为何陶哲轩呼吁放缓AI发展？数学界无法忽视的“证明消化不良”

他呼吁放缓的不是AI本身，而是那场把数学当跑道刷分的失控竞赛。

2026年10月6日，OpenAI在GitHub上一次性公开了一批内部AI模型生成的数学手稿，共722篇，对应372个成果组。第二天，陶哲轩在博客全文转载“人类数学协会”（AHM）的声明，呼应其中呼吁数学家停止与OpenAI合作的内容。事件随后冲上中文热搜，被转述的标题更直白：25万数学博士面临绝境，必须放缓AI。知乎微博微博

但别把他当成抵制新技术的老派学者：《Quanta》杂志曾为他撰写人物特写，标题是“陶哲轩如何成为数学界的AI布道者”。自2023年起，他就在试验用OpenAI的模型辅助计算、写代码、查文献，甚至研究所在经费吃紧时也接受过OpenAI的研讨会赞助。这样一个人喊出“放缓”，答案其实只有一句：AI生成证明的速度早已跑赢人类验证和理解的速度，而刷分的激励结构里，没有人有理由先停下来。知乎知乎

证明消化不良：交得多，读得懂的人太少

在SAIR的演讲里他直言：“必须慢下来。完全没理由这么快，一点理由都没有”。知乎

他把一个数学证明的生命拆成五步：生成解答、形式化验证、理解、消化、写进教科书，而大模型只在头两步疯狂提速——“后面三步——理解、消化、写教科书，进度几乎为零”，像把汽车一股脑放进为行人和马车设计的街道，他称之为“证明消化不良”。知乎

他在7月国际数学家大会报告里给出的标准更硬：“一份没有任何人能够恰当地解释的证明，即使已经通过形式化验证，也应当被视为尚未完成”。他自己的数字同样坦白：OpenAI公开的三百来项结果，他只看了大约10篇。同一周，Anthropic在工程博客里说的是同一件事——人的时间和注意力是稀缺资源。知乎知乎

错位的赛道：刷分游戏挤掉了认知摩擦

冲突不是从10月才开始的。9月8日，OpenAI宣布其内部模型给出了纳维—斯托克斯方程——七大千禧年难题之一——的一种解答，纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特随即质疑OpenAI抢先推进了他与Anthropic研究员正在开展的工作，OpenAI否认不当使用数据。9月11日，陶哲轩、邓煜、舒尔茨等25位菲尔兹奖得主联合发布公开声明《AI在数学中的严重错位》，直指AI巨头把求解数学问题当作基准测试推进的做法，在伤害数学研究与数学界生态。知乎微博

他转述联名声明的逻辑一针见血：“数学研究真正珍贵的是推导过程中的「认知摩擦」”。而在译成中文的ICM长文里，他援引古德哈特定律——“当一个衡量指标成为优化目标时，它就不再是一个好的衡量指标”——并指出大量公开证据存在严重的报告偏差：成功案例得到公布，失败案例往往不被披露。至于一次性放出手稿这种发布方式，他转载的AHM声明说得最重：“一次性发布 700 多份文件，展示的不是学术研究，而是权力”。知乎知乎知乎

他要保护的是体制里的人和百年传统

数学研究靠一套开放传统运转了百年：问题公开、交流公开、署名和责任也必须由人来承担。他的报告写明：“学术贡献的署名权与相应责任，仍然属于数学共同体中的人类成员，不应赋予自动化系统”。知乎

他的原话更不留情面：“他们利用数学来满足自己的需要，也就是评估他们的模型。到了这个阶段，我看不到建设性参与的途径”。知乎

他担心的落点始终是人：在数学教育和年轻数学家培养中，必须对AI工具“施加相当严格的限制”，因为“培养一名数学家的目标，并不能仅仅通过完成正确的作业来实现”；他每周与三名博士生见面，说这些谈话越来越像心理辅导。他形容眼下的局面只有一句话：“现在已经没有规则可言了。”知乎

评论区吵成决战，放缓从来不是共识

“陶哲轩刚呼吁‘放缓AI’，博客评论区就炸成学术决战现场。顶尖数学家、物理学家、AI大佬齐聚”。Grant Sanderson在博客反击：数学的目标从来不只是证明，而是增进人类理解——当证明不再稀缺，它的指标价值就崩了；更多网友的态度一针见血：我们要的是人类的理解，不是机器的理解。微博

反对声也从未缺席。菲尔兹奖得主Hairer直言：“如果数学家拒绝与 AI 公司接触，也就很难影响这些公司的行为”。陶哲轩的博客同日也刊登过支持AI数学前景的文章——他针对的从来不是技术，而是数学家正在失去决定研究什么的权力。另一篇知乎回答则把另一面说得更直白：AI用工业化的解题能力让封闭的数学界感到危机，但“我绝不认为这是一件坏事”。知乎知乎

同样的“放缓”，两种完全不同的利益

耐人寻味的是，同一时间段里，Altman和阿莫代伊也曾罕见联手呼吁放缓先进大模型的迭代。每经热评的质疑点破了两种话术的区别：先掠夺知识再垄断知识，才是AI发展的最大风险。巨头的“放缓”被批评为固化领先优势，陶哲轩的“放缓”则是给理解、验证和制度改革留时间。他在Numberphile访谈里感叹“the end of the romantic era of mathematics, the age of heroes”——数学的浪漫时代、英雄时代结束了，但他要的不是倒回从前，而是清醒地翻页。微博知乎

所以，“为何陶哲轩呼吁放缓AI发展”的完整答案是：他不怕机器会做数学，怕的是答案的产能一路狂飙，而理解它、验证它、为它负责的人和制度都留在了原地。对圈外读者，这场争论留下了一个现成的观察信号——下次再看到“AI攻破某大猜想”的热搜，先问一句：有没有一位真正的领域专家完整读过它、并能给出专家水平的报告？在那之前，任何“突破”都值得先打个问号。