师借用它去设计核磁共振仪； 计算机专家借用它去搭建现代加密网络。

如果只靠黑盒 AI 来证明，这根链条在第一步就断了。 机器可以吐出十万行符合语法但人类根本看不懂的代码。 它给出了答案，却没能让人类产生任何理解。 人类不知道它什么时候该用，不知道它和物理世界有什么对应，更不可能把它迁移到任何现实工程里。 这就好比给一个小学生发了计算器，他能秒算任何多位数的乘除，却完全不知道乘法在生活里代表什么。 在整个人类的尺度上，也是同样的道理。

数学家从来就不是流水线上的计件工人。 他们的产出根本不是那个代表结论的句号。 真正的价值，是连接未知世界与人类认知的那座桥梁。 如果把攀爬的过程全部外包给黑盒，最终得到的只是一座堆满无解答案的废纸库。

那些至今坚持拿着粉笔在黑板前慢慢推算的人，绝非不知变通的手艺人。 他们守住的，是人类理解这个世界最不可或缺的认知耐心。