10月20日，一场对谈登上知乎热榜：对话双方，一位是菲尔兹奖得主、SAIR基金会主席陶哲轩，另一位是今年新科菲尔兹奖得主、芝加哥大学教授邓煜。 话题引爆点并不在对话本身：几天前，OpenAI一口气公开了722篇由内部模型生成的前沿数学手稿，公开仅两天，仓库第一份更新日志就撤回了其中3篇——原因是一个正负号写错。全网因此争论"AI是否要取代数学家"。知乎
两位菲尔兹奖得主在对话里给出的答案，恰恰绕开了这个问题。他们一致拒绝"支持AI还是反对AI"的二选一，并把真正的分界线从"AI能不能解题"挪到了另一个地方：这些证明人类能不能看懂、思想的来路能不能追溯、研究方向的决定权还在不在科学共同体手里。在他们的框架里，数学与AI不是替代关系，而是一场关于"理解"和"归属"的制度之争。
风暴的起点：722篇手稿和一个写错的符号
OpenAI的发布集中在其openai/math仓库：722篇AI生成的数学手稿，覆盖从霍奇猜想到Navier-Stokes方程等前沿问题。10月8日，该仓库公布第一份更新日志：3篇手稿被撤回、14篇被修订、13篇更新引用，总数降至719篇。机器之心
被撤回的3篇全部属于霍奇猜想相关的第032号成果族。按照OpenAI的撤稿说明，问题出在第一篇论文在一处关键论证中把一类几何操作的符号记成了+1，而按其自身约定应当是-1——一个本该归零的计数变成了非零，后续整套构造失去支撑，另两篇借用该构造的论文被连带撤回。OpenAI同时强调：撤回的是证明，不意味着命题本身错误，原稿仍可通过归档链接查看。机器之心
更能说明问题的是另一组数字：截至这份更新日志，719篇中约300篇主结果完成了形式化验证，占比约42%；而出错的恰恰是没有Lean把关的部分——对照仓库目录，这次被撤回和实质修订的内容，几乎都落在没有Lean形式化的部分。 按SAIR对这期对谈的介绍，这批成果发布后，包括OpenAI自己在内，并没有人能充分理解。机器之心哔哩哔哩
陶哲轩：解题是"副产物"，数学要的是理解
对谈中，陶哲轩对这批成果的定位毫不客气。他说，AI科技公司几乎是在无意间解决了这些问题，对它们而言数学只是训练更通用模型时有用的基准，这些成果成了某种副产物——你甚至可以说是"有毒废料"，随后它们得想办法处理，或者得由我们来处理。36氪
在他看来，这正是公司与数学界的目标错位："我们不是为了解题而解题，我们想要更广泛的理解和洞见。"理想的做法是产出证明的公司与数学家合作把成果解释清楚——也许应该邀请一些数学家参与，在项目开始之前就加入，而不是事后再来收拾残局。哔哩哔哩
他更深的担忧指向知识传承：“AI有时给出的答案无法一路追溯到源头，或者没有展示这些想法来自哪里。这样一来，我们开始切断思想的传承链条”，而科技公司有动机淡化这一点：想让人以为这些AI仿佛凭空解决了问题，没有借助任何前人的成果。 对于"人用AI会变弱还是变强"的争论，他反对贴标签：现在人人都想被划成两派，“支持这个，反对那个，但技术从来没有这么简单”——你可以问一个人支持汽车还是反对汽车？支持互联网还是反对互联网？真正要做的是兼得两者的好处：用上提速的强大工具，同时"保留那些慢慢做科学、做数学的方式所带来的好处，包括增进理解、建设共同体，让人类持续掌握对一个学科的理解"。哔哩哔哩36氪
邓煜：解题和理解之间，划出了"第二条边界"
与外界的想象不同，邓煜对AI本身的态度相当正向：这些证明"真的很了不起，里面有非常漂亮的新想法"，“AI向人学习，学习人的想法，并且创造出自己的新想法”，这是一种"人类与AI的共同演进"。36氪
他给AI定性的那句话，也被知乎问题页摘进了问题详情："AI是一种工具，无论好还是坏，都不是它与生俱来的属性。真正重要的是整个体系，也就是围绕这种工具形成的体系。"开放，被他点名为工具能否健康服务共同体的关键特征。知乎
而他真正留给这场讨论的概念工具，是"两条边界"：所有问题之中，有一圈"已有证明的问题"；已有证明之中，又有一圈"我们能理解其证明的问题"。在过去，有了证明就意味着有人能理解它，第二条边界不成问题；而现在，如果只有AI知道证明，这第二条边界就出现了。哔哩哔哩
他的批评则落在最具体处：如果能看到AI的思维链，研究者至少还能大致了解它是怎么得出结果的、查阅了什么材料，“但如果连这一点都不提供，就实在太荒谬了”。 今年9月，他还曾在社交平台说：如果AI能解决所有数学问题，他就从数学界"退休"去写百合小说。半句玩笑，也划出了他的界线——解题从来不是他做数学的全部理由。36氪
共同的答案：不是站队，是一个开放数学模型计划
对谈真正的落点，是两人在推进的另一件事。今年9月18日，陶哲轩代表SAIR基金会（科学与人工智能研究基金会，2025年由他联合创立的非营利机构）宣布启动"开放数学模型计划"：为数学及科学研究构建开放权重模型与配套开源工具，训练数据附带可追溯来源，模型发布时同时报告失败与局限，数据与治理权归学术共同体。量子位
按访谈时的进展，团队的新模型仍在筹备，率先推出的是OpenMathOS——一个整合现有开放模型、研究工具与协作功能的工作平台。 陶哲轩明确说，采访时还没有他们自己的新模型，平台先使用现有开放模型；他也肯定商业模型的文献检索能力。 计划把第一阶段聚焦在理解艰深论证、核对文献、形式化证明这些日常科研场景上，由社区决定模型的训练方式与评测内容。36氪哔哩哔哩
他们谈到的AI时代人类分工因此有了具体指向：机器承担繁琐推导，人负责提问、规划证明路径、引入新想法、决定下一步往哪走——数学共同体要奖励的，从来不只是解题，还有解释、洞见与共同体建设。
这把尺子，对普通人同样成立
这场对谈之所以超出数学圈，是因为它的问题人人都会遇到：AI把答案交到你手上之后，发生了什么？一个可以直接拿来用的判断标准是：得到答案之后，你是否更有能力解释、核查，并提出下一问。 如果你的能力在退化，问题不在工具，而在围绕工具形成的那个体系——这正是两位数学家拒绝站队、转而重构规则的原因。哔哩哔哩
热榜下的讨论也在沿类似方向分化。获赞最高的回答（695赞）提醒了另一种紧迫：人做出一道难题，同行会沮丧、会嫉妒；但AI没有情绪，“假如有个问题，是当前人类做出来而AI没做出来的，那么AI就会迅速学会人类的新做法”，并很快把方法推到创始人都想不到的新高度。 而另一派回答强调，大模型的优势更多来自能容纳远超人类工作记忆的信息量，提出问题、判断方向仍是人占优的部分。两种解读都与对谈的前提不冲突：他们拒绝的，是把数学（以及一切智力工作）的价值压缩成"谁解题更快"。知乎
