A misalignment of AI in mathematics — Fields Medalists' Declaration on AI
Source: https://mathandai.org/
Published: 2026-09-11
摘要
25 位 Fields 奖得主联署公开声明,警告 AI 公司把"解数学题"作为 benchmark 的趋势,与数学共同体的目标严重失准。作者认为这是更广泛的智力工作失准的一部分——AI 行业可以越来越快地产出"对/错"判断,但这会摧毁数学赖以生长的环境。
核心论点
1. 解决"著名问题"是航标,不是终点。一个问题的真正价值在于它推动了多少后续概念、工具、写本与教学传承。AI 直接给出最终答案,绕过了社区用几十年验证、简化、教科书化的过程。 2. 大量产出与"唯一性风险"。更快地产出"真/假"声明、抢占发表权、把新方法从培育它的社区里剪走,会破坏数学需要的"慢"。 3. 学生与思想是这门职业最珍贵的资源。AI 跳过了学徒阶段,也跳过了"问题被反复讨论、写本、引用、纳入教科书"的传承链。 4. 这是一个普遍问题。所有依赖长期训练、师承、讨论的创造性专业,都会遇到同样的错位——AI 直接给出最终产物,绕过了"理解"与"提问能力"的养成。 5. 作者呼吁:这些问题需要在数学共同体内部、研发 AI 的公司内部、以及整个社会层面被紧急讨论。
署名 Fields 奖得主(共 25 人)
- Artur Avila (2014)
- Manjul Bhargava (2014)
- Caucher Birkar (2018)
- Pierre Deligne (1978)
- Yu Deng (2026)
- Simon Donaldson (1986)
- Hugo Duminil-Copin (2022)
- Alessio Figalli (2018)
- Martin Hairer (2014)
- June Huh (2022)
- Maxim Kontsevich (1998)
- Elon Lindenstrauss (2010)
- Pierre-Louis Lions (1994)
- James Maynard (2022)
- Curtis McMullen (1998)
- Shigefumi Mori (1990)
- Ngô Bảo Châu (2010)
- Andrei Okounkov (2006)
- Peter Scholze (2018)
- Stanislav Smirnov (2010)
- Terence Tao (2006)
- Maryna Viazovska (2022)
- Cédric Villani (2010)
- Wendelin Werner (2006)
- Efim Zelmanov (1994)