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方舟子时评：人工智能要颠覆数学研究了吗？

外来客 • 2026-11-02 05:08:25

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🧮 AI数学能力演进与教育冲击

  • 能力跃升原因：大语言模型经过优化及更高质量训练数据积累，其强大的联想与模式识别能力使其在数学解题上表现优异，并非真正具备智能或变聪明。
  • 教学困境：AI能瞬间解出普通数学题，导致教师无法区分学生是自行完成作业还是使用AI辅助，造成传统评分体系失效。
  • 制度调整案例：伯克利大学菲尔兹奖得主教授宣布不再批改和打分平时作业，只要按时提交即给满分，最终成绩完全由现场考试决定，这一做法可能促使美国高校取消平时作业计分，向中国模式靠拢。

📄 OpenAI论文发布引发的争议

  • 事件背景：2026年10月6日，OpenAI突然抛出700多篇论文，声称证明了约400道著名数学难题，部分难题证明后可获大奖。
  • 信任危机：数学家陶哲轩与OpenAI决裂，发表公开信抨击其破坏数学研究，自称从研究者转变为捍卫数学界尊严的“数学活动家”。
  • 验证困境：传统数学证明需经同行审稿及后续审核，而OpenAI发布的证明未经过此流程。由于证明篇幅长、领域细分且跨学科，非该分支专家难以快速判断真伪，导致大量“不知真假”的证明涌入学术界造成混乱。

🔍 形式化验证的局限性

  • 技术尝试：为自证清白，OpenAI对部分证明提供了由AI生成的形式化验证代码（如将费马大定理证明转化为1300万行代码，耗时11天）。
  • 存在缺陷：数学家指出这些AI生成的代码组织混乱且存在漏洞。英国三位数学家检查其中一份180页的代码时，仅看两页便发现代码与自然语言证明不一致，证明形式化验证目前仍不可靠。

🎓 对数学研究生态的影响

  • 原创性危机：AI声称已解决的难题多为数学家长期研究的课题，导致研究者面临停止工作或继续发表但被质疑剽窃的困境，尤其威胁博士生前途。
  • 价值缺失：纯数学猜想（如哥德巴赫猜想、费马大定理）证明本身无实用价值，其意义在于研究过程中发现的新方法与新思路。AI直接给出结果剥夺了人类探索过程的价值，导致新思想无法产生。

🇨🇳 中外学界观点分歧

  • 国际主流态度：国际数学界普遍反感OpenAI的做法，认为这种“技术写研究”会对数学发展起负面作用。
  • 中国学者立场：部分中国数学家（如清华薛姓教授、北大孙姓教授）视此为良机而非危机，迷信AI具备超越人类的审核能力，甚至幻想未来AI能批量生成定理并证明所有数学问题。
  • 逻辑谬误：有观点认为存在人类无法理解的数学概念，但数学本质是逻辑推理，专家只要具备基础知识即可判断对错，无法理解即意味着错误或无价值。
  • 深层原因：中国学界对AI的过度崇拜源于“人工智能大跃进”心态及学术界追求论文数量激增（“论文大跃进”）的需求，导致缺乏基本的逻辑思辨能力。

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