来源：The Economist · Top mathematicians are outraged by OpenAI’s methods
作者：The Economist（2026-09-11）

本文为对上述报道的中文编译，力求忠实于原文事实、结构与引述。

24 名菲尔兹奖得主写了一封反对信。

自从苏格拉底抱怨文字会让人懒得记事以来，学术界还很少对一项新技术爆发过如此密集的焦虑。9 月 11 日，24 位菲尔兹奖得主——数学界相当于诺贝尔奖得主——发表公开信，发出严厉警告。他们说，人工智能可能毁掉数学的根基。

这封信，是对人工智能似乎在学科前沿连连突破的回应。9 月 8 日，OpenAI 称自己解开了纳维-斯托克斯问题（Navier-Stokes problem）。这是克莱数学研究所（Clay Mathematics Institute）2000 年选出的七个「千年大奖问题」之一，被视为当时最难、也最重要的问题。OpenAI 看来抢在了纽约大学数学家 Tristan Buckmaster（见图）和 Levent Alpöge 这对一直在做这件事的搭档前面。公司放出一份 166 页的论文详述工作，所用是尚未向公众开放的内部模型。论文虽长，却几乎没有数学家分享新发现时通常会给出的那种解释。

联名者认为，人工智能公司解题，是为了给模型实力做基准测试。他们说，这样做「有损数学这门科学，也有损数学共同体」。尽管成果让各地学者印象深刻，「解题只是工具和代理指标，真正的首要目标是概念理解与洞见。」他们主张：证明了却不理解，是对整个智力工作的威胁。

数学家的恐惧，很像圆珠笔闯进钢笔世界、或电子计算器问世时的那种反应。知识分子常担心所谓技术决定论：新工具会不会反过来控制人？会不会导致心智衰退？这类恐惧通常被证明站不住脚。人们照样用圆珠笔写字（尽管有人担心钢笔衰落、大脑少了感官刺激）——只是写得更快。数学家照样做数学——只是算得更快。苏格拉底的担心也没有完全应验：人们读书学习，现在可读的东西更多了。

今天学者们担心的，是发现过程附带的那些好处会消失。学院长期表彰最先给出证明、或解开猜想的人。但联名信说，那些最终答案只是学术过程的一面。做题通常会引出更多问题，并开辟新的研究领域。若人工智能只是批量吐出证明，这些可能不会发生。「我们优化得太好了。」联名者之一陶哲轩说。另一位联名者雨果·杜米尼尔-科潘（Hugo Duminil-Copin）打了个比方：空降到珠穆朗玛峰顶，和自己爬上去，完全不是一回事。

数学家是不是因为害怕、在为自己的饭碗说话？很难主张：人类因为人工智能多产出了一些知识，就过得更糟。但技术进步确实改变了人怎么想。一个后果是「认知卸载」（cognitive offloading）：工具减轻了人类记忆的负担，心智技能随之萎缩。哥伦比亚大学 Betsy Sparrow 与合作者 2011 年的一项研究显示，谷歌等搜索引擎的普及「已成为一种主要的外部或交互记忆，信息被集体储存在我们自身之外」。面对难题，人们转向谷歌搜答案，而不是努力回想自己知道什么（也许苏格拉底到底是对的）。这一切都会影响人类处理信息的方式。SBS 瑞士商学院 Michael Gerlich 较新的一项研究则发现，「频繁使用人工智能工具与批判性思维能力之间存在负相关」。

若人工智能开始治愈癌症、或改善能源供应，很少有人会在意这些进展是怎么来的。但某些抽象数学几乎没有实际应用，其首要目的就是人的理解。若抽象证明改由机器完成、而人类无法理解，这项事业的意义也许就很难再看见了。

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