2026年9月11日，包括陶哲轩（Terence Tao）、彼得·肖尔策（Peter Scholze）、玛丽娜·维亚佐夫斯卡（Maryna Viazovska）、邓煜等在内的25位菲尔兹奖得主联合发布公开声明《人工智能在数学中的严重错位》（A Severe Misalignment of AI in Mathematics）。声明指出，AI公司将解决著名数学难题当作模型能力的基准测试与公关展示，其目标与数学共同体的目标“严重错位”，正在对数学这门科学及其传承造成伤害。声明已发布在陶哲轩博客及专门网站 mathandai.org，并开放继续联署。
详细情况：声明核心主张与背景
声明承认，过去几个月大语言模型的数学能力“急剧提
升”，已能解决多个领域的重大未决问题。但签署者强调：数学的核心目标并非单纯“得到答案”，而是通过问题解决过程获得概念理解、新方法提炼与深刻洞察。这些过程需要时间，并建立在人类互动与共同体内的知识传承之上。
他们最直接的批评集中在当前AI公司的实践方式：
- 结果常被“匆忙宣布”，缺乏完整写就的证明、新方法的清晰提炼，以及对前人工作的充分引用；
- 由此引发严重的署名、优先权与潜在抄袭争议；
- 若没有数学家愿意投入时间消化、验证并将结果融入数学体系，AI产生的想法将难以真正“活起来”，人类数学家之间的关键知识传递链条也可能断裂。
声明横跨近半个世纪的菲尔兹奖得主，从1978年的皮埃尔·德利涅（Pierre Deligne）到2026年的邓煜，几乎囊括了当代最有影响力的一批数学家。陶哲轩表示，声明由25位得主在过去一周内紧急讨论形成，因“情况已足够紧迫”而尽快发布。
这一表态直接呼应了此前一周的激烈争议：OpenAI宣布约1万个AI智能体在88小时内给出纳维‑斯托克斯相关千禧年难题的关键突破，并完成Lean形式化。同期，部分人类数学家在相关问题上也取得进展，并出现关于时间线、灵感来源与署名的公开质疑。声明虽未点名具体公司，但多家媒体将其解读为对当前“以难题作秀”模式的集体回应。
可能影响：从数学到更广泛知识生产的警示
1. 对数学研究与共同体的影响
声明将“理解”置于“答案”之上，提醒整个领域：当AI能以远超人类的速度产出可验证结果时，如何保证新知识被充分消化、教学与传承，而非沦为难以理解的“黑箱答案库”。若数学家逐渐退出对AI结果的深度介入，学科的人文与教育功能可能受损。
2. 对AI公司与研发模式的影响
将著名开放问题当作公开基准，虽能快速展示模型能力，却容易牺牲学术规范与共同体信任。声明可能促使部分实验室在发布重大数学结果时更注重完整证明、清晰贡献划分与与数学家的协作，而非单纯追求“首发”与媒体声量。
3. 对科学发现范式的更广泛启示
签署者明确指出，这并非数学独有问题，而是“更广泛错位”的一部分，将影响其他科学与创意职业。当AI在物理、生物、代码等领域同样快速给出结果时，类似的“答案与理解脱节”风险会同步出现。如何让AI真正服务人类理解，而非取代理解过程，成为跨学科共同议题。
4. 潜在积极与紧张并存的局面
声明并不否定AI的数学能力进步，也有数学家继续积极探索人机协作。真正的张力在于：速度与深度、商业激励与学术价值、自动化验证与人类洞察之间如何平衡。后续更多联署、学术会议讨论以及AI实验室的回应，将决定这一呼吁能产生多大实质影响。
5. 对公众与政策的影响
顶尖数学家的集体发声，使“AI是否正在改变知识本质”的讨论从技术圈走向更广泛社会层面。它可能推动资助机构、大学与科技公司重新审视如何评估AI在基础研究中的贡献，以及如何保护人类在理解与传承中的核心角色。
结语
25位菲尔兹奖得主的联名声明，是数学界对AI快速渗透基础研究最强烈、最具象征性的一次集体回应。它不是简单的“反AI”，而是对当前激励结构与发布文化的深刻质疑：当解题被当作通关副本与能力展示，数学最珍视的理解、洞察与人与人之间的知识传递，是否正在被边缘化？
陶哲轩等人提出的核心问题——“在AI改变工作方式的同时，我们如何不失去这项工作原本要达成的目标”——不仅关乎数学，也关乎所有依赖深度思考与累积理解的知识领域。声明已发出，联署仍在继续。数学与AI的关系，正在从技术竞赛进入价值与范式的公开辩论阶段。
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