继知名数学家陶哲轩公开批评 OpenAI 后，近期另一位新晋菲尔茨奖得主邓煜也炮轰 OpenAI ——不能你蒸馏了全世界，不让别人来蒸馏你。

随着顶级模型公司不断破解世界级数学难题，数学家们集体破防。 

邓煜近期提出的观点大意是，AI 公司在构建大模型时，通过 " 知识蒸馏 " 或抓取全人类的网络文献、学术论文与知识库来训练自己。然而，当外界或同行希望了解模型的推理过程（即 " 思维链 "）时，这些公司却以 " 防止被蒸馏 " 为由进行全方位加密和拒绝公开。 

邓煜直言：" 你不能在只有你蒸馏全人类的网络文献、全人类的知识的时候，就大大方方地去蒸馏；然后觉得别人想要了解一下思维链，就开始说这个不行、那个不行。"  

早在 9 月，陶哲轩等 25 位菲尔兹奖得主就发表联合声明《人工智能在数学中的严重错位》，引发全球关注。 

核心信息是，大语言模型（LLM）的数学能力大幅提升，已经能够解决多个数学领域中重要未决问题。数学这个职业最宝贵的资源是学生和思想，而模型公司以 " 结果 " 驱动的行为毁坏了数学研究的 " 过程 "。声明反对 AI 公司把破解难题当作算力军备竞赛式的性能展示，跳过人类消化、提炼、传承的关键步骤。 

然而，AI 浪潮是既定事实，更是势不可挡。

笔者近阶段采访了多位在美国高校任职的知名数学家。例如，华盛顿大学的数学系博士、Rutgers 罗格斯统计系副教授韩启阳，他多次斩获来自美国国家科学基金会（NSF）等的重要奖项。他对笔者表示，随着 AI 在解题、证明乃至数学发现方面的能力迅速提升，传统数学研究的部分价值与稀缺性正受到严重冲击。 

" 过去需要长期专业训练才能完成的工作，未来可能越来越多地由 AI 辅助甚至它独立完成。在以往的学术评价体系中，这类工作构成了大量研究者考核、晋升和基金等重要资源分配的基础；但在 AI 时代，数学单纯‘解决问题’本身的价值正在迅速贬值。"  

究竟在 AI 时代，人类数学家的意义是什么？数学学科应该如何重新审视教育本身？

数学家们为什么破防？

由于现代数学极高的专业壁垒，数学一直是 " 高贵 " 的学科，数学家解答问题的能力价值极高。之所以 AI 让数学家集体破防，原因也很简单：

数学研究过程是艰苦的，数学家的愉悦来源是，解决问题本身的精神愉悦，以及别人对自己 " 智力巅峰 " 的仰慕。然而，AI 使得智力价值迅速贬值，这是一种价值体系的崩塌，这在距离应用最远的数学学科上尤为突出。 

近期前沿 AI 模型接连更新。例如，OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日宣布：他们调用约 1 万个并行 AI 智能体，用一个尚未公开的下一代模型，仅用 88 小时就 " 解决 " 了纳维 - 斯托克斯方程（Navier – Stokes）的存在性与光滑性问题，并同步公开了 166 页论文和 Lean 形式化验证代码。AI 就这样突然把这个困扰大家多年的开放性难题解答了出来。而后，OpenAI 还发布了更多难题破解案例。 

韩启阳对笔者表示，自己对 AI 能力的看法已经变了。他原本认为，基础学科研究对创造性和发散性思维要求极高，是少数难被 AI 取代的工作。现在他的这一判断已经动摇，而且变化就发生在短短的一年，甚至几个月之间。 

在他看来，基础数学、统计学、应用数学、运筹学和理论计算机科学等与数学紧密相关的学科，传统上不太依赖人力和物质资源，主要靠研究者自己的智力投入。研究者通常要花数年时间学习，反复组合、迁移和运用已有的知识与方法，才能掌握一个细分领域的通用方法，进而进入前沿做原创研究。近几个月 AI 的数学推理能力出现质的飞跃，这些学科的传统科研模式已经开始被颠覆。

普通基础研究中，有大量创新是对已有知识和方法的 " 排列组合 "，这类工作 AI 现在已能相当轻松地完成。一名普通博士生过去要花数年完成的工作，今天的 AI 可能只需几个小时。在以往的学术评价体系里，这类成果是考核、晋升和基金分配的重要依据，如今其中相当一部分的学术价值正在快速贬值。

他提到，GPT-5.6 Sol 发布后短短几个月，arXiv 等预印本平台上相关领域的论文数量呈爆炸式增长，不少文章明显带有完全由 AI 生成的痕迹，圈内称之为 "AI slop"（AI 泔水）。 

