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陶哲轩长文回应OpenAI破解Navier-Stokes

OpenAI 宣布求解不可压 Navier-Stokes 方程后，陶哲轩提出 AI 过早攻克关键开放问题或反噬数学发展，引发多位作者讨论；随后他发布长线程深入回应，Chollet 转发称赞其洞见。

2026-09-08 ~ 2026-09-09 · 2 集 · 8 条

第 1 集 · 陶哲轩称AI过早破解难题或反噬数学发展(2026-09-08,5 条)

陶哲轩提出，AI 若过早攻克数学关键开放问题，可能反噬整个领域的发展，多位作者随后围绕这一观点展开讨论。

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。
  • @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。
  • @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？

为什么重要

  • 这一讨论触及 AI 时代的核心争论：数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。

第 2 集 · 陶哲轩长文回应 AI 破解 Navier-Stokes，Chollet 力荐(2026-09-09,3 条)

OpenAI 宣布求解 Navier-Stokes 方程后，数学家陶哲轩发布长线程深入回应，François Chollet 转发并称其非常有洞见、值得一读。网友 Darpinian 也加入讨论，针对 Chollet 对 AI 前沿数学的担忧提出反直觉观点：即使数学家会为人类驱动的前沿数学消亡而惋惜，其他依赖数学的学科反而可能受益更多。