陶哲轩在菲尔兹颁奖现场:数学迎来百年新危机
陶哲轩在菲尔兹颁奖现场:数学迎来百年新危机
<p>这两天,王虹邓煜拿下菲尔兹奖可谓刷屏全网。</p>
但不到24小时,同一个会场,06年菲尔兹奖得主陶哲轩却当众泼下一盆冷水:
数学,正在迎来一场百年危机。
我相信,数学正在进入一个动荡的时期,一场关于数学价值观与实践方式的基础危机。

嗯?数学刚被推至聚光灯下,怎么就百年危机了?
这话要是一般人说,大家看个热闹也就过去了。
但说这话的,偏偏是陶哲轩——13岁IMO金牌,31岁拿下菲尔兹奖,此后近二十年里唯一获此奖的华人。
就连这次王虹和邓煜的成名作,合作者都出自他门下。
一个站在数学传承正中心的人,一个长期被视作「AI宣传委员」的乐观派,却偏偏在数学的高光时刻拉响了警报,而且用的还是「百年危机」这种词。
要知道,上一次数学界用到「危机」这个级别的词,还是一百多年前。
罗素悖论(1901)、哥德尔不完备定理(1931),逼着整个数学界回头检查自己脚下的地基,史称「数学基础危机」。那场危机折腾了三十年,最后换来一套严格的公理化框架,数学才有了今天这个可信的地基。
而这一次,陶哲轩说,要检查的东西换了:
上次是逻辑的地基,这次是价值观的地基。
讨论的基础:先假装AI已经赢了
陶哲轩这次在ICM大会上演讲的主题是《Mathematics in the age of AI》。
而一般聊AI和数学,大多数人都在吵同一个问题:AI到底行不行?
陶哲轩偏不吵。
他只甩了一组数据。一个叫First Proof的独立评测,专出全新的研究级数学问题,就是那种没有标准答案、发出来就是给职业数学家做的题。
今年5月28日,第二批10道题,在受控条件下测试四套AI系统,结果由人类专家评审。
10道题,AI以「可发表质量」解出了7道。单题算力成本,10到1000美元。

某种程度上,这已经能证明AI在数学方面的能力和潜力。陶哲轩还特意提醒:
市面上关于AI数学能力的证据,大多不是在受控科学条件下收集的,充满报道偏差,关键成本常常不披露。
First Proof是少数例外。
不过First Proof还不是重点,真正定调的,是他接下来的一句话:
一个猜想是不是真的,和你希不希望它是真的,是两回事。
言下之意,过去几年数学界关于「AI行不行」的争论,早已混入了立场、情绪和商业利益,证据一团乱麻,谁也说服不了谁。
所以不如直接换个思路:不吵了,绕过去。
为此他提出了一个「工作假设」:
请全场观众暂时假设,AI很快就能以合理的成本和质量,完成相当比例的研究级数学任务。我不是要你们相信它、接受它,或者希望它成真。这是一个条件分析。

这种处理方式真的很数学了(doge)。
他把整场演讲都包装成「猜想」、「假设」、「推论」的格式,因为在他看来,AI冲击数学界这件事,本来就不是一个数学问题,而是元数学问题,没法精确讨论。
所以不如借数学的语言,把它变得可以讨论。
基于这个前提,接下来的问题水到渠成:
数学研究,到底图什么?
如果解题这件事AI也能干,那数学家存在的意义是什么?哪些东西必须留给人类?
要回答这些,陶哲轩认为,你得先说清楚数学的目标。
以前这种问题可以甩给人文学科,数学家只管埋头做技术活。假设AI真的行了,这份奢侈就没有了。
数学的KPI,要被玩坏了
数学研究的理由其实有一长串:
解决未解问题、发展新理论、理解世界、建设共同体、培养下一代、创造有审美价值的作品……
过去几百年,这些目标高度绑定。解决一个大问题,通常顺带推进了理论、培养了学生、凝聚了共同体。
所以大家只盯着一两个指标干活,完全没毛病,剩下的目标放在心里就行。

但陶哲轩搬出了一条所有打工人都熟的定律——古德哈特定律(1975)。
当一个度量成为目标,它就不再是好的度量。
定律名字你可能不熟,但内核一点就通。
这不就是KPI陷阱吗?老板定了什么指标,大家就围着指标做文章,指标本身反而失灵了。

陶哲轩表示,生成式AI天生「不接地」的性质,再加上AI公司的商业激励,让AI工具在这条定律面前格外脆弱。
过度的AI优化,可能让数学那些原本互相绑定的目标,开始互相脱钩。
空口无凭。
陶哲轩当场做了一个推演:就拿「解题」这一件事,看看目标会被逼着改多少次。
先说结论,整整5次。
第一版:解决尽可能多的未解问题。
听起来没毛病,但这个KPI的漏洞在AI出现之前就人尽皆知:
真按这个优化,你会收获海量对黎曼猜想的错误证明。
行,那就打补丁。
第二版:解题,并验证其正确。
有Lean这类证明助手,AI时代的验证确实在加速,但新的坑马上出现:
如果AI生成了一个超长证明,机器验证通过了,但没有一个人类看得懂,包括当初提示AI的那个人,怎么办?
这不是科幻。
陶哲轩指出,在收录传奇数学家Erdős遗留问题的网站上,已经躺着几十份AI生成的证明提交。
很多大概率是对的,但没有一位人类专家自愿站出来核验背书。
更离谱的是,有些提交者自己承认「我没这个资格验」。

