北大数学学者李欣意：AI 解千禧年难题是收割，不是创新

新智元 · wechat · 2026-10-03

新智元专访北大北京国际数学研究中心副教授李欣意，谈 OpenAI/Anthropic 近期「攻克」数学猜想的宣传风波。

核心观点：

解题≠理解：顶级猜想在数学界是「奖杯」，真正的价值在攻克过程中培养人类数学家与深刻理解。AI 的「解决」是「被解决了但完全没被理解」，不消化结果的暴力突破对文明是割裂的。
疑似训练数据泄露：其团队一位博后与 GPT-5.x 早期内测版探讨的未公开草稿，思路几乎原样出现在他人挂出的 arXiv 论文上（最终联合署名）。此前 AI 解 Navier-Stokes 也被质疑窃取了 NYU 教授的对话数据。
AI 是收割既有知识：他一个想了 20 年未解的猜想，一问 AI 就出结果，且用的是当年提出者用过的老办法——问题是「万事俱备只欠东风」，AI 只是在检索和穷举人类知识库。
算力账：AI 攻克 Navier-Stokes 或烧了约 2000 万美元 token，够雇 100 个顶尖数学家干一年。
Credit 分配：数学界认可 AI 成果本身，但荣誉只应给贡献了数学理解的人，不能发给「按按钮的抽奖者」。
必须养活「平庸」数学家：维持庞大的活人群体才能保住数学知识树、孕育顶尖天才；应用数学家受冲击更大，但人类大脑仍是能效比最高的「碳基计算集群」。
AI 软肋：几何、拓扑等高度依赖空间直觉的领域，AI 学得不好——只靠纸面文本训练，难以穿透只能意会的「Picture」。

访谈与随后陶哲轩等 25 位菲尔兹奖得主的联名公开信主旨相呼应。

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