随着AI系统破解难度日益增加的数学难题，却有一群世界顶级的数学思想家站出来表达了担忧：倘若机器加速产生答案，数学所珍视的某些东西——那些远比结论本身更具价值的东西——可能会消亡。
9月11日当地时间，包括陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨（Peter Scholze）在内的25位菲尔兹奖得主以首批签署者身份，共同发布了题为《人工智能在数学中的严重错位》（A Severe Misalignment of AI in Mathematics）的联合声明，指出AI企业与数学学界之间的目标正在产生深刻矛盾。
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陶哲轩随后在其个人博客”What’s new”公开发表了完整声明。据他所述，该声明的产生源于25位菲尔兹奖得主在最近七天内的集中讨论。正因为他们都认识到问题的紧急性，未再经历冗长的磋商周期，而选择了立即向外界披露这份声明。
该声明并未抹杀AI技术的数学进展，反而首先承认了一股已在展开的风潮：数月来，大规模语言模型在数学领域的才能迅速强化，可以攻克若干学科内久未有突破的核心问题。
然而矛盾也随之浮出。这25位数学学者指出，AI企业把问题求解视为评估模型表现的标杆，而学界所真正渴望的，恰恰不是争分夺秒地获取某个具体题目的答案。
声明指出，「AI企业的价值追求与数学学者的价值追求呈现严重偏离」。AI公司借助模型求解来彰显能力的这一路径，很可能对数学探索本身及学界生态造成伤害。
这些数学思想家的观点是：一道知名数学难题的价值，并非仅在于能否得出是非判断。历来，尚无定论的经典问题都像数学领域的「灯塔」和「坐标」。问题求解通常暗示着研究员触发了新的见地、创新的手段或崭新的观念。之后，这样的收获还得以学者间的专题报告、思想碰撞和持续提炼的形式在流转，最终才可能进入研究生乃至本科学生的学习材料。许多重大数学学说需度过数十年乃至几百年的时光淘洗，方可演化为广泛应用的理论基础。
联合声明再次强调，「求解不过是达成思想认知与深层理解这一根本目标的辅助手段和衡量指数」。
这正是25位数学学者对AI赛跑最感到不安的地方。当AI企业持续用「破解了若干历史难题」这一尺度去评价模型迭代时，本为衡量数学领悟的维度，可能倒转成为被算法急速提升的靶向。
声明提出警示：大量以加快速率产生「对错」论断，或许不是在涵养思想苗芽，反而可能毁坏滋生思想的沃野。
加速趋势引发的另一隐患是，数学发现自身离不开岁月的消化。
声明指出，某些AI给出的答案被仓促公之于众，留下的时间不足以完成学术论文的规范编写、萃取其内部真实的创新路径与原创洞察，或交代前人已有的相关探索。由此而生的是成果记述不清和知识产权纠纷的严峻局面。
就算AI能够自动生成精妙而新鲜的数学观念，这25位数学学者的看法是，人类数学工作者的使命并未划上句号。如若缺乏数学家对这些观念的深化研究，以及对其进入数学知识框架的整合工作，AI生成的念头就难以确实「活跃」，数学家之间关键的学问代际转移的脉络也会面临断裂风险。
超越「AI是否能参与数学」这一问题，更深层的忧虑落在：数学工作者该通过怎样的途径养成。
声明强调，在数学领域，最珍贵的资源莫过于人才库和创意火花。数学研究者设置作业题供学生去攻，不单纯盼望收获一份结果单，更为核心的意图，在于让学子在破题过程里锻炼从业必备的技能。数学理论的扩散同样有赖于学术讲座、一对一对话及严密的学术写作，需建立与既往研究的内在衔接，而上述活动全部依赖岁月投入与人际交流。
当机器日益高效地即刻输出最后结论之际，事态就此生变：倘若解决方案唾手可得，人们还会否甘愿投身于培育认知、萌生新议题和创造新观念所必要的探索历程？
有鉴于此，25位数学学者进一步将辩题扩展到了整个智力范畴。
声明宣称，「我们眼睁睁看着对认知类工作的广泛侵蚀正在发生」。众多领域，往日数年职业磨练的指向，不仅包括产出最终成品或答案，更包括积累认识广度，及发掘新议题、演生新见的本领。然而，站在人类沉淀知识的肩膀上，AI程序持续获得了直接生产相同结果的能力，进而造成了各方价值目标的深刻断裂。
值得注意的是，该声明并未呼吁摒弃这项技术。
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这25位学者鲜明表态，AI确实具备强化与提速真实数学探究及认知的潜在能力，该领域也应迎接伴随而来的调整。真正待定的问题在于，此番变革终将引领数学进步还是造成毁灭性冲击，其答案很大程度上依赖于掌控该技术的人做出怎样的决策。
由此一来，数学学界的思辨焦点，正由「AI能否回答人类未竟之题」渐向另一个更根本的提问转移：当算法日益精于输出结论，人类文明体究竟想从对数学的穷索中获取什么？
在声明的收尾处，25位菲尔兹奖得主向数学学界、AI技术研发机构和全球社群发出呼吁，都应当尽快正视这一议题。声明同时提醒各方，在AI重塑劳作执行方式的当下，切莫忽视那些工作原本意欲达成的终极价值。
