前OpenAI后训练VP回应陶哲轩：说AI毁了数学，可能还是太小瞧AI了

未来的AI不仅能解决问题，还能提出有价值的洞见、建立新的概念框架，让数学家在此基础上继续探索。 说AI毁了数学，可能还是太小瞧AI了。 刚刚，OpenAI前后训练VP Liam Fedus ，回应了陶哲轩等数学家关于“AI不应只追求解题，更应推动数学理解”的观点。 他赞同陶哲轩对概念理解的重视，但也认为不能用今天AI的能力边界，框定未来的可能性。 在Liam看来，未来的AI不仅能解决问题，还能提出有价值的洞见、建立新的概念框架，让数学家在此基础上继续探索。 换句话说，如果AI的训练目标不只是“把题做对”，而是进一步扩展到 解释为什么、提炼方法、帮助人类理解 ，那么它最终可能成为一个既能给答案，也能创造新思路的数学研究伙伴。 这份乐观，与陶哲轩等25位菲尔兹奖得主最初联署的声明，既有共识，也有分歧。 双方都认同，数学不能只剩下答案。 不同的是，数学家们更担心，眼下AI公司追逐解题成绩的方式，会损害数学知识的积累与传承；而身处AI行业内部的Liam则更乐观地认为，随着能力继续提升，未来的AI本身也能够参与创造这些知识。 这一冷一热，也让网友们想到了当年的围棋。 AlphaGo虽然不会解释自己的走法，人类棋手仍然通过研究它的落子和胜率，从中学到了东西。 Liam也赞同这个类比，并引用了Noam Brown此前的判断：AlphaGo出现后，人类棋手的水平明显提高，数学领域或许也会出现类似的变化。 那么，今天的数学，正在经历围棋曾经走过的阵痛吗？ AI毁了数学吗？ 9月11日，陶哲轩在个人博客发布《人工智能在数学中的严重错位》。 这份声明由25位菲尔兹奖得主共同署名，名单横跨近半个世纪，从1978年菲尔兹奖得主皮埃尔·德利涅（Pierre Deligne）一直到2026年菲尔兹奖得主邓煜（Yu Deng），几乎覆盖了现代数学界最具代表性的一批顶尖学者。 声明认为，当前AI公司将“解决著名数学难题”作为衡量模型能力的重要标准，与数学共同体追求 概念理解、方法提炼和知识传承 的目标存在严重偏移，甚至可能损害数学科学本身的发展。 具体来说，他们主要强调了五点： 1、解出难题，只是数学研究的一部分。 数学更重要的目标，是理解背后的结构，发展出能够用于其他问题的新概念和新方法。 3、AI匆忙发布成果，可能忽视前人的贡献。 缺少完整论证、方法梳理和恰当引用，会带来成果归属与剽窃方面的问题。 4、培养学生的过程，不能被最终答案替代。 研究训练不仅为了得到结果，也为了让人学会理解问题、提出问题，并形成自己的想法。 5、AI有潜力促进数学，但如何使用它至关重要。 数学界需要适应变化，AI公司也需要调整方向，让技术进步真正服务于理解与探索。 而这些担忧之所以在今天集中爆发，恰恰是因为AI做数学的能力，已经开始跨过一个新的门槛。 2024年，AI在数学上的代表性突破，还主要集中在IMO这样的竞赛数学，从银牌水平一路逼近金牌。 到了2025年至2026年，模型开始快速进入真正的开放数学问题，陆续挑战Erdős系列问题、几何猜想、千禧年问题这样的长期未解难题。 今年5月，OpenAI内部模型反驳了已有近80年历史的Erdős单位距离猜想。这个离散几何问题研究的是：平面上给定n个点，最多能有多少对点之间的距离恰好为1。 模型不仅构造出了无穷多反例，还在证明中引入了代数数论工具。相关结果经过外部数学家检查后，也被菲尔兹奖得主Tim Gowers等人称为 “AI数学的里程碑” 。 更进一步，9月初，OpenAI又宣布，利用约1万个自主AI Agent配合内部高级模型，在约88小时内找到了三维Navier–Stokes方程出现奇点的证明，并通过Lean进行了形式化验证。 如果这一结果最终得到数学共同体确认，那么AI面对的就已经不再只是“人类设计好的考试题”，而是开始真正进入那些困扰数学家数十年、甚至被列为千禧年大奖问题的研究前沿。 但当AI越来越像一个真正的“数学研究者”，新的问题也随之出现。 成果到底算谁的？谁应该署名？模型又是从哪里知道这个研究方向的？ 