AI又要顛覆數學？陶哲軒緊急發聲：停止造神！

新智元報道

編輯：犀牛

【新智元導讀】當AI自主攻克難題吹成神話時，陶哲軒深夜發帖辟謠：別斷章取義，孤例不等于AI已具備高級數學能力。他強調AI更像工具鏈——擅長檢索、改寫、形式化驗證和跑套路，但數學真正的靈魂活仍離不開人類。

你可能刷到過這種極具煽動性的新聞標題：「AI完全自主解決了人類五十年未解的數學難題！數學家要失業了！」

對于渴望見證AGI誕生的人來說，這無疑又是一劑強心針。而對于堅守人類智力尊嚴的數學家而言，這仿佛是最后堡壘陷落的警報。

隨著這些文章的影響力越來越大，終于有人坐不住了，出手降溫。

有趣的是，這個人正是AI數學研究最積極的推動者之一——陶哲軒。

陶哲軒并沒有否定AI的數學研究能力，他只是想把水溫調回現實。

就在今天凌晨，陶哲軒發帖稱，AI解決數學問題的能力被斷章取義地夸大了。

他在Erd?s Problems項目相關的GitHub頁面補充了更系統的說明與警示。

他強調外界對AI解決Erd?s問題的解讀很容易過度，尤其是把某個孤立戰果當成「AI已具備高級數學能力」的證據。

陶哲軒到底在澄清什么？AI在Erd?s問題上究竟做到了什么程度？

陶哲軒的深夜辟謠

首先要說的是，陶哲軒并不是否認AI在數學上的進步。

他否認的主要是一種偷懶敘事：把「AI在某些問題上能產出可驗證結果」，偷換成「AI已經會做數學、能獨立創新、能替代人類」。

在他更新的「AI contributions to Erd?s problems」頁面里表示，看AI在Erd?s問題上的成績單時，千萬別只盯著「解了多少題」，還特別注意下面幾點：

• 題目難度差得離譜，「解題數」不能直接比：Erd?s問題的難度跨度非常夸張，一端是公認超級硬核的核心難題，另一端是大量長期沒人細查、研究很少的「長尾題」。后者里有不少其實屬于「低垂果實」，更適合當前AI工具發揮。問題是：你很難在不做專家級文獻梳理的前提下，提前判斷一題屬于哪一類。所以，拿「誰解得多」來PK，很可能不是同一難度段的對比。

• 很多題目「是否未解」本身就不確定：網站上不少問題缺少系統文獻回顧，因此「Open」（未解）這個標簽往往只是暫定。AI解出一題后，大家往往很快發現——原來文獻里早有人解過（可能方法略不同）。這會讓「AI首解」的敘事非常容易翻車。

• 我們看到的多是成功案例，失敗被隱藏了：網站對AI工具的記錄并不完整，尤其對沒進展、失敗嘗試的記錄更少。

• 有些題目原始表述有誤，可能被「鉆字面漏洞」解掉：極少數情況下，Erd?s的題目表述可能不嚴謹甚至有誤，要還原本意，往往需要結合上下文、靠領域經驗做判斷——這一步帶有一定主觀性。

• 數學價值不只在答案，更在「連接知識網絡」：數學的意義不只是證明成立，還在于這件事對相關領域有什么啟發？和已有理論怎么掛鉤？有哪些可遷移的方法？人類寫證明時，往往會自然補上這些旁白：背景、動機、文獻對比、方法邊界。但AI主導的證明常常缺少這層知識的光暈，結果可能技術上對，但對數學共同體的可用價值更低。

• 解出冷門長尾題，不等于夠格投頂級期刊：不是每解一個未解題都等價于可發表論文。尤其當題目本身很冷門、方法只是對已有套路的小改動時，更未必能進好期刊。

• 把AI生成的證明形式化到Lean這類證明助手里，是提高可信度的好辦法，但仍可能被鉆空子。比如形式化時偷偷引入額外公理、問題陳述被誤形式化、或者利用數學庫/語法的某些「邊角行為」。特別是當形式化證明短得離譜或啰嗦得異常時，更要警惕。

簡單來說，陶哲軒認為AI在Erd?s問題上的進展值得關注，但真正要看的是題目的難度層級、文獻核查、題意還原、知識融入，以及驗證鏈條是否扎實等更多維度的指標。

AI能做出成果不等于AI已具備完整數學能力。

AI不是數學家

而是工具鏈的一環

那現實里，AI到底做了什么？

陶哲軒的這份GitHub頁面把AI貢獻分成了多個類別。

有AI生成了完整（或部分）解答，有AI以為題目未解、結果發現文獻早就解過的案例，有AI參與文獻檢索，有AI把證明形式化到 Lean，有AI幫人類重寫既有論證，等等。

例如，頁面列出 #728問題 在2026年1月6日由Aristotle與ChatGPT 5.2 Pro 給出完整解答（Lean驗證），#729問題在1月8-10日也獲得完整解答（Lean驗證）。

這意味著在某些題型、某些難度區間，AI確實能做出「可運行的證明結構」，甚至進入形式化驗證流程。

有些問題完全由AI解決，但后來才發現，有人早就解決了。

陶哲軒還專門列了「AI-powered literature review（AI驅動的文獻回顧）」一類：AI被用來搜索是否已有結果、是否存在誤判Open的情況。

人類仍然是主角

如果僅憑幾個孤例就認為「AI數學無敵」，顯然有些片面。

但反過來，覺得AI做數學啥也不行，同樣會錯過它真正有價值的部分。

更準確的說法可能是：AI正在學會做數學的體力活和工程活：跑套路、補漏洞、做形式化、寫稿改稿、查文獻。

而數學真正的「靈魂」——提出深刻問題、創造新概念、把一個結果嵌進整個學科的知識網絡——仍然高度依賴人類。

所以，陶哲軒這次深夜發帖想要說的，正在于此。

未來的數學家，或許不再是孤獨的思考者，而是統領著硅基智能大軍的指揮官：在那片廣袤的數學原野上，人類指引方向，AI開路架橋。

別斷章取義地神話AI，但也絕不要低估這股正在重塑真理探索方式的力量。

參考資料：https://mathstodon.xyz/@tao/115871649394962391

秒追ASI

?點贊、轉發、在看一鍵三連?

點亮星標，鎖定新智元極速推送！