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      AI又要顛覆數學?陶哲軒緊急發聲:停止造神!

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      文章轉載于新智元

      你可能刷到過這種極具煽動性的新聞標題:「AI完全自主解決了人類五十年未解的數學難題!數學家要失業了!」

      對于渴望見證AGI誕生的人來說,這無疑又是一劑強心針。而對于堅守人類智力尊嚴的數學家而言,這仿佛是最后堡壘陷落的警報。

      隨著這些文章的影響力越來越大,終于有人坐不住了,出手降溫。

      有趣的是,這個人正是AI數學研究最積極的推動者之一——陶哲軒。

      陶哲軒并沒有否定AI的數學研究能力,他只是想把水溫調回現實。

      就在今天凌晨,陶哲軒發帖稱,AI解決數學問題的能力被斷章取義地夸大了。


      他在Erd?s Problems項目相關的GitHub頁面補充了更系統的說明與警示。

      他強調外界對AI解決Erd?s問題的解讀很容易過度,尤其是把某個孤立戰果當成「AI已具備高級數學能力」的證據。

      陶哲軒到底在澄清什么?AI在Erd?s問題上究竟做到了什么程度?

      1

      陶哲軒的深夜辟謠

      首先要說的是,陶哲軒并不是否認AI在數學上的進步。

      他否認的主要是一種偷懶敘事:把「AI在某些問題上能產出可驗證結果」,偷換成「AI已經會做數學、能獨立創新、能替代人類」。

      在他更新的「AI contributions to Erd?s problems」頁面里表示,看AI在Erd?s問題上的成績單時,千萬別只盯著「解了多少題」,還特別注意下面幾點:

      • 題目難度差得離譜,「解題數」不能直接比:Erd?s問題的難度跨度非常夸張,一端是公認超級硬核的核心難題,另一端是大量長期沒人細查、研究很少的「長尾題」。后者里有不少其實屬于「低垂果實」,更適合當前AI工具發揮。問題是:你很難在不做專家級文獻梳理的前提下,提前判斷一題屬于哪一類。所以,拿「誰解得多」來PK,很可能不是同一難度段的對比。

      • 很多題目「是否未解」本身就不確定:網站上不少問題缺少系統文獻回顧,因此「Open」(未解)這個標簽往往只是暫定。AI解出一題后,大家往往很快發現——原來文獻里早有人解過(可能方法略不同)。這會讓「AI首解」的敘事非常容易翻車。

      • 我們看到的多是成功案例,失敗被隱藏了:網站對AI工具的記錄并不完整,尤其對沒進展、失敗嘗試的記錄更少。

      • 有些題目原始表述有誤,可能被「鉆字面漏洞」解掉:極少數情況下,Erd?s的題目表述可能不嚴謹甚至有誤,要還原本意,往往需要結合上下文、靠領域經驗做判斷——這一步帶有一定主觀性。

      • 數學價值不只在答案,更在「連接知識網絡」:數學的意義不只是證明成立,還在于這件事對相關領域有什么啟發?和已有理論怎么掛鉤?有哪些可遷移的方法?人類寫證明時,往往會自然補上這些旁白:背景、動機、文獻對比、方法邊界。但AI主導的證明常常缺少這層知識的光暈,結果可能技術上對,但對數學共同體的可用價值更低。

      • 解出冷門長尾題,不等于夠格投頂級期刊:不是每解一個未解題都等價于可發表論文。尤其當題目本身很冷門、方法只是對已有套路的小改動時,更未必能進好期刊。

      • 把AI生成的證明形式化到Lean這類證明助手里,是提高可信度的好辦法,但仍可能被鉆空子。比如形式化時偷偷引入額外公理、問題陳述被誤形式化、或者利用數學庫/語法的某些「邊角行為」。特別是當形式化證明短得離譜啰嗦得異常時,更要警惕。

      簡單來說,陶哲軒認為AI在Erd?s問題上的進展值得關注,但真正要看的是題目的難度層級、文獻核查、題意還原、知識融入,以及驗證鏈條是否扎實等更多維度的指標。

      AI能做出成果不等于AI已具備完整數學能力。


      1

      AI不是數學家 而是工具鏈的一環

      那現實里,AI到底做了什么?

      陶哲軒的這份GitHub頁面把AI貢獻分成了多個類別。

      有AI生成了完整(或部分)解答,有AI以為題目未解、結果發現文獻早就解過的案例,有AI參與文獻檢索,有AI把證明形式化到 Lean,有AI幫人類重寫既有論證,等等。

      例如,頁面列出 在2026年1月6日由Aristotle與ChatGPT 5.2 Pro 給出完整解答(Lean驗證), 在1月8-10日也獲得完整解答(Lean驗證)。

      這意味著在某些題型、某些難度區間,AI確實能做出「可運行的證明結構」,甚至進入形式化驗證流程。


      有些問題完全由AI解決,但后來才發現,有人早就解決了。


      陶哲軒還專門列了「AI-powered literature review(AI驅動的文獻回顧)」一類:AI被用來搜索是否已有結果、是否存在誤判Open的情況。


      1

      人類仍然是主角

      如果僅憑幾個孤例就認為「AI數學無敵」,顯然有些片面。

      但反過來,覺得AI做數學啥也不行,同樣會錯過它真正有價值的部分。

      更準確的說法可能是:AI正在學會做數學的體力活和工程活:跑套路、補漏洞、做形式化、寫稿改稿、查文獻。

      而數學真正的「靈魂」——提出深刻問題、創造新概念、把一個結果嵌進整個學科的知識網絡——仍然高度依賴人類。

      所以,陶哲軒這次深夜發帖想要說的,正在于此。

      未來的數學家,或許不再是孤獨的思考者,而是統領著硅基智能大軍的指揮官:在那片廣袤的數學原野上,人類指引方向,AI開路架橋。

      別斷章取義地神話AI,但也絕不要低估這股正在重塑真理探索方式的力量。

      參考資料:https://mathstodon.xyz/@tao/115871649394962391

      點個愛心,再走 吧

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