AI又要颠覆数学?陶哲轩紧急发声:停止造神!
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2026-01-11 22:18:26
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新智元报道

编辑:犀牛

【新智元导读】 当AI自主攻克难题吹成神话时,陶哲轩深夜发帖辟谣:别断章取义,孤例不等于AI已具备高级数学能力。他强调AI更像工具链——擅长检索、改写、形式化验证和跑套路,但数学真正的灵魂活仍离不开人类。

你可能刷到过这种极具煽动性的新闻标题:「AI完全自主解决了人类五十年未解的数学难题!数学家要失业了!」

对于渴望见证AGI诞生的人来说,这无疑又是一剂强心针。而对于坚守人类智力尊严的数学家而言,这仿佛是最后堡垒陷落的警报。

随着这些文章的影响力越来越大,终于有人坐不住了,出手降温。

有趣的是,这个人正是AI数学研究最积极的推动者之一——陶哲轩。

陶哲轩并没有否定AI的数学研究能力,他只是想把水温调回现实。

就在今天凌晨,陶哲轩发帖称,AI解决数学问题的能力被断章取义地夸大了。

他在Erdős Problems项目相关的GitHub页面补充了更系统的说明与警示。

他强调外界对AI解决Erdős问题的解读很容易过度,尤其是把某个孤立战果当成「AI已具备高级数学能力」的证据。

陶哲轩到底在澄清什么?AI在Erdős问题上究竟做到了什么程度?

陶哲轩的深夜辟谣

首先要说的是,陶哲轩并不是否认AI在数学上的进步。

他否认的主要是一种偷懒叙事:把「AI在某些问题上能产出可验证结果」,偷换成「AI已经会做数学、能独立创新、能替代人类」。

在他更新的「AI contributions to Erdős problems」页面里表示,看AI在Erdős问题上的成绩单时,千万别只盯着「解了多少题」,还特别注意下面几点:

  • 题目难度差得离谱,「解题数」不能直接比:Erdős问题的难度跨度非常夸张,一端是公认超级硬核的核心难题,另一端是大量长期没人细查、研究很少的「长尾题」。后者里有不少其实属于「低垂果实」,更适合当前AI工具发挥。问题是:你很难在不做专家级文献梳理的前提下,提前判断一题属于哪一类。所以,拿「谁解得多」来PK,很可能不是同一难度段的对比。

  • 很多题目「是否未解」本身就不确定:网站上不少问题缺少系统文献回顾,因此「Open」(未解)这个标签往往只是暂定。AI解出一题后,大家往往很快发现——原来文献里早有人解过(可能方法略不同)。这会让「AI首解」的叙事非常容易翻车。

  • 我们看到的多是成功案例,失败被隐藏了:网站对AI工具的记录并不完整,尤其对没进展、失败尝试的记录更少。

  • 有些题目原始表述有误,可能被「钻字面漏洞」解掉:极少数情况下,Erdős的题目表述可能不严谨甚至有误,要还原本意,往往需要结合上下文、靠领域经验做判断——这一步带有一定主观性。

  • 数学价值不只在答案,更在「连接知识网络」:数学的意义不只是证明成立,还在于这件事对相关领域有什么启发?和已有理论怎么挂钩?有哪些可迁移的方法?人类写证明时,往往会自然补上这些旁白:背景、动机、文献对比、方法边界。但AI主导的证明常常缺少这层知识的光晕,结果可能技术上对,但对数学共同体的可用价值更低。

  • 解出冷门长尾题,不等于够格投顶级期刊:不是每解一个未解题都等价于可发表论文。尤其当题目本身很冷门、方法只是对已有套路的小改动时,更未必能进好期刊。

  • 把AI生成的证明形式化到Lean这类证明助手里,是提高可信度的好办法,但仍可能被钻空子。比如形式化时偷偷引入额外公理、问题陈述被误形式化、或者利用数学库/语法的某些「边角行为」。特别是当形式化证明短得离谱啰嗦得异常时,更要警惕。

简单来说,陶哲轩认为AI在Erdős问题上的进展值得关注,但真正要看的是题目的难度层级、文献核查、题意还原、知识融入,以及验证链条是否扎实等更多维度的指标。

AI能做出成果不等于AI已具备完整数学能力。

AI不是数学家

而是工具链的一环

那现实里,AI到底做了什么?

陶哲轩的这份GitHub页面把AI贡献分成了多个类别。

有AI生成了完整(或部分)解答,有AI以为题目未解、结果发现文献早就解过的案例,有AI参与文献检索,有AI把证明形式化到 Lean,有AI帮人类重写既有论证,等等。

在1月8-10日也获得完整解答(Lean验证)。

这意味着在某些题型、某些难度区间,AI确实能做出「可运行的证明结构」,甚至进入形式化验证流程。

有些问题完全由AI解决,但后来才发现,有人早就解决了。

陶哲轩还专门列了「AI-powered literature review(AI驱动的文献回顾)」一类:AI被用来搜索是否已有结果、是否存在误判Open的情况。

人类仍然是主角

如果仅凭几个孤例就认为「AI数学无敌」,显然有些片面。

但反过来,觉得AI做数学啥也不行,同样会错过它真正有价值的部分。

更准确的说法可能是:AI正在学会做数学的体力活和工程活:跑套路、补漏洞、做形式化、写稿改稿、查文献。

而数学真正的「灵魂」——提出深刻问题、创造新概念、把一个结果嵌进整个学科的知识网络——仍然高度依赖人类。

所以,陶哲轩这次深夜发帖想要说的,正在于此。

未来的数学家,或许不再是孤独的思考者,而是统领着硅基智能大军的指挥官:在那片广袤的数学原野上,人类指引方向,AI开路架桥。

别断章取义地神话AI,但也绝不要低估这股正在重塑真理探索方式的力量。

秒追ASI

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