国产大模型攻克世界级数学难题，AI正在改写数学研究

　　AI改写数学研究

　　AI展示了攻克数学难题的能力后，一个更现实的问题是：它会如何改变数学家开展研究的方式？

　　张洁松对记者表示，人和AI协同解决数学问题的模式是较好的探索。“前 AI 时代，在提出问题、解答、验证、理解、应用这条路径里，证明是最困难的。现在有了 AI的帮助，对于人来说，更重要的是如何去提问，如何来理解，以及演绎使用。”

　　他举例表示，如果问一个古人“吃什么”可能是在问他们怎么填饱肚子，而问一个现代人“吃什么”，可能更关心的是口感、包括营养等方面的问题。一个问题，在不同的技术条件和生活环境下，会产生不同的意义，这可能也是未来数学研究的变化。

　　在张洁松看来，数学问题更像是一个基准，通过解决这个问题可以增进对一些感兴趣的数学对象的理解。但解决问题并不是最终目的，更重要的是进一步地应用、演绎。

　　上海人工智能实验室青年研究员赵海腾认为，在AI for Math中，AI的定位始终是工具。他认为AI不会是竞争、替代人类研究员的关系，在目前人类数学家与AI的合作模式里面，人是把控研究进展方向的关键角色，AI只是加速这一进展。

　　“一个人每天围绕一个问题进行思考，一年能够投入的时间终究有限，而AI可以通过扩张算力和推理尺度在一天之内去完成。这样能把人的时间更多解放出来，去探索更多有意义、价值更高的问题。”赵海腾说。

　　如果这一协作方式持续成熟，数学家能够探索的问题范围就可能扩大，过去因为时间成本过高而被搁置的研究方向，也可能重新获得机会。

　　三维Ghys猜想并不是AI进入前沿数学研究的孤例。过去一段时间，OpenAI公布的数学研究成果，已经引发了关于AI能力边界的持续讨论。

　　9月，OpenAI宣布其AI模型用88小时给出了纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的证明，引发数学界震动。随后，10月6日，OpenAI一次性公开722篇由内部前沿模型生成的数学手稿，称其模型能够解决数百个数学难题，包含准黎曼猜想、四维挂谷问题等长期悬而未决的难题。

　　法国数学家、菲尔兹奖得主塞德里克·维拉尼曾评价，AI带来的变化可能是至少四个世纪以来、甚至一千年来数学领域最根本的变革之一。

　　但并非所有数学家都对这种变化感到乐观。9月11日，陶哲轩等25位菲尔兹奖得主联名发表声明，指出AI企业将解决数学问题作为能力基准的做法，可能损害数学科学及其共同体。

　　他们担心，AI企业不断追求解决著名难题的数量和速度，数学家可能没有足够时间去核验结果、识别新方法、厘清已有研究的贡献，并将新成果真正融入数学知识体系。成果归属、引用规范以及AI生成结果对学术交流和人才培养的影响，也需要被认真对待。

　　声明承认，AI有潜力加速数学研究，只是其最终影响取决于技术开发者和数学共同体如何使用、管理这项技术。

　　在10月11日的公开活动上，清华大学讲席教授丘成桐用“海啸”形容AI对数学研究的冲击。他表示，AI近期的进展远超预期，并主张积极参与这场变革，“AI做得越好，对我们越有帮助。我们要在整个海潮上面冲浪，而不是躲起来避开它。”

　　从古至今，基础科学的发展往往靠少数人推动，而AI是一个集大成的工具，把人类有史以来直到今天的思考通过强大算力聚合起来。但丘成桐也提醒，合理使用AI，可能带来划时代的学问、成果和影响；如果处理不当，也可能造成严重后果。

　　AI开始生产证明后，人类需要回答的，是如何把这些证明变成真正属于数学的知识。