本文来自微信公众号： 新智元 ，编辑：Aeneas，作者：ASI启示录
上个月，OpenAI和Anthropic开始极限内卷。这边刚宣布攻克了一个尘封百年的数学猜想，那边马上反手甩出一个破解千禧年难题的大新闻。
而社交媒体，也陷入一场流量狂欢。
作为科技媒体，我们号也跟进报道了最新进展，获得了极高的热度。然而，就在一篇《OpenAI又拿下一个千禧年难题》发出后不久，北大北京国际数学研究中心（BICMR）副教授、北大07级数学系校友李欣意，主动找到了我们，说想要聊一聊。
那个下午，我们进行了30多分钟的谈话。
对于这些硅谷大厂的做法，他的语气充满了深深的忧虑和无奈。
他对我们说起，他们的粗暴做法，是如何伤害整个数学学术共同体，又是如何毁掉那些刚刚对数学燃起热情的年轻人的。
结果，仿佛是某种历史的默契，就在我们结束这场深谈的第二天，陶哲轩在内的25位菲奖得主，就联名发出了公开信，主旨与我们的谈话如出一辙。
以下，是我们对这场对谈的深度还原。
难题是用来探索的，
不是给硅谷公司「刷榜」的奖杯
普通人或许以为，顶级的猜想和难题就是最终Boss，现在AI一秒钟打倒了Boss，所以AI赢了。
但在真正的数学研究者眼里，这种逻辑荒谬且致命。
「解决这些猜想，其实只是一些奖杯。这些奖杯现在被AI拿到了，对数学界来说并不见得是件好事。」
李欣意表示，在数学界，之所以要一代代人前赴后继地去攻克一个难题，最终目的并不是为了那个刻在墓碑上的结论，而是为了在这个漫长的征途中，培养一代又一代的人类数学家。
「大家当然有这个目标去努力，非常好。但是做出来也好，做不出来也好，其实关系没有那么大。真正重要的是，在解决这个问题的过程中，人类产生了无数深刻的理解。」
他把矛头直指O家和A家最近的PR手段。
传闻中，OpenAI解决了诸如霍奇猜想、BSD猜想等神级难题。但在专业人士看来，这种「解决」必须打上一个引号。
按照克雷数学研究所的标准，AI给出的答案，或许勉强算是某种维度的「解决」，但这种解决，对于人类文明是极其割裂的。
「这其实是一种『被解决了，但完全没有被理解』的状况。如果这是人类数学家解决的，他在漫长的证明过程中，会产出足够多、足够丰富的理论理解。但现在的问题是，AI不管是找出了一个反例，还是给出了一个结果，人类根本没有消化它。」
比暴力解题法更可怕的，是硅谷公司配合进行的宣传。这种PR，正在向公众传递错误的观念——人世间不再需要人类数学家了。
「这种宣传，除了吓到那些原本想学数学的年轻人，还会让那些做经费决策的人被假象误导。」
「数学界还是需要活人，还是需要以同样的力度去支持活人数学家。具体数学怎么做可能会发生变化，评判人的标准也会变化。但是，如果对这种虚假繁荣不加批判，实际上就是在为糟糕的未来推波助澜。」
吸干了人类智慧的精华，却要毁灭产生精华的群体
而且，AI的「神迹」，究竟有多少是真正的原创？
访谈中，李欣意向我们透露了一件刚刚发生在他身边的真事。
他的团队里有一位博后研究员，曾经花了非常长的一段时间，死磕一个冷门的数学猜想。
研究过程中，他习惯性地借助了大模型（GPT-5.x时代的早期内测版本）作为辅助，一边和AI探讨，一边推演自己的思路。
然而，噩梦般的事情发生了。
就在这场访谈的当天，有人在arXiv上挂出一篇论文。论文的核心思路和内容，几乎和那位博士后存在电脑里的草稿一模一样！
挂出论文的，是一位主业是搞物理的研究者。
