最近，OpenAI发了一条消息。说他们的一个内部模型，带着约一万个智能体，花了88个小时，把纳维-斯托克斯方程给解了。

这是千禧年七大数学难题之一，悬了大约90年没解决。OpenAI事后发了166页论文，还说放弃领取100万美元奖金。

消息一出，全球科技媒体都炸了。朋友圈刷屏，说这是AI的又一个里程碑。

可没想到，25位菲尔兹奖得主联名写了一封公开信：《人工智能在数学中的严重错位》，发给了全世界。

这25个人里有陶哲轩，华人数学家里最有名的那一个。还有邓煜，2026年刚拿到菲尔兹奖的中国数学家。还有彼得·舒尔茨，他是德国数学界的顶梁柱。

这难道是，数学家怕AI抢饭碗，联合起来抵制AI？

这封信读完你就知道，这帮人里不少人平时就在用AI辅助推导、帮着算东西。他们不是反对AI，他们愤怒的是另一件事：科技巨头把攻克数学难题当成大模型的跑分工具。

这场"解题竞赛"是怎么打起来的？

过去半年，AI在数学上的动作一个比一个猛。

今年5月，OpenAI的内部模型给出了一个著名猜想的反例。7月，Claude参与推翻了一个长期未被证明的数学猜想。9月初，GPT-6在孪生素数猜想方向上把连续素数间距的上界从246推到了186。

然后就是9月8号，OpenAI用一万个智能体跑了88小时，拿下了纳维-斯托克斯方程。整个过程从9月1号启动，约100个智能体先花50小时解决了一个相关的欧拉方程问题，然后集中资源攻克NS方程，最终在9月5号取得突破。智能体之间总共交换了490万条消息，消耗约3000亿输出词元。

单从数学进展来说，这是好事。但问题在于，这些AI公司推进数学的方式，和数学家做数学的方式，完全是两码事。

数学家的愤怒点在哪？

公开信里有一句话，我觉得是关键。它说，解决问题只是实现概念理解和洞察的工具和代理指标。

什么意思呢？你得理解数学家是怎么看待一个难题的。

对普通人来说，解一道数学题，拿到正确答案就算完事。但前沿数学不是这套逻辑。一个重大猜想的价值，从来不在于最后那一行结论。它真正的价值，在于证明过程中诞生了哪些新工具、新概念、新思路。这些思想可以迁移到其他领域，一代代数学家顺着这条路继续往前走。这才是数学这门学科能持续生长的根基。

公开信里用了一个很好的说法。它说，一个著名问题就像数学世界里的"灯塔"和"路标"。解决它，意味着研究者发现了新的洞见和方法。然后数学界需要经过漫长而艰苦的讲座、讨论和简化，最终才可能变成研究生甚至本科生都能理解的教材内容。有些数学思想甚至要经过几十年乃至几百年，才会成为被广泛使用的工具。

而现在AI公司的玩法是什么？直接用算力直升机空投到山顶，对外宣布"我们登顶成功"，但拿不出完整、可读、可复现的路线。就算答案碰巧是对的，数学家看不懂中间的逻辑链条，提炼不出新思想，这次"登顶"对数学共同体来说，价值非常有限。

更麻烦的是，AI会批量生成真假混杂的命题。大量的半成品证明扔出来，最后还得人类数学家耗费大量时间去核验、去纠错。等于无偿为企业的公关成果擦屁股。

公开信里有一句话说得特别到位：以越来越快的速度批量生产"真/假"结论，可能不是在孕育新的思想，反而可能摧毁孕育思想的沃土。

这件事还牵出了一个更尖锐的争议！

OpenAI宣布攻克NS方程这件事，背后还牵扯出一场署名风波。

纽约大学数学家巴克马斯特指控，OpenAI是在获悉他和他Anthropic的同事已经完成的相关工作之后，才加紧推进项目的。他还说，OpenAI曾要求把Anthropic的员工从署名中移除。

这件事暴露出一个很现实的学术伦理问题。前沿数学研究周期极长，很多学者会花好几年慢慢推进一个猜想，在预印本、学术会议上逐步分享阶段性成果。AI企业在训练过程中有可能吸收这些未公开的研究思路，依靠巨大算力抢先对外宣布"解决难题"。原作者数年的积累，瞬间变成企业大模型的宣传素材。署名权、成果归属全成了纠纷。

公开信里也直接提到了这个问题。AI仓促发布的证明，往往缺少规范引用，没有梳理前人工作，破坏了数学界延续百年的学术传统。

最让人担心的是年轻人。

这封信里还有一个特别值得关注的担忧，就是对青年研究者的影响。

你想想，如果整个行业的评价标准都变成了"能不能快速刷出难题答案"，青年学者、博士生会怎么做？他们会跟着资本的评价标准走。大家不再愿意花几年、十几年慢慢打磨抽象理论，而是优先挑选那些适合AI快速攻破的问题。

长此以往，愿意沉下心去提出新问题、构建新理论的人会越来越少。但数学真正的突破，往往不是回答旧问题，而是提出有价值的新问题。

丘成桐之前接受采访时说过一句话："AI并不擅长提问。一个题目，不单是答案重要，找答案的过程可能更重要--这个过程里能看到的东西，跟答案本身一样重要。"

一旦整个学科变成"解题竞赛"，数学创新的源头就会慢慢枯竭。这也是公开信里专门强调的，这种错位对青年研究者的伤害最大。

这件事不光是数学圈的事。

公开信在最后把这个问题扩展到了数学之外。它说："我们正在目睹一种对智力劳动的普遍威胁。"

物理、理论计算机、生命科学，未来都会遇到一模一样的矛盾。AI可以快速生成结论，但很难自动产生能够传承的科学洞见。

其实数学界不是第一次为此发声了。今年6月2号，多位国际知名数学学者联合发布了《人工智能与数学莱顿宣言》，明确指出AI的最新发展给数学研究带来了威胁，尤其对学生和职业早期的数学家影响严重。国际数学联盟已经正式认可了这份宣言。

但学界呼吁归呼吁，它不是强制性法规。科技巨头的商业竞争动力太强了，很难仅凭一封公开信就停下来。这本质上不是人和AI的对抗，是资本逻辑和基础科研逻辑的博弈。

说到底，这25位数学家不是在反对AI。他们反对的是，把科学研究简化成跑分榜单。科学的核心目标是理解世界，不是批量输出正确答案。这个道理，放在哪个学科都成立。