陶哲轩为何转向AI减速派？25位菲尔兹奖得主联名炮轰OpenAI

不er，陶哲轩咋成AI减速派了？？

SAIR最新演讲，陶哲轩正式向模型公司开火：

你的菲尔兹奖得主 Cédric Villani ，在看到OpenAI拿下千禧难题后，直接瘫软了。。。

我大受震撼……

简直跟世界末日一样，这是数学界有史以来从未见过的浩劫。

但我往前翻了下发现，仅仅在3个月前，这哥们对AI的态度还是嗤之以鼻啊。

LLM根本没有智能，连洗车问题都会答错，只不过是统计学复读机。

洪水是一视同仁的。

面对光速迭代的大模型，即便站在人类智能金字塔尖的天才数学家们，也终于感受到了核弹爆炸的威力。

（bushi）

太魔幻了家人们。

2026年3月，他在IPAM会议上公开呼吁同行别太死板，称当前AI在数学和理论物理领域已经 “ready for primetime” ，能省去大量的无用功。

同月接受《MIT科技评论》专访时，陶哲轩更是兴奋地断言：

数学正经历一场哥白尼革命。

今年春节前，我们也采访过陶哲轩。当时他有句话让我印象特别深刻：

未来，甚至连初中生都能借助AI+Lean的方式，对数学前沿研究做出贡献。

在陶哲轩那时的蓝图里，数学将迎来一次前所未有的创造力井喷，未来一片光明。

关于这点，陶哲轩打了一个比喻，非常精妙——

未解决的数学问题就像灯塔。

大多数人出海不是为了灯塔所在的地方，但灯塔是照亮了整片海域与地貌，让人们能够安全航行。

长期以来，公众普遍认为数学家的职责就是解决困难的数学猜想。

但解决了又有啥用呢？

基本没啥直接的实用价值，治不了癌症、攻克不了核聚变……

相比医学、能源专业，数学可以说相当是纯粹的基础研究了，完全由人类的好奇心驱动。

无论是给孩子出的思考题，还是千禧难题，它们本身，从来不是终点。

真正珍贵的是，是在研究问题的过程中，沿途建立起来的工具、理论框架和洞见。

陶哲轩表示，一个数学证明正常的完整生命周期，通常有五个环节：

看到问题所在了吗？

AI模型如今在第一步「生成解答」和第二步「Lean形式化验证」上疯狂加速，但后面三步——

理解、消化、写教科书，进度几乎为零啊。。。

甚至连按下回车键生成证明的人，都搞不明白刚刚发生了什么。

结果就是一场前所未有的知识拥堵。

人类突然生产出大量证明，却没有人理解，没有人发表，没有人解释。

这就像20世纪初的交通状况：原有的街道是为行人和马车设计的，汽车突然被发明并直接涌入同一条街道，结果造成了全面的拥堵与瘫痪。

陶哲轩称之为Proof Indigestion（证明消化不良）。

但陶哲轩补充道，这可能也不是模型公司的本意，他们想干也没办法。

新的数学问题与前沿方向，往往诞生于撰写教材体系时的查漏补缺，或是人类在漫长思考与摸索过程中的偶然发现。

用体细胞克隆出一只小鼠，再用这只克隆小鼠的细胞继续克隆，一代一代往下克隆……

但问题是，克隆技术本身就有损耗 ——

每次克隆，端粒缩短、表观遗传印记丢失、体细胞突变累积等问题都会叠加。

迭代代数越多，这些缺陷积累得越严重，最终后代会出现发育异常、存活率下降，甚至根本活不下来。

我们必须慢下来。这个速度太疯狂了，完全没有理由这么快，一点理由都没有。

而关于陶哲轩的态度转变，其实也早已草蛇灰线。

一直有在讨论AI数学相关风险，只不过被OpenAI「截胡」千禧难题这茬一搞，终于将问题摆到了台前——

亲自牵头成立「复仇者联盟」（bushi）、联合Peter Scholze、邓煜以及Pierre Deligne等 25位菲尔兹奖得主 联名写了一封公开信，炮轰OpenAI等模型公司。

菲尔兹奖得主 联名写了一封公开信大致意思就是说，AI公司不能把数学打benchmark刷，这种做法与数学界追求的目标，是严重错位的。

数学研究真正珍贵的是推导过程中的「认知摩擦」。

光靠大力出奇迹量产True/False ，会毁掉思想生长的土壤。

这之后，陶哲轩又在个人网站上写了好几篇博客，详细探讨过这个问题。

模型公司这边，也有新动态。

面对25位菲尔兹奖得主的集体抗议，始作俑者OpenAI，终于给出了官方回应——

宣布成立一个设在普林斯顿高等研究院（IAS）的独立顾问小组——「数学与人工智能顾问小组」（Advisory Group on Mathematics and AI）。

OpenAI表示，这个小组将为新兴研究成果的审查和传播提供建议，帮助评估成果的重要性，协调传播方式。

但是。。。

我仔细看了下OpenAI的官方声明，发现里面 白纸黑字写着这样一句话 ：

但想要阻碍我人类之光、模型双子星OpenAI的IPO之路？

门都没有。

管你啥数学研究，管你啥菲尔兹奖得主的，都是我IPO的一环，全部跟程序员坐一桌去吧！