我们会不会拥有一个已被验证的重大定理,却没有任何人类理解到能把它讲明白?
没办法,只能继续打补丁。
第三版:解题、验证,并清晰传达。
那让AI把证明写漂亮点总行了吧?
陶哲轩给当前AI的数学写作打的分数很微妙:拼写、语法、排版近乎完美,甚至可以说「完美过头了」。
问题出在别处。
AI写的证明,琐碎处啰嗦,关键处却一笔带过。
更糟的是,AI会把证明打磨得过于丝滑,难点和易点读起来一样轻松。
这使得一篇证明读下来,读者以为自己懂了,合上屏幕却发现什么也没留下。
于是有了整场演讲最反直觉的结论之一:
人类表述里的瑕疵,反而可能对读者有益。
为了证明这一点,陶哲轩放出了一张私藏照片——
1991年Bourgain的一篇论文,页边写满了年轻陶哲轩的手写批注。
其中一句批注是:I hate Jean Bourgain。

看不懂、被卡住、边骂边啃,这个过程本身就是数学传承的一部分。
他还引了Thurston在1994年的话:
我们不是要完成定义、定理和证明的抽象生产配额。成功的度量,是我们所做的能否让人们更清晰、更有效地理解和思考数学。
好,那再叠buff。
第四版:解题、验证、清晰传达,并被共同体消化和接受。
一个成果要真正算数,还得被其他数学家消化、认可、用进自己的工作里。
而这个环节,快不起来。它依赖人类编辑和审稿人的志愿劳动,声望还不如「第一个解出来」,却是把个人成就转化为集体进步的唯一通道。
陶哲轩说得很直白:
共同体的接受,是一个外部过程,无法由作者和他们的AI工具单方面优化。
最终版:以上全部,并纳入领域的定论体系。
不止上一环,陶哲轩还说,连发表都不是一个成果的最终状态。
关键成果最终要进教科书,教给下一代,他管这一步叫证明的「正典化」。
它是全流程最慢的一环,需要整个共同体慢慢磨出共识,是最没法用AI加速的环节。
但它是整个流程中最有价值的部分。
证据就在眼前。
AI今天能在数学上大杀四方,靠的正是人类数学家几百年来一块砖一块砖砌出来的正典理论。

五次改目标,画出了一条完整的流水线:生成、验证、表述、发表、正典化。
现在,把工作假设代入这条流水线,会发生什么?
从证明稀缺,到证明过剩
陶哲轩的判断是,每一个环节都会堵车。
他用了一个电气工程术语:阻抗失配,各环节流速对不上,整个系统就会失效。
- AI生成的证明堆着等验证;
- 验证完的堆着等一份人能读的写作;
- 写好的稿件淹没传统同行评审;
- 连发表了的成果,也多到共同体来不及整理成定论。
他给这个病起了个名字——证明消化不良。

然后是全场分量最重的一句判断:
数学,将从「证明稀缺」的时代,进入「证明过剩」的时代。
几千年来,数学的一切文化、荣誉体系、评价机制,都建立在「证明是稀缺品」之上。
第一个解出问题的人拿走全部荣耀,天经地义。
当证明变成批量商品,这套体系的地基就松了。
而且陶哲轩提醒,消化不良的症状已经出现了,有些压力甚至在AI到来之前就在积累。
应对之策:讲不明白,就别发表
那该怎么办呢?
陶哲轩把方向指给了今年6月发布的《莱顿人工智能与数学宣言》,并加上了自己的注解。
第一条,披露AI使用。
要避免最坏情形,人人都偷偷用AI,又为躲避同行白眼而集体装没用。
要把负责任的披露变成常态。

第二条,降低「第一个解出」的权重,提高「消化」的权重。
表述、发表、正典化,这些过去被视为二等工作的环节,将成为最稀缺的能力。

宣言里还有一条被他重点圈出:
用了AI,正确性和引用的责任也完全归人类作者。
顺着这条,他给出了自己的经验法则,也是全场最硬的一句:
如果作者不能令人信服地证明,自己可以就其成果做一场清晰的、专家水平的、正确且归属得当的报告,那么这个成果就不应该发表。
翻译翻译,AI可以帮你解题,但讲不明白,就别发表。

至于AI该用在哪,陶哲轩划了条线:
教育和人才培养领域,要强调属人的部分,严格限制AI(他点名的还有招聘、经费申请、公众科普,都需要同样的分析);其他领域,数学界要主动出击,按自己的条件定义规则,而非等着被AI公司的产品逻辑推着走。
到了最后,他号召大家:
整个共同体需要坐下来,就AI的能力和数学的价值观,来一场开放而诚实的讨论。


一百年前那场基础危机,折腾了三十年,最后给数学换来了一套更坚实的地基。
这一次,如果处理得当,结局也一样。
One More Thing
有意思的是,在这场忧心忡忡的演讲里,藏着两个特殊脚注。
第一个,在「百年危机」那一页的破折号旁边:
本slides中所有破折号,均为人类生成(懂的都笑了)。

第二个,在呼吁披露AI使用的那一页。
陶哲轩以身作则,提示大家:
本slides使用了AI进行文本补全和图表生成。

一边警告危机,一边熟练用AI,还顺手玩梗。
这大概就是他想示范的姿势:
不拒绝,不隐瞒,但规则得数学家自己定。
陶哲轩演讲PPT:
https://teorth.github.io/tao-web/slides/age-of-ai-icm-2026.pdf
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