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发表于 2026-9-12 15:55:41
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【有感而发】算力狂欢与数学忧思：当AI公司开始“跑分”人类最古老的智力事业! b* t& g' _' E- L0 N8 x
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2 R$ M! l: P% E$ O3 I& ]一、现状：实践先行与认知滞后
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( q& I7 g. t4 K' z) H% F t, i第一线已有实质突破：北大Rethlas-Archon否定Anderson猜想、国家超算互联网开放十万卡级算力面向AI4S。
5 G7 Q& y, g2 g公众认知的落差：算力消耗结构被简化为“短视频 vs 科研”的二元叙事。( b6 Q! l, Z( v* C8 X4 Q$ q: }
“数学无用论”的历史延续：从2013年“数学滚出高考”到当下的AI语境。
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+ H! C& H% n; b* u二、优先权之争的今昔：从“同行竞争”到“制度外碾压”
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: E( L O- P) z2 k# o- v众所周知，关于微积分发现，历史上有牛顿-莱布尼茨之争。牛顿后来在给胡克的信中写下那句名言：“如果我看得更远，那是因为我站在巨人的肩膀上。”这句话常被解读为谦逊，但历史语境里，它更像是对“知识累积性”的确认：任何新发现都建立在前人与同代人的工作之上，而非凭空降临。
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" U6 ^% }# q* ]5 I7 w, f将这场优先权之争与当下AI公司-数学家的张力类比，方向有启发性，但存在一个关键错位。牛顿与莱布尼茨的竞争，发生在同一套学术评价体系内部。两人都是皇家学会成员，都受制于当时的学术规范与优先权惯例。牛顿动用制度资源（以主席身份主导调查委员会）确实不公，但这场争议的裁判权，最终仍在学术共同体手中。也正因如此，“站在巨人肩膀上”这句话，在当时的学术生态中是一种真实的方法论描述：引用、承认、承接前人的工作，是知识得以积累的前提。
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当下的场景发生了质变：, v" H0 Z' Q( h" X4 k4 M C) B$ F
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第一，博弈场域外移。 OpenAI仅为一家公司，不受数学共同体的评价规范约束。它可以无视同行评审，可以“匆忙公布”而不写论文，可以在署名争议中提出“撤掉Alpöge”这样的要求，然后——如声明所言：数学共同体“没有强制力”。25位菲尔兹奖得主齐声说话，创造的是一个“参照点”，而非一个裁决。牛顿那句“站在巨人肩膀上”，在AI公司的发布节奏里，几乎找不到对应的位置：来不及写论文，自然来不及指明自己站在谁的肩上；来不及引用在先工作，自然也就谈不上承认“巨人”的存在。
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3 E+ Y# P' n. N/ a, g$ ~+ K* _第二，竞争逻辑从“谁先想到”变为“谁先算完”。 莱布尼茨与牛顿争的是“谁先发明”，核心是思想的优先权。而当下争议的核心是：当一条研究路径被人类数学家“悄悄选定”后，AI公司能否在获知方向后，以千万美元级算力“暴力截胡”？Buckmaster的指控之所以严重，不在于OpenAI“也想到了”，而在于其时间线——第一条prompt发出于他们工作信息到达OpenAI之后。这不再是优先权之争，而是研究方向本身成为可被算力碾压的脆弱信息。0 [% M5 o& w2 `( C3 \# j
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第三，被碾压的不是“低调者”，而是“开放”本身。 莱布尼茨的悲剧是个人性的——他性格低调、不擅权斗，最终在舆论中落败。但当下受威胁的，是整个开放科学的文化：如果公开自己的研究方向，就可能被算力碾压；如果保密，则违背数学共同体的基本规范。有数学家已开始怀疑自己使用Codex的记录是否被喂给了模型。这种“不敢公开”的寒蝉效应，才是陶哲轩所说“摧毁数学数百年传统”的真正含义。“站在巨人的肩膀上”之所以成立，前提是巨人愿意被人看见、愿意被引用、愿意被超越；而一旦研究方向本身成为需要保密的脆弱信息，巨人就消失了，只剩下孤立的算力竞争。
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+ V! }9 Q( F2 n* [/ R1 @/ X% j第四，年轻学者的处境比“低调数学家”更复杂。 莱布尼茨至少已是成名学者。而当下，有数学从业者描述了一种“K型分化”：大牛借AI更强，新人则“在AI冲击下完全失去价值”。邓煜本人也承认，AI改变了传统数学问题的解决门槛。年轻学子面对的，不是“能否与AI公司battle”的问题，而是“在一个解题不再稀缺的时代，我该培养什么能力”的困惑。这才是“数学无用论”在AI语境下的新形态——不是数学无用，而是“解题”这个曾被珍视的能力，正在贬值。: g7 {; G4 d* g/ y
