陶哲轩警告AI“露天开采”数学：答案算对了，学科生态却被碾碎了

如果 AI 给出的数学证明挑不出任何毛病，顶尖数学家为什么反而觉得事情被搞砸了？ 菲尔兹奖得主陶哲轩最近打了个比方，管现在的 AI 解题叫自动化露天开采。 他说，这种搞法虽然拿到了眼前的目标，代价却是把整个学科未来的路给断了。

要知道，陶哲轩可不是什么害怕新技术的老古董。 过去这几年，他是全世界数学家里最积极拥抱 AI 的人。 他用形式化软件写论文，用大模型找思路，甚至天天在网上教同行怎么把 AI 当助手用。 结果今年九月，围绕纳维-斯托克斯方程的争论一爆发，他坐不住了。 在接受《新科学家》采访时，陶哲轩谈到了这一点。 他说，围绕这个世纪难题的大量研究，现在全乱套了。 大家最终会理解那个证明，也会有人重新回到这个领域，但做这件事的方式留下一地鸡毛。

AI 到底干了什么，能让整个领域陷入混乱？ 答案很简单。 AI 把题解开了，但它把通往答案的山给炸平了。 数学界管这种模式叫自动化露天开采。 这个词最早是另一位菲尔兹奖得主雨果·迪米尼-科潘提出来的。 他们把数学难题比作埋在地下的古迹。 传统的数学家就像考古学家。 手里拿着小刷子和放大镜，一点一点把泥土刷开。 在这个漫长的挖掘过程里，大家不仅想找那枚金币。 大家更在乎泥土的地层结构，发明了碳14测年法，弄明白了不同时代器物的演变。 最关键的是，在一代代人拿着刷子慢慢刷的过程中，年轻的学生学会了怎么做研究，数学直觉就是这么培养出来的。

现在的 AI 怎么干的？ 科技公司直接开着挖掘机冲进遗址。 算力一拉满，海量参数跑上几千万次，一铲子下去把山体削平，金币确实翻出来了。 证明扔在桌上，几千行甚至上万行，每一步逻辑都经得起机器检验。 但问题是，没人知道这机器是怎么想到的。 整个挖掘现场被夷为平地，中间原本能用来理解这个世界的地层信息，全被碾碎了。

外行人看数学，以为数学要的是那张写着对错的成绩单。 但数学家心里清楚，答案本身往往最不值钱。 三百多年前，费马在书本空白处写下一句猜想，说高次幂没有整数解。 人类为了证明这句话是对的，折腾了整整三百五十年。 费马大定理这个结论被证明了，能拿去造芯片或者让火车跑得更快吗？ 根本不能。 真正改变世界的是什么？ 是这三百五十年里，几代数学家为了拿下它，不得不发明出椭圆曲线、模形式、代数几何的新工具。 这些工具后来成了现代密码学、通信理论和现代物理学的地基。 证明本身只是挂在终点线上的彩条，推着文明往前走的，是那条被踩出来的路。

如果路直接被挖掘机推平了呢？ 陶哲轩指出的最大危机，在于开放数学题是一种不可再生的教育资源。 一个领域里，不仅有千禧年七大难题这种终极挑战，更有大量难度适中的中间猜想、分支引理。 这些题目，是全世界高校里几千名数学博士和青年学者的练兵场。 他们靠着啃下其中一个小关卡，拿到学位，摸索出自己的工具箱。 现在，如果大模型带着暴力搜索把沿途的题目批量收割干净，给出形式正确但无法阅读的机器证明。 结果就是：题目被标记为已解决，人类却一无所获。 年轻人没了可以攀爬的阶梯，高校招不到愿意进场深耕的新人。 这就像露天开采煤矿，煤老板确实把煤挖空套现了，留给当地居民的只剩一个寸草不生的大坑。

这就是陶哲轩区分负责任与不负责任的标准。 数学家欢迎一个能帮自己算复杂积分、检查逻辑漏洞的计算器。 但如果只是为了抢着发布成果，把探索过程粗暴地变成算力碾压，那不是推动科学，那是对智力生态的破坏。 正如他在采访最后说的： 你拿到了眼前的目标，代价却是透支了学科未来的发展。