文章转载于新智元

你可能刷到过这种极具煽动性的新闻标题：「AI完全自主解决了人类五十年未解的数学难题！数学家要失业了！」

对于渴望见证AGI诞生的人来说，这无疑又是一剂强心针。而对于坚守人类智力尊严的数学家而言，这仿佛是最后堡垒陷落的警报。

随着这些文章的影响力越来越大，终于有人坐不住了，出手降温。

有趣的是，这个人正是AI数学研究最积极的推动者之一——陶哲轩。

陶哲轩并没有否定AI的数学研究能力，他只是想把水温调回现实。

就在今天凌晨，陶哲轩发帖称，AI解决数学问题的能力被断章取义地夸大了。

他在Erdős Problems项目相关的GitHub页面补充了更系统的说明与警示。

他强调外界对AI解决Erdős问题的解读很容易过度，尤其是把某个孤立战果当成「AI已具备高级数学能力」的证据。

陶哲轩到底在澄清什么？AI在Erdős问题上究竟做到了什么程度？

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陶哲轩的深夜辟谣

首先要说的是，陶哲轩并不是否认AI在数学上的进步。

他否认的主要是一种偷懒叙事：把「AI在某些问题上能产出可验证结果」，偷换成「AI已经会做数学、能独立创新、能替代人类」。

在他更新的「AI contributions to Erdős problems」页面里表示，看AI在Erdős问题上的成绩单时，千万别只盯着「解了多少题」，还特别注意下面几点：

题目难度差得离谱，「解题数」不能直接比：Erdős问题的难度跨度非常夸张，一端是公认超级硬核的核心难题，另一端是大量长期没人细查、研究很少的「长尾题」。后者里有不少其实属于「低垂果实」，更适合当前AI工具发挥。问题是：你很难在不做专家级文献梳理的前提下，提前判断一题属于哪一类。所以，拿「谁解得多」来PK，很可能不是同一难度段的对比。

很多题目「是否未解」本身就不确定： 上不少问题缺少系统文献回顾，因此「Open」（未解）这个标签往往只是暂定。AI解出一题后，大家往往很快发现——原来文献里早有人解过（可能方法略不同）。这会让「AI首解」的叙事非常容易翻车。

我们看到的多是成功案例，失败被隐藏了： 对AI工具的记录并不完整，尤其对没进展、失败尝试的记录更少。

有些题目原始表述有误，可能被「钻字面漏洞」解掉：极少数情况下，Erdős的题目表述可能不严谨甚至有误，要还原本意，往往需要结合上下文、靠领域经验做判断——这一步带有一定主观性。

数学价值不只在答案，更在「连接知识网络」：数学的意义不只是证明成立，还在于这件事对相关领域有什么启发？和已有理论怎么挂钩？有哪些可迁移的方法？人类写证明时，往往会自然补上这些旁白：背景、动机、文献对比、方法边界。但AI主导的证明常常缺少这层知识的光晕，结果可能技术上对，但对数学共同体的可用价值更低。

解出冷门长尾题，不等于够格投顶级期刊：不是每解一个未解题都等价于可发表论文。尤其当题目本身很冷门、方法只是对已有套路的小改动时，更未必能进好期刊。

把AI生成的证明形式化到Lean这类证明助手里，是提高可信度的好办法，但仍可能被钻空子。比如形式化时偷偷引入额外公理、问题陈述被误形式化、或者利用数学库/语法的某些「边角行为」。特别是当形式化证明短得离谱或啰嗦得异常时，更要警惕。

简单来说，陶哲轩认为AI在Erdős问题上的进展值得关注，但真正要看的是题目的难度层级、文献核查、题意还原、知识融入，以及验证链条是否扎实等更多维度的指标。

AI能做出成果不等于AI已具备完整数学能力。

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AI不是数学家 而是工具链的一环

那现实里，AI到底做了什么？

陶哲轩的这份GitHub页面把AI贡献分成了多个类别。

有AI生成了完整（或部分）解答，有AI以为题目未解、结果发现文献早就解过的案例，有AI参与文献检索，有AI把证明形式化到 Lean，有AI帮人类重写既有论证，等等。

例如，页面列出 在2026年1月6日由Aristotle与ChatGPT 5.2 Pro 给出完整解答（Lean验证）， 在1月8-10日也获得完整解答（Lean验证）。

这意味着在某些题型、某些难度区间，AI确实能做出「可运行的证明结构」，甚至进入形式化验证流程。

有些问题完全由AI解决，但后来才发现，有人早就解决了。

陶哲轩还专门列了「AI-powered literature review（AI驱动的文献回顾）」一类：AI被用来搜索是否已有结果、是否存在误判Open的情况。

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人类仍然是主角

如果仅凭几个孤例就认为「AI数学无敌」，显然有些片面。

但反过来，觉得AI做数学啥也不行，同样会错过它真正有价值的部分。

更准确的说法可能是：AI正在学会做数学的体力活和工程活：跑套路、补漏洞、做形式化、写稿改稿、查文献。

而数学真正的「灵魂」——提出深刻问题、创造新概念、把一个结果嵌进整个学科的知识网络——仍然高度依赖人类。

所以，陶哲轩这次深夜发帖想要说的，正在于此。

未来的数学家，或许不再是孤独的思考者，而是统领着硅基智能大军的指挥官：在那片广袤的数学原野上，人类指引方向，AI开路架桥。

别断章取义地神话AI，但也绝不要低估这股正在重塑真理探索方式的力量。

参考资料：https://mathstodon.xyz/@tao/115871649394962391

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