北大07级数学系校友：O/A两家做的事，在毁掉数学系的年轻人

新智元报道 上个月，OpenAI和Anthropic开始极限内卷。这边刚宣布攻克了一个尘封百年的数学猜想，那边马上反手甩出一个破解千禧年难题的大新闻。 而社交媒体，也陷入一场流量狂欢。 作为科技媒体，我们号也跟进报道了最新进展，获得了极高的热度。然而，就在一篇《OpenAI又拿下一个千禧年难题》发出后不久，北大北京国际数学研究中心（BICMR）副教授、北大07级数学系校友李欣意，主动找到了我们，说想要聊一聊。 那个下午，我们进行了30多分钟的谈话。 对于这些硅谷大厂的做法，他的语气充满了深深的忧虑和无奈。 他对我们说起，他们的粗暴做法，是如何伤害整个数学学术共同体，又是如何毁掉那些刚刚对数学燃起热情的年轻人的。 结果，仿佛是某种历史的默契，就在我们结束这场深谈的第二天，陶哲轩在内的25位菲奖得主，就联名发出了公开信，主旨与我们的谈话如出一辙。 以下，是我们对这场对谈的深度还原。 难题是用来探索的， 不是给硅谷公司「刷榜」的奖杯 普通人或许以为，顶级的猜想和难题就是最终Boss，现在AI一秒钟打倒了Boss，所以AI赢了。 但在真正的数学研究者眼里，这种逻辑荒谬且致命。 「解决这些猜想，其实只是一些奖杯。这些奖杯现在被AI拿到了，对数学界来说并不见得是件好事。」 李欣意表示，在数学界，之所以要一代代人前赴后继地去攻克一个难题，最终目的并不是为了那个刻在墓碑上的结论，而是为了在这个漫长的征途中，培养一代又一代的人类数学家。 「大家当然有这个目标去努力，非常好。但是做出来也好，做不出来也好，其实关系没有那么大。真正重要的是，在解决这个问题的过程中，人类产生了无数深刻的理解。」 他把矛头直指O家和A家最近的PR手段。 传闻中，OpenAI解决了诸如霍奇猜想、BSD猜想等神级难题。但在专业人士看来，这种「解决」必须打上一个引号。 按照克雷数学研究所的标准，AI给出的答案，或许勉强算是某种维度的「解决」，但这种解决，对于人类文明是极其割裂的。 「这其实是一种『被解决了，但完全没有被理解』的状况。如果这是人类数学家解决的，他在漫长的证明过程中，会产出足够多、足够丰富的理论理解。但现在的问题是，AI不管是找出了一个反例，还是给出了一个结果，人类根本没有消化它。」 比暴力解题法更可怕的，是硅谷公司配合进行的宣传。这种PR，正在向公众传递错误的观念——人世间不再需要人类数学家了。 「这种宣传，除了吓到那些原本想学数学的年轻人，还会让那些做经费决策的人被假象误导。」 「数学界还是需要活人，还是需要以同样的力度去支持活人数学家。具体数学怎么做可能会发生变化，评判人的标准也会变化。但是，如果对这种虚假繁荣不加批判，实际上就是在为糟糕的未来推波助澜。」 吸干了人类智慧的精华，却要毁灭产生精华的群体 而且，AI的「神迹」，究竟有多少是真正的原创？ 访谈中，李欣意向我们透露了一件刚刚发生在他身边的真事。 他的团队里有一位博后研究员，曾经花了非常长的一段时间，死磕一个冷门的数学猜想。 研究过程中，他习惯性地借助了大模型（GPT-5.x时代的早期内测版本）作为辅助，一边和AI探讨，一边推演自己的思路。 然而，噩梦般的事情发生了。 就在这场访谈的当天，有人在arXiv上挂出一篇论文。论文的核心思路和内容，几乎和那位博士后存在电脑里的草稿一模一样！ 挂出论文的，是一位主业是搞物理的研究者。 对于这位物理研究者来说，发表这篇跨界论文，根本不在他的主业研究里。对他而言，更像是一场玩乐心态的「抽奖」——他用AI跑出了一堆看似严谨的结果，觉得挺有意思，然后就直接署名挂了出去。 