对于这位物理研究者来说，发表这篇跨界论文，根本不在他的主业研究里。对他而言，更像是一场玩乐心态的「抽奖」——他用AI跑出了一堆看似严谨的结果，觉得挺有意思，然后就直接署名挂了出去。
「这就好比你可以很开心地随便搞点别的研究，让AI给你写个稿子，成了就是白捡的。」
最后，这件事因为发现得早，双方比较友好地协商，以「联合署名」的方式收场，但这揭示了一个恐怖的真相——
人类数学家与大模型探讨的未公开草稿，正在被AI公司肆无忌惮地拿去做「训练饲料」，然后再以「AI自主发现」或者「外行抽奖」的形式，堂而皇之地吐出来。
在此之前，关于AI解决纳维-斯托克斯方程的突破，也被学界广泛质疑，AI是窃取了纽约大学某位教授之前与模型的对话数据。
李欣意痛心地总结道：「你吸取了人类智慧的精华，却要毁灭产生了这种精华的Community。」
所以，AI到底有没有独立发现新证明的能力？
我们提到前段时间的「协和医生解决矩阵论难题」事件，一个完全没有专业数学背景的医生，仅仅通过优秀的prompt，就让AI吐出全新的证明，这可能吗？
李欣意回答说：「那个证明所需要的原料其实已经在那里了。那个猜想可能最近很多年都没有人再去尝试证它了。但他试了，现在AI聪明到一定程度，它的Trick就能把以前所有的文献线索串联起来，一下子搞出来。」
甚至连他自己，前两天也遇到了同样的情况：一个自己苦苦想了半年、在数学界Open了整整20年的猜想，他去问AI，结果一问就问出来了！
而且AI所使用的，正是当年提出这个猜想的几个人之一曾经用过的老办法。
也就是说，这些问题其实已经是「万事俱备，只欠东风」的状态。
理论有了，方向有了，只缺一个能够瞬间检索所有人类记忆库并进行暴力穷举的机器。
这不是AI展现了什么超越人类的独立创新能力，这仅仅是对人类既有知识库的一次收割。
为什么要养活一帮「平庸」的活人？保住人类的知识树
所以现在，一个残酷的问题摆在了学术界面前：这些学术成果的Credit，到底该给谁？
是给那个花了十年心血构思底层体系的数学家？还是给那个仅仅敲了几句提示词、按下了回车键的「抽奖者」？
「我们今天其实自己老师们开会，还在激烈讨论这个事。」李欣意向我们透露，「首先，你认不认可AI做出来的数学成果本身？我们认为是认可的，因为数学成果本身是客观存在。但是！」
他话锋一转：「作为数学这个共同体，我们需要确定把Credit给谁。谁能因此拿到教职？谁能拿到国家自然科学基金？我们认为，绝对不应该把奖励发给那些仅仅是按了按钮的人。你必须输入了自己的数学理解，在Understanding上有所贡献，才能得到荣誉。」
这也牵扯出一个更宏大命题：人类社会，究竟为什么要去养活这么多数学家？
从功利的角度看，绝大部分的数学基础研究，在当下的现实世界中是没有任何具体用处的。它们只是作为未来几十年甚至上百年后，某项科技爆发时可能「有用」的理论备选。
而现在，说得难听一点，它们全都沦为了AI的「训练饲料」。
但是，如果因此就停止对人类数学家的支持，那将是一场自杀。
「为了长久地保持人类社会里还有人能够『懂数学』，我们就必须维持一棵极高的数学知识树，维持一个庞大的人类数学家群体。」
「你不能说，我只要学会教科书上的东西就得了，然后我再把教科书教给下一代。这就变成了死记硬背。在这个过程中，为了能够真正理解数学的底层逻辑，你一定得在一个更高的水平上懂数学——也就是说，你得亲自去研究数学才行。」
为什么不把有限的钱集中起来，只去发展「真正有用、能立刻变现」的数学？
