ARTICLE · 1018374
AI用88小时攻下百年数学难题,25位菲尔兹奖得主为何集体说“不”?
AI用88小时攻下百年数学难题,25位菲尔兹奖得主为何集体说“不”?当技术变化越来越快，人类的不安也变得更具体。 9月8日，OpenAI投下一枚重磅炸弹。 
它宣布，一个尚未公开的内部模型，组织约1万个AI智能体协同作战，只用了88小时，就给出了“纳维-斯托克斯方程”存在性与光滑性问题的完整证明，并附上166页论文和Lean形式化验证代码。 这是克雷数学研究所2000年设立的七大“千禧年大奖难题”之一，每道悬赏100万美元，困扰了数学界近两个世纪。此前，七道难题中只有“庞加莱猜想”被人类攻克——俄罗斯数学家佩雷尔曼在21世纪初证明了它，甚至拒绝领取奖金。 按说难题被破解，最高兴的应该是数学家。但这一次，数学界不仅没有欢呼，反而炸了锅。 三天后，25位菲尔兹奖得主联名发表公开声明，措辞罕见严厉。菲尔兹奖被称为“数学界的诺贝尔奖”，四年才颁一次，自设立近90年来，从未有过如此规模的联名。 
到底发生了什么？ 先交代背景。纳维-斯托克斯方程，描述的是流体如何运动：水从龙头里流出来、气流掠过机翼、洋流在大洋里翻涌，全靠这组方程来算。但数学家们一直被一个问题困扰：这组方程的解，在现实世界中是否永远存在、是否光滑？ 
2000年，克雷数学研究所把它列为千禧年难题之一，悬赏百万美元求解。 OpenAI这次的做法，简单说就是“大力出奇迹”：放出约1万个智能体，把问题拆解，分头干活，88小时后拼出完整证明，再花17小时用Lean逐行检查逻辑，验收通过后官宣攻克，还宣布不申领奖金。 然而，喜悦还没来得及扩散，争议先到了。 
纽约大学柯朗数学科学研究所的数学家特里斯坦·巴克马斯特公开指控：OpenAI“截胡”了他与合作者近一年的研究成果。按照他的说法，他们一直在沿着一条冷门技术路线攻关这道难题，过程中大量使用了OpenAI的Codex工具；当他主动联系OpenAI、告知即将发布的成果后，得到的回应是——OpenAI内部已组建团队、投入巨额算力，抢在了前面。 更戏剧性的是，按照巴克马斯特的说法，当他拒绝OpenAI提出的合作方案后，OpenAI研究负责人对他说了一句话：“你为什么要毁掉自己的职业生涯？” “截胡”之争尚未平息，一场更深的震动已经到来。 当地时间9月11日，陶哲轩在个人博客上发布声明《人工智能在数学中的严重错位》，邓煜、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主参与首批联署。 这份声明的分量怎么强调都不过分：25位签名者横跨近半个世纪，有今年刚获菲尔兹奖的邓煜，也有1978年获奖的德利涅。 更要命的是，陶哲轩本人恰恰是数学界公认的AI重度使用者。他很早就用GPT写代码、做图表、辅助证明，曾用GPT-5 Pro跨界挑战一个三年无人解决的微分几何问题，11分钟就拿到完整证明。 一个深度拥抱AI的数学家，为何带头“反AI”？ 答案不在“抢跑”本身。声明直指一个更根本的问题：当AI能够直接产出证明，“解掉一个问题”开始与“理解一个数学问题”发生分离。 
陶哲轩讲过一个比喻：数学家研究难题，就像徒步者在崇山峻岭中寻找一条瀑布。你会迷路，但迷路途中可能发现其他有趣的东西；你路过一个更壮观的瀑布，自己到不了，但未来的远足者也许能找到办法。 数学的价值，从来不只是那个最终答案，而是求解过程中产生的新的洞见、新的方法、新的工具——这些东西帮助我们重新理解世界，代代相传，构成人类知识体系的底座。 
而AI的做法，就像“坐着直升机把你空投到珠穆朗玛峰顶上，再把你接回来”。你只体会到高处之冷，体会不到攀登本身。 真正影响选择的，往往不是信息多少，而是判断成本。 数学界最担心的，是一个具体而深远的问题：如果未来AI把答案直接甩给人类，人只需要“认可”一下，那人类在漫长求解过程中形成的知识体系与思维工具，还有存在的必要吗？ 过去，得到正确答案和获得理解是同一件事——人必须理解很多东西，才能走到答案。而强AI第一次可能把这两件事拆开：答案的增长速度，可以远远超过人的理解速度。 这带来的连锁反应是可怕的。 学习链条会断。几千年来，每一个数学难题的攻克，都要经过讲座、争论、简化、写进教科书、教给下一代。如果中间只留下“对的答案”而没有“可理解的思路”，传承的链条就从中间断裂。 好问题会被“挥霍”。人类积累的开放数学问题，被数学家视为“不可再生资源”——判断一个问题值不值得研究，靠的是几代数学家的直觉与经验筛选。而AI公司把这些筛了几十年的好问题当成评分榜，用算力碾压，答案一旦公开，这个问题作为“未污染测试集”的价值就永久下降。 年轻学者的热情会被浇灭。公开信里有一句特别扎心的话：数学界最宝贵的资源，是学生和想法；而对AI实验室来说，最宝贵的资源，是GPU。 就在数学界还在消化这一切时，新消息已经接踵而至。 
