陶哲轩等25名菲尔兹奖得主联名呼吁AI模型研发减速
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载陶哲轩态度转向
陶哲轩近期在SAIR演讲中公开呼吁AI公司放慢速度，认为当前无休止的加速缺乏理由。而就在几个月前，他还在IPAM会议上鼓励同行拥抱AI，称其在数学和理论物理领域已能承担实际工作，并在接受采访时提出数学正经历类似哥白尼革命的转变。更早时，他甚至设想初中生也能借助AI与Lean对前沿研究有所贡献。这种从积极推广到公开质疑的转变，与OpenAI解决千禧难题的事件直接相关。陶哲轩并非唯一感到不安的数学家，Cédric Villani在得知该消息后也表现出强烈反应。
证明消化不良
陶哲轩用灯塔比喻未解决的数学问题：多数人出海并非为了抵达灯塔，但灯塔照亮了海域与地貌，让航行更安全。数学证明的完整生命周期包含五个环节：提出解答、机械验证、阐释工作、同行评审、写入教科书。当前AI在生成解答和Lean形式化验证上飞速推进，但后续的理解、消化和教材编写几乎停滞。这导致大量证明被生产出来却无人解释、无人发表，连生成者本人也未必理解。陶哲轩将这种现象称为Proof Indigestion，并类比20世纪初汽车涌入为马车设计的街道造成的拥堵。
长期隐患与联名信
陶哲轩指出，AI跳过漫步式探索直接给出答案，会抹杀偶然灵感与新领悟，长期可能削弱数学家的创造力。他借用生物学中克隆小鼠的比喻：连续克隆会导致端粒缩短、表观遗传印记丢失和突变累积，最终后代发育异常甚至无法存活。若学术界充斥AI生成、人类无法理解的证明，下一代模型用这些数据训练也会面临类似退化。为此，陶哲轩联合Peter Scholze、邓煜、Pierre Deligne等25位菲尔兹奖得主发表公开信，批评模型公司把数学当作基准测试来刷分，认为这与数学界追求的目标严重错位，并强调推导过程中的认知摩擦才是思想生长的土壤。
为什么值得看
顶尖数学家从拥抱转向抵制，揭示AI量产证明与人类消化能力的错位及自噬风险。
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