Leading mathematicians fear AI is making their field dumber, and warn the rest of us is next
The Decoder··作者 Matthias Bastian
资讯摘要
Leading mathematicians fear AI is making their field dumber, and warn the rest of us is next Key Points - In a joint statement, 25 Fields Medal winners warn that the goals of the AI industry and mathematics are "severely misaligned." - They argue that mass-producing solved problems with AI undermines conceptual understanding, the true goal of the discipline. - The signatories see this as a symptom of a broader threat to intellectual work, where the process of learning matters more than the end product.
资讯正文
顶尖数学家担心，人工智能正在让他们的领域变得更愚蠢，并警告说，接下来轮到我们所有人
25位菲尔兹奖得主在一份联合声明中警告称，人工智能产业的目标与数学的目标“严重错位”。借助人工智能批量生产已经解出的题目，可能会削弱这门学科真正的宗旨：理解。
在这份联合声明中，25位菲尔兹奖得主——这是数学界最高荣誉的获得者——警告人工智能对其领域的影响。近几个月来，大型语言模型在数学方面的能力突飞猛进，如今已经能够破解“数学许多领域中的重大未决问题”。这正是他们担心的地方。
声明称，人工智能公司把数学问题当作需要攻克的基准，这正在伤害数学科学及其周边社群。人工智能公司的目标与数学家的目标“严重错位”。签署声明的 Terence Tao 此前已经警告过，人工智能可能引发数学领域的基础性危机。
解题不是目标，而是通往目标的道路
声明称，著名的未解问题“常常充当地标和灯塔，人们可以据此衡量自己对这片知识领域理解的进步”。当有人破解其中一个问题时，答案本身的重要性不如为得出答案而产生的新思路。随后，数学家们会花费数年时间，通过“漫长而艰苦的报告、讨论和简化过程”，对这些思路进行拆解和阐释。
人工智能可能会让这一过程被短路。签署者写道：“解题只是实现概念理解和洞察这一首要目标的工具和替代指标。”以机器的速度向这一领域倾泻答案，可能会“摧毁孕育新思想的肥沃土壤，而不是为新思想注入生命”。
人工智能生成的解答往往在“没有时间进行适当撰写、提炼新方法和新思想，也没有时间引用他人相关的既有工作”的情况下被公布。这引发了“严重的成果归属和抄袭问题”。
声明写道：“如果没有愿意负责推动这些想法发展、并将其融入数学知识体系的数学家，由人工智能构想出的想法永远无法真正焕发生命。”声明还称：“数学家之间至关重要的人类传承链条将会丢失。”
这份声明发表之际，正值两位数学家与 OpenAI 之间陷入争议。指控称，OpenAI 听闻某个千禧年大奖难题存在部分解法的传闻后，为了宣传效果，试图抢在研究人员之前解决它。在 Astra 发布会期间，OpenAI 首席研究员 Pachocki 曾表示，公司是有意没有针对数学对模型进行优化的。然而此后不久，OpenAI 显然还是训练了数学模型，似乎正是直接回应了那些传闻。
这种威胁远不止数学领域
联署者认为，这构成了对“智力工作的普遍威胁”。在许多领域，多年的训练“不仅是为了得出最终答案或产出最终成果，也是为了培养理解力，以及提出新问题和新想法的能力”。当 AI“直接产出这类工作的结果”时，这些目的便彼此脱节。
“数学界目前面临的问题，与其他科学和创意行业所面临的问题相似，也预示着全人类可能遇到的问题：随着 AI 改变工作的完成方式，我们该如何确保自己不会忘记，这些工作最初究竟要实现什么目标。”
这种差距已经在教育领域显现。作业越来越可以由 AI 完成，而考试仍然禁止使用 AI。两者之间的表现差距——以成绩和年级水平衡量——正不断扩大。
AI 可以提供帮助，但如何使用必须由人类决定
这些数学家并未呼吁禁用 AI。AI“有望促进并加速真正的数学研究与理解”。数学界将不得不适应。然而，“这些变化最终会造福这一领域，还是会产生破坏性影响，很大程度上将取决于掌控这项新技术的人类所作出的决定”。
联署者表示：“这些问题必须得到紧急处理。”他们呼吁数学界、开发这些工具的公司，以及“一个将在许多其他形式的智力工作中面对类似问题的社会”共同采取行动。
最初的 25 名联署者除 Tao 外，还包括 Pierre Deligne（1978 年菲尔兹奖得主）、Peter Scholze（2018 年）、Maryna Viazovska（2022 年）、Martin Hairer（2014 年）、Cédric Villani（2010 年）、Manjul Bhargava（2014 年），以及今年的获奖者 Yu Deng（2026 年）。
北约特种作战大学最近发布的一篇研究论文描述了一种相关现象：“认知公地悲剧”。每家公司以 AI 取代入门级岗位时，都能获得效率收益，但专业能力遭侵蚀的代价却由整个人才库共同承担。研究人员所描述的这种横跨整个行业的现象，数学家们已经在自己的领域亲眼看到它逐渐上演。
来源与参考
收录于 2026-09-13