答案就是：因为你必须养活这一大帮人，必须允许他们去干大量「没用」的事。你不能只想着在金字塔尖掐尖。如果没有庞大基数的、甚至看起来有些「平庸」的数学家群体作为土壤，根本不可能诞生出陶哲轩这样的顶尖天才。
现在，即使有了AI，还是得需要把这些人类的脑子练起来。
应用数学家「已死」？
而且，这场海啸，并不是均匀地拍打在每一个数学家身上的。在数学界的不同分支，大家感受到的寒气截然不同。
比如很多应用数学或工程数学的核心，本质上是将高深理论A，落地应用到具体场景B上。而在这种「把A和B结合在一起干粗活」的事情上，如今的AI确实比人类更擅长。
「所以，现在做应用数学研究的人，其实比做理论纯数学研究的人更加迷茫。」
那么，理论数学家的出路又在哪里？
李欣意说，哪怕未来有一天，AI做的所有数学都比人类更好了，人类也必须硬着头皮去练自己的脑子，保证这个世界上还有一代又一代的活人「懂数学」，而不是开心地把所有的研究机制全部缴械投降，交给AI。
另外，如今的大模型本质上还是在做已知框架内的排列组合。如果要求它在深水区从0开始突破，成本还很高昂。
AI突破纳维-斯托克斯方程，可能花了将近2000万刀去烧Token。2000万美元是什么概念？足够雇100个人类顶尖数学家干上一整年了！
「如果你真雇100个数学家算一年，其实可能也能把那个反例给构造出来。你让AI去发现点真正更新的理论，这个活很有可能比现有的事情还要更费Token。」
在漫长的未来里，人类的大脑依然是全宇宙能效比最高、最具颠覆性的「碳基计算集群」。因此，人类社会依然值得去大量赞助有足够创新性的数学家。
科研，依然需要人去做。
最近，Vibe Coding很流行，而Vibe Math却藏着致命危机。
现在的这批Vibe Coder，绝大多数是当年自己亲手写过几十万行程序、对底层代码有深刻理解的程序员。可是下一代呢？那时，是不是只能把生杀大权交给AI？
最后，李欣意讲了一个黑色幽默的段子。
「我前两天跟我的一个合作者开玩笑说，真的要感谢他过去几年把我们的Paper写得非常晦涩，所以AI到现在还没有学会我们这个方向，我们居然还有一口饭吃。」
这个玩笑，恰恰点出了目前AI的致命软肋。
现有的AI，大多是基于纸面上的文本符号进行训练的。但是，数学里有大量极度依赖人类直觉的领域。
「有很多数学学科，比如几何或者是拓扑，数学家都是像描述一幅画那样去描述空间性的东西。你不能光靠写在纸上的文本来完成论证。写的人脑子里想了一幅Picture，读的人脑子里也浮现出同样的Picture。这种只能意会、极度依赖空间直觉的数学学科，AI现在其实学得并不好。」
幸好，只要人类大脑还在使用那些AI无法轻易穿透的深层直觉，数学家就还有最后的阵地。
菲奖得主，去写小说？
据悉，在北大07级校友的群体中，对待AI的态度各异。
有人极度积极，非常反感所谓「数学只能靠人类见面聊天才能做」的传统论调，认为应该全面拥抱AI。
有人则开始防御AI，坚决拒绝将未完成的草稿传到网上，「绝不让AI来创收，我们在本地编辑器弄好了再贴出去，创造者必须是我们人类自己」。
菲奖得主邓煜的朋友圈，则画风清奇。
数学的宇宙何其浩瀚，AI现在攻克的，不过是冰山一角。
如果有一天，AI真的达到了全知全能，把无穷多个维度的问题解决了，那人类大可不必惊慌失措。我们可以体面地退场，去拥抱情感、文学与艺术。
访谈结束了，我们的心也久久无法平静。
在算力统治的钢铁森林里，我们依然需要那群看似「平庸」、每天在黑板上干着「无用之事」的活人数学家。
正是他们，构筑了人类文明之所以为人类的尊严。