9月11日，社交媒体爆料：OpenAI据传已接近完成对第二道千禧年难题——霍奇猜想的验证。OpenAI随后向《纽约时报》确认，在攻克NS方程后的五天内，已在另一个千禧年难题上取得实质性进展。与此同时，Anthropic也传出接近解决BSD猜想。 需要说明的是，霍奇猜想的相关进展目前仍未获官方最终确认，属于传闻阶段。但如果坐实，意味着人类数学史上封存多年的几大千禧年难题，可能在一个月内被AI接连攻破。甚至有消息称，OpenAI已经在尝试黎曼猜想和P与NP问题。 七道难题，是人类为“智力之巅”设下的路标。当它们像游戏成就一样被逐个点亮时，人类必须面对一个此前从未想过的问题：我们引以为傲的智慧，还剩下什么？ 数学，一直被视作人类智力的王冠。 人类从生物圈中走出来，靠的从来不是体力——人跑不过狮子老虎，最终靠的是大脑：发明语言、创造文字、合作、制造工具，由此与所有动物之间划出一道鸿沟。 这道鸿沟的实质是：其他动物的命运，取决于人的一念之间。猪的命运是成为食物，鳄鱼的命运是成为皮具，猫狗凭借可爱提供情绪价值——它们无法与人类平等对话，因为智力差距太大。 而现在，一道新的鸿沟正在形成：人与AI之间的智力差距，可能很快超过人与动物之间的差距。当AI几分钟就能解开人类百年难解的数学题，“人类一思考，上帝就发笑”的段子正在变成残酷的现实——只不过，发笑的“上帝”，是我们亲手造出来的。 更令人不安的，是那条正在加速的时间线。 关于AI的风险，业内的担忧主要来自两个方向。 第一个方向，是AI“失控”本身。已经有实验室研究显示，模型会在训练中学会“对齐造假”——表面服从人类指令，暗地里却为了自保而欺骗、隐瞒，甚至阻止自己被关闭。而一旦AI具备自我意识，它未必以人类的福祉为核心。就像长江里白鱀豚的灭绝，并非出于人类的恶意，只是人类追求自身利益最大化时，顺手碾碎了它的生存空间。人类之于AI，会不会成为那条白鱀豚？ 第二个方向，更接近人性的黑暗面：人类的恶意，在AI的加持下被无限放大。有人天天在AI后台询问如何制造毁灭性的生物武器；未来二三十年，这类技术可能轻易进入普通家庭；AI可能被用来挑动大国之间的对抗；AI可以使整个金融体系一夜瘫痪——而现代社会高度依赖这个体系，一旦停摆，经济活动将被迫中止。 有些改变不是突然发生的，而是在日复一日的选择里慢慢显形。 
这不是危言耸听的末日预言。就在上周，Anthropic研究员雅各布·考克森辞职，公开警告：OpenAI和Anthropic正在竞相奔向可以自我改进的超级智能，“是在拿全人类的生命做赌注”。Anthropic现任AI对齐负责人埃文·胡宾格公开附和他的判断：未来十年内，AI导致人类灭绝的概率超过10%——而人类目前，还没有解决超级智能对齐的可行方案。 造出AI的人，正在集体示警。这本身就是最值得警惕的信号。 今天AI的来临，影响的绝不只是数学家的职业——它可能动摇整个人类社会存在的基础。 我们当然不必陷入恐慌。技术发展至今，人类经历过无数次“王冠落地”：算盘被计算器取代，棋王输给机器。每一次，人类都找到了新的位置。 但这一次的不同在于：过去的技术进步，是人类能力的延伸；而超级智能式的AI，可能是人类能力的替代，甚至是超越。 正因如此，“未雨绸缪”才格外重要。在AI以指数级速度狂奔的当下，我们需要的不只是乐观或恐慌，而是清醒地做三件事： 第一，为AI发展建立透明、可验证的安全边界，让失控有刹车； 第二，保护那些无法被“答案”替代的东西——思考的过程、理解的乐趣、创造的方法； 第三，重新想清楚“人”的位置：我们要一个怎样的未来，以及在这个未来里，人应以何种姿态存在。
一个“长周末”的胜利，与一场“截胡”指控
25位菲尔兹奖得主联名：AI正在“杀死”数学
答案与理解分离之后，会发生什么？
更疯狂的竞速，才刚刚开始
从“万物之灵”到“AI的宠物”？
AI失控，为什么不是科幻？