陶哲轩警告：AI 抢发或侵蚀数学与开放科学
围绕 OpenAI 求解 Navier-Stokes 方程的消息，数学家陶哲轩发表长帖并提出新的警示：数学自动化可能正在侵蚀数学领域本身；同时 AI 抢发风潮可能逆转数百年的开放科学传统。多位作者随即围绕透明度、知识边界、理解深度与偶然发现等角度展开延伸讨论。
已确认
- 陶哲轩以不可压 Navier-Stokes 方程的全局正则性问题（及 Euler 方程对应问题）为例说明：数学领域赖以生长的中间理论与方法是在人类攻克难题的过程中产生的，若 AI 直接跳过这些中间环节给出解答，后续研究将失去依托。
- 据 @GaryMarcus 与 @DynamicWebPaige 转述，陶哲轩进一步指出：如今仅是「某人在研究某问题」的传闻，就可能触发大规模 AI 驱动的攻关，在原创研究项目充分展开之前将其「压平」；这种激励结构可能促使研究者不再与社区分享有前景的研究方向，逆转数百年的开放科学传统，波及数学乃至所有科学与工程学科。
- 据 @GaryMarcus 汇总，陶哲轩对 AI 的态度近期发生明显转变：2024 年秋他对 o1 还持怀疑但乐观、期待人机共存的态度，此后转向连串警告，最近两天在 mathstodon 连发三条相关帖文。
- 陶哲轩还就 AI 领域的开放性表态：ChatGPT 的发布终结了机器学习/AI 研究的开放性，但该领域本就与工业界关系紧密；他担忧若这种封闭化蔓延到纯数学领域，将是一场文明层面的悲剧（据 @KordingLab 转发）。
- @DynamicWebPaige 强调，陶哲轩被认为是最温和、最支持 AI 的数学家之一，其担忧因此格外值得警惕；若分享猜想意味着立即被算力远超人类的系统抢先且不被署名，各学科将走向「黑暗森林」。
- @ValerioCapraro 转述陶哲轩观点：纯数学提出难题并非只为答案本身，而是因为人类解题过程推动领域发展；AI 不透明地「过早解决」这些问题会污染这一过程，甚至对数学整体进步造成净负面影响。他自称关注陶哲轩 20 年，认为其思考清晰度出众。
- @jjvincent（Engineering for AI 作者）转发并延伸陶哲轩长帖，指出透明度缺失——AI 解法的黑箱性抹去了通向未来研究方向的线索，人类失去了「沿路径探索」的机会；数学自动化可能正在悄悄削弱学科本身。
- @qberthet 提出另一视角的心智模型：数学知识像「知识之岛」，岛屿越大、与未知接触的边界越长，因此数学并非会耗尽的领域，任何新结果都会带来新问题。
- @tak3sh8 提出 AI 解题的局限：用 AI 解决问题的人往往不如花数月甚至数年苦磕问题的人那样真正理解问题，因此很难提出正确而有成果的下一个问题——这可能是 AI 加速解题却难以加速数学进步的核心原因。他还追问：假如 AI 解决了纳维-斯托克斯方程并留下大量 Lean 形式化证明，下一个有趣的问题是什么？
- @jjvincent 进一步将陶哲轩的观点推广到其他科学领域：科学史几乎是一部意外突破史——彭齐亚斯与威尔逊清理天线噪声时发现宇宙微波背景（CMB），研究酸奶发酵菌时发现 CRISPR；当科学被 AI 自动化后，这类偶然发现的时刻是否会消失，成为值得警惕的问题。
为什么重要
- 这一讨论触及 AI 时代的核心争论：数学与科学的价值究竟在于答案本身，还是在于人类求解过程中积累的理论与方法。若 AI 大规模「跳级」解题，传统以难题为引擎的学科组织方式可能需要重构。
- 陶哲轩关于 AI 抢发与封闭化的警告将讨论从「解题能力」扩展到「科研激励与学术交流生态」：开放科学传统能否在 AI 高速抢发的环境下存续，是比单一突破本身更具系统性的问题。
- 讨论因 OpenAI 的 Navier-Stokes 进展而发酵，从学术圈延伸至技术媒体，黑箱化求解对科研路径可延续性与偶然发现机会的影响值得持续关注。
2026-09-08 ~ 2026-09-10 · 18 条相关
一手来源
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