+ M$ B: {# m# V& H9 B$ |三、议程设定权：数学走向取决于谁？# y$ u! v" {. b P
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声明本身的回答是：取决于“掌控这项新技术的人所做的决定”。但这一回答可以进一步拆解为三层，如下：, u Z: |) h+ N4 S. D9 ^2 l
1 m2 z( R n+ V8 {/ ?$ k: _5 z8 h第一层：数学共同体 vs. AI公司。 这不是对等选项。真正的分歧在于：数学的发展议程，由接受过完整训练、理解“什么问题值得问”的共同体设定，还是由以“解决了多少个未解问题”为KPI的算力竞赛设定？25位菲尔兹奖得主的联署，是一次议程设定权的重申。
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第二层：国内的特殊张力。 中国数学界同时面对两重压力：一方面要参与国际AI4Math竞争（北大团队的实践表明这已在推进），另一方面要回应国内“数学无用论”的公众认知。这两重压力有时方向一致（都要求证明数学的价值），有时相互冲突（面向公众的“有用”叙事，可能与AI4Math需要的“基础研究耐心”相矛盾）。
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) h; M3 \- n# L) _ b- g2 ?7 }; c第三层：最终的裁判者。 陶哲轩的表述最精确：他反对的不是AI做数学，而是“目标错位”——把数学当作基准测试跑分。这意味着，最终的裁判者不是“数学家”或“AI公司”中的某一方，而是“我们是否还记得数学最初是为了什么”。这个问题，数学界率先遭遇，但不会是最后一个。- _5 @; X4 R) ~7 A
4 H$ D0 `* ]- F3 w3 f5 c6 @四、路径：从“有没有用”到“谁来决定什么值得做”
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: C3 l: m7 p/ A8 q# ~第一，基础设施的独立通道。 国内已具备不依赖商业AI公司“施舍式开放”的算力条件（国家超算互联网、高校普惠算力）。北大团队自建框架、自研检索系统的经验表明，独立参与AI4Math是可行的。
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& b1 \5 b e6 C$ w第二，学术界与AI公司的交往规范。 《莱顿宣言》提出的“产学研合作规范框架”需要在国内落地：合作前明确角色（提供问题方向的顾问，还是被抢跑的对象？），署名与发布流程事先约定。 N9 e7 }0 T3 R
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第三，公众认知的转向。 从“数学有没有用”转向“谁来决定什么值得做”。数学的“无用”恰恰是其最深刻的力量——微积分诞生时无人预见其三百年的应用。AI4Math的真正风险不是“AI会不会做数学”，而是当AI能以算力碾压任何人类能想到的解题路径时，人类是否还会去培养“提出问题”的能力。$ B3 Y+ ^. f0 N9 h5 Q/ u' u
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第四，对年轻学子而言， 在“解题”不再稀缺的时代，数学训练的价值需要被重新表述：不是“我会解这道题”，而是“我知道什么问题值得问、知道一个证明为什么成立、知道如何把一个想法讲清楚”。这些能力，AI可以辅助，但无法替代。邓煜、王虹等华人菲尔兹奖得主的成长路径，恰恰说明了这一点：他们的核心竞争力，从来不是解题速度。- I7 K, j3 p; L0 ~% Z$ ]. e
0 A: l! ?. K5 L6 H而牛顿那句“站在巨人的肩膀上”，在AI4Math时代值得被重新记起：它不只是一句谦辞，而是一种制度性承诺——承认前人的工作，公开自己的路径，让后来者能够继续站上去。如果AI公司只负责“算完”，不负责“指明站在谁的肩膀上”，那么数学的传承链就会在算力狂欢中悄悄断裂。. N# l# c4 h- A) Y+ B9 L$ v
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& s* _2 Y0 l; F参考：- j0 Q) L& ~0 K
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《A Severe Misalignment of AI in Mathematics》
) G4 ?" k1 A' H3 O) ehttps://mathandai.org/
7 ^( L, N# Y7 f! M/ p《突发！陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联合声明：AI公司正在摧毁数学》
1 V% G2 @, ~8 b- d2 \" ?https://baijiahao.baidu.com/s?id=18760784495149986913 K. r' `7 A5 u% u/ G
《在北大，数学家用AI做啥题？》9 t6 \2 [7 T! Z
https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_33384306
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