25位菲尔兹奖得主联名发文反对AI暴力解题
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载联名声明的由来
一份由陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主共同发起并首批签署的声明公开发布，指向AI企业推进数学研究的方式与数学共同体的目标之间存在严重偏移。发起方没有走通常较为繁琐的协商流程，而是选择紧急公开，理由是近期AI的进展对数学领域造成的冲击十分紧迫。声明并未要求停止AI，也没有否定AI已经取得的成果，其关注点集中在三个方面：AI给出解答的速度开始快过数学共同体吸收知识的速度；企业以基准测试成绩为导向，与数学界重视方法、理解和知识传承的评价体系逐渐分叉；当开放问题被快速完成之后，研究的优先权归属、人才培养和开放文化都需要重新确立规则。声明还提到，这种错位不只出现在数学，也波及其它科学与创意职业。
半年内的几次进展
材料回顾了过去一段时间AI在数学难题上的若干动作：5月，OpenAI的内部模型给出了Erdős单位距离猜想的反例；7月，Claude参与推翻了Jacobian conjecture；9月初，GPT-6 Astra在孪生素数猜想方向上取得新进展，借助Lean形式化证明把连续素数间距的上界从246推进到186；本周，OpenAI用1万个Agent运行88小时，给出Navier-Stokes的证明，并由此引出一场涉及OpenAI、Anthropic和两位数学家的争议。单看数学进展，这些是好事，但随之而来的冲击同样存在。其中Navier-Stokes这一次成为直接导火索，促使25位签署人在过去一周紧急商议并迅速发表联名公开信。
争议中的具体疑问
Navier-Stokes事件把纽约大学数学家Tristan Buckmaster和Anthropic研究员Levent Alpöge卷入舆论。争议点包括：研究者在AI工具里输入的提示词是否算未发表的研究材料；模型公司是否在已知数学家思路与进展的情况下，用上万Agent强行破题、抢先取得成果；OpenAI提出的方案要求把Alpöge排除在作者名单之外，是否违背数学研究的惯例；顶尖模型接受过相关用户数据，如何证明给出的证明是AI独立产生；证明做出来之后，由谁把它转成人类能理解的数学；以及AI宣称破解难题并以模型成果署名、后续验证却交给人类数学家，这一流程是否合理。事件还引发数学界对企业后台监控提示词数据、借算力抢先的担忧，原本提倡开放共享的研究者开始犹豫是否还能在对话框中透露半成品思路。
数学界看重什么
声明先说明数学家眼中数学应有的样子：一个著名问题长期更像地标与灯塔，人们通过解决它来检验对某片数学领域的理解程度，因此重大问题被解决后，研究往往还会持续很久。共同体需要理解新证明、识别其中的新方法、把这些方法与已有知识连接，再经由报告、讨论和简化逐步消化，理想状态是整理成研究生甚至本科生可以学习的教材内容；有些思想还会传播几十年乃至几百年，最终成为普通人也能理解和使用的工具。在数学家看来，求解问题只是工具与代理指标，更重要的追求是概念理解与洞见。一个好问题既能训练研究者，也能指引方向、催生新方法，并吸引众多数学家围绕它构建认知体系。
为什么值得看
顶尖数学家集体发声，直指AI科研模式与学术伦理的深层冲突。
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