这些变化正在给基础学科的研究生态带来巨大冲击。学界不得不重新思考几个问题：

什么样的研究仍有真正的原创价值？研究者的核心能力到底是什么？AI 已经能大规模参与，甚至独立完成科研工作，学术评价体系和研究伦理又该如何重建？

邓煜的最新批判

事实上，继 9 月陶哲轩引爆各界对 AI 冲击数学家的讨论后，" 只许州官放火，不许百姓点灯 " ——这是邓煜最新对 OpenAI 等模型公司的开火。

原因在于，AI 公司在构建大模型时，通过 " 知识蒸馏 " 或抓取全人类的网络文献、学术论文与知识库来训练自己。然而，当外界或同行希望了解模型的推理过程时，这些公司却以 " 防止被蒸馏 " 为由进行全方位加密和拒绝公开。 

韩启阳对笔者表示，邓煜对 OpenAI 的主要批判点在于，OpenAI 没有公开思维链。" 一般做数学的确实都会公开讨论这些。不愿意公开思维链可能是有商业考虑，不想被其他公司看到训练里面的一些方法，但确实不符合数学科研方式的传统。"  

在邓煜看来，拒绝公开思维链，违背学术规范。

具体而言，如果将 AI 或 AI 公司产出的数学证明视为一种 " 研究成果 "，它就理当接受学术界的公开检验。人类学者做出重大突破后需要做学术报告、详细解释思路，但 AI 公司却以防蒸馏为借口，绝大多数情况下拒绝公布证明背后的 " 思维链 " 和推演路径，这不符合学术界的开放与透明惯例。

邓煜还提及，闭源 AI 公司往往在没有经过充分的形式化验证和严谨检查前，就仓促发布部分数学证明来获取轰动效应。实际上，后续发现其中不少文章存在错误甚至不得不撤回。

此外，他认为，模型公司的做法是不合理的商业剥削与知识溯源缺失。

从商业和用户角度来看，数学家和研究者付费使用 AI 产品，将自己的专业想法和思路输入给模型；AI 公司利用这些高质量的用户输入训练下一代模型，再用新模型解决公开数学问题并赢取荣誉。

邓煜质问：" 我们作为用户，得到了什么？我们什么都没有得到。既然什么都没得到，我们为什么要向你付这么多钱？"  

他提出，应当建立可追溯性机制，明确厘清 AI、人类研究者以及不同个人之间的思想贡献。

数学学科遭遇 AI 时代大挑战

尽管如此，数学家们并无力阻挡 AI 的跃进步伐。在 AI 狂飙突进的背景下，数学界正迎来前所未有的危机与大讨论。 

原因在于，随着 AI 介入数学推演，研究者将未成熟的思路喂给模型，可能几周后就会发现类似的证明和创新直接出现在 AI 公司的最新发布中。这引发了严重的版权、署名权以及想法被 " 隐形剽窃 " 的危机。 

人类思考主体地位的动摇也是邓煜所担心的，换言之，" 给 AI 当狗 " 的风险。

原因在于，AI 拥有无限的知识面和极低的试错成本（可以通过成千上万个 Agent 同时并行尝试）。面对远超人类计算和试错速度的 AI，部分人可能会产生焦虑或放弃独立思考。 

邓煜引用帕斯卡的名言 " 人是一根会思考的芦苇 " 强调，如果人类因为有了 AI 就彻底放弃自主思考和探索的能力，" 那就和动物没什么区别了 "。 

如果完全依赖 AI 盲目输出结论而缺乏严谨的同行评议、正式写作以及人类数学家之间代际的思想传递，数学经典的内涵和理解将面临无法完全实现的风险。

在韩启阳看来，AI 的冲击固然大，但作为一名学者和教育者，数学研究范式的深刻变化，并不意味着基础数学教育失去意义。基础数学训练的核心价值，远不止于掌握公式与解题技巧，更在于培养严谨论证、识别错误和独立判断的逻辑思维能力。这些能力需要长期训练，无法简单通过调用 AI 获得。相反，过度依赖 AI 可能使学生跳过关键的思考与试错过程，反而削弱独立推理的能力。 

话虽如此，笔者也了解到，业内人普遍认为，数学学科单纯 " 解决问题 " 本身的价值正在迅速下降。正如陶哲轩所说，未来数学家的工作重心，可能会更多转向如何把复杂的数学结果解释得清晰、自然、可理解。

那么从这个意义上说，未来数学家的角色也可能发生巨变——可能会越来越接近今天的文学家和艺术家，也就是说，数学家的价值不再主要来自比机器更快地得到答案，而在于创造、理解、表达和审美本身。 

即使 AI 最终能够解决绝大多数数学问题，人类仍然可能因为好奇心、美感和智力上的满足而继续研究数学，就像今天人们依然会写诗、作画和创作音乐一样。但从职业需求来看，全球对职业数学家的需求很可能会明显减少，类似于今天市场对职业文学家和艺术家的需求。未来，数学作为一种职业与数学作为一种智力、精神活动，很可能会逐渐成为两件不同的事情。

AI 席卷各行各业的速度，已经远远超出多数人的想象。未来会怎样，今天还没有人说得清。唯一可以确定的是，那些曾被我们视为理所当然的东西，正在一件件被重新定义。它会迫使我们重新回答：人之所以为人，价值究竟在哪里。

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No.7160 原创首发文章｜作者   Irene Zhou

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