「这就好比你可以很开心地随便搞点别的研究，让AI给你写个稿子，成了就是白捡的。」 最后，这件事因为发现得早，双方比较友好地协商，以「联合署名」的方式收场，但这揭示了一个恐怖的真相—— 人类数学家与大模型探讨的未公开草稿，正在被AI公司肆无忌惮地拿去做「训练饲料」，然后再以「AI自主发现」或者「外行抽奖」的形式，堂而皇之地吐出来。 在此之前，关于AI解决纳维-斯托克斯方程的突破，也被学界广泛质疑，AI是窃取了纽约大学某位教授之前与模型的对话数据。 李欣意痛心地总结道：「你吸取了人类智慧的精华，却要毁灭产生了这种精华的Community。」 所以，AI到底有没有独立发现新证明的能力？ 我们提到前段时间的「协和医生解决矩阵论难题」事件，一个完全没有专业数学背景的医生，仅仅通过优秀的prompt，就让AI吐出全新的证明，这可能吗？ 李欣意回答说：「那个证明所需要的原料其实已经在那里了。那个猜想可能最近很多年都没有人再去尝试证它了。但他试了，现在AI聪明到一定程度，它的Trick就能把以前所有的文献线索串联起来，一下子搞出来。」 甚至连他自己，前两天也遇到了同样的情况：一个自己苦苦想了半年、在数学界Open了整整20年的猜想，他去问AI，结果一问就问出来了！ 而且AI所使用的，正是当年提出这个猜想的几个人之一曾经用过的老办法。 也就是说，这些问题其实已经是「万事俱备，只欠东风」的状态。 理论有了，方向有了，只缺一个能够瞬间检索所有人类记忆库并进行暴力穷举的机器。 这不是AI展现了什么超越人类的独立创新能力，这仅仅是对人类既有知识库的一次收割。 为什么要养活一帮「平庸」的活人？保住人类的知识树 所以现在，一个残酷的问题摆在了学术界面前：这些学术成果的Credit，到底该给谁？ 是给那个花了十年心血构思底层体系的数学家？还是给那个仅仅敲了几句提示词、按下了回车键的「抽奖者」？ 「我们今天其实自己老师们开会，还在激烈讨论这个事。」李欣意向我们透露，「首先，你认不认可AI做出来的数学成果本身？我们认为是认可的，因为数学成果本身是客观存在。但是！」 他话锋一转：「作为数学这个共同体，我们需要确定把Credit给谁。谁能因此拿到教职？谁能拿到国家自然科学基金？我们认为，绝对不应该把奖励发给那些仅仅是按了按钮的人。你必须输入了自己的数学理解，在Understanding上有所贡献，才能得到荣誉。」 这也牵扯出一个更宏大命题：人类社会，究竟为什么要去养活这么多数学家？ 从功利的角度看，绝大部分的数学基础研究，在当下的现实世界中是没有任何具体用处的。它们只是作为未来几十年甚至上百年后，某项科技爆发时可能「有用」的理论备选。 而现在，说得难听一点，它们全都沦为了AI的「训练饲料」。 但是，如果因此就停止对人类数学家的支持，那将是一场自杀。 「为了长久地保持人类社会里还有人能够『懂数学』，我们就必须维持一棵极高的数学知识树，维持一个庞大的人类数学家群体。」 「你不能说，我只要学会教科书上的东西就得了，然后我再把教科书教给下一代。这就变成了死记硬背。在这个过程中，为了能够真正理解数学的底层逻辑，你一定得在一个更高的水平上懂数学——也就是说，你得亲自去研究数学才行。」 为什么不把有限的钱集中起来，只去发展「真正有用、能立刻变现」的数学？ 答案就是：因为你必须养活这一大帮人，必须允许他们去干大量「没用」的事。你不能只想着在金字塔尖掐尖。如果没有庞大基数的、甚至看起来有些「平庸」的数学家群体作为土壤，根本不可能诞生出陶哲轩这样的顶尖天才。 现在，即使有了AI，还是得需要把这些人类的脑子练起来。 应用数