9月初，纽约大学数学教授Tristan Buckmaster与Anthropic数学家Levent Alpöge公开了一项关于流体方程奇点的研究，而OpenAI几乎同期宣布，内部模型也在约1万个AI Agent协作下完成了相关证明。 随后争议迅速爆发。Buckmaster怀疑OpenAI是在得知他们尚未公开的研究方向后才开始攻题，双方随后又围绕署名、优先权以及模型是否可能接触过相关用户数据发生争执。 到这里，问题其实又绕回了Liam一开始回应陶哲轩的地方。 Liam相信，随着AI能力边界不断扩展， “解决一道题”和“给人类提供新的思考方法”最终并不矛盾。 未来的AI完全可能既负责找到答案，也负责建立一套能够被人理解、复用和继续发展的概念框架。 但问题在于，未来AI有能力产生洞见，并不能自动回答今天应该怎样组织研究，让洞见被人理解和使用。 当AI开始真正参与知识创造以后，这些知识应该如何产生、如何署名、如何被理解，又如何进入人类原有的学术共同体？ 答案还远没有形成。但最近几家重要数学机构的连续发声，其实已经开始分别回应这些问题。 美国数学学会（AMS）强调， 这次围绕Navier–Stokes方程奇点问题取得的最新进展，并不是AI凭空完成的一次突破。 它建立在Navier、Stokes、Leray，以及近年的Córdoba、Martínez-Zoroa、Buckmaster、Alpöge等几代数学家的长期积累之上。 AMS最后也明确提出：数学的目的，是人类的理解。 伦敦数学会（LMS）则更进一步明确了AI的位置。 伦敦数学会（LMS）把AI定位成一种 强大的新工具 ：它可以加速探索和发现，但提出问题、创造新概念和形成真正的数学理解，仍然是人的工作。 而真正负责千禧年大奖认定的克雷数学研究所（CMI），回应的则是另一个更现实的问题： AI给出的结果，究竟怎样才能正式进入数学知识体系。 对于Navier–Stokes的新证明，CMI没有直接确认其已经成立，而是保持了非常谨慎的态度：结果仍然需要公开、经过同行检验，并接受长期验证。 与此同时，CMI也再次强调，重大数学难题的价值，从来不只是最后那个答案，还包括解题过程中产生的新思想、新方法和新的理论工具。 所以，未来真正值得探讨的问题，其实并不是“AI毁了数学”。而是当AI开始参与知识创造后，人类数学共同体该如何让这些由机器产生的新知识，被理解、验证，并真正成为数学的一部分。 Liam的话回答了未来，但更重要的可能是现在。 参考链接 [1]https://x.com/LiamFedus/status/2099123244640989213 版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。 AI ChatGPT 陶哲轩 henry 扫码分享至朋友圈 相关阅读 索尼搞了个大新闻！AI打败人类三冠王，登上Nature封面，这波让任天堂无话可说 Nature最新封面宣传索尼游戏？！ AI Nature 索尼 “没有Token的CS学生，应立即退学” 禁止古法编程、Token自费 马斯克罕见服软认输，李开复也不必直播吃车，这段无人车公案提前出结果了 AI 人工智能 无人车 李开复 特斯拉 自动驾驶 马斯克 波士顿动力机器狗能开口聊天了！ChatGPT加持，对话机智妙语连珠 “发电机在沉闷的房间里发出低沉的嗡嗡声。很像我的灵魂。” ChatGPT 机器狗 波士顿动力 姚顺雨离职OpenAI，开启下半场 29岁，也就刚刚毕业两年。 AI OpenAI ChatGPT能解决部分就业问题，平台化服务迅速涌现 | CCF C³@滴滴 我对城市大脑的前景高度怀疑。 ChatGPT 城市大脑 滴滴 热门文章 刚刚，苹果首款折叠屏发布！15999元起，AI参与设计 蚂蚁百灵发布首个金融增强模型，AI开始进入真实投研工作流 全球首个3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7发布，构建AI理解真实世界的入口 打造10万卡国产算力集群推出JoyAI世界模型，京东发布物理AI建设最新成果 AGI时代的第一个生图模型，ChatGPT Images 2.5上线 加入我们 寻求报道 商务合作 追踪人工智能新趋势，报道科技行业新突破