突破還是炒作？2000余位學者簽署《人工智能與數學萊頓宣言》

編輯丨coisini

人工智能（AI）的突飛猛進給基礎科學帶來了新的可能性，我們已經在生物、化學、物理學等諸多領域看到了科學智能（AI for Science）進展。

但 AI 的影響并非全然正面。最近，16 位來自全球頂尖高校及研究所的數學專家發表了一份長達 11 頁的宣言 ——《人工智能與數學萊頓宣言》（下稱《宣言》）。《宣言》警示：不加控制的自動化不僅威脅到數學的研究方式，也危及這門學科所代表的意義。

《人工智能與數學萊頓宣言》鏈接：https://leidendeclaration.ai/

截至目前，《宣言》已獲超過 2000 位學者的簽署支持，其中包括高校數學系教授、研究員，還不乏哲學、計算機科學等其他學科研究者。

是突破還是炒作

近來，多家 AI 公司聲稱其系統的能力不斷提升，并稱 AI 已解決一些棘手的數學問題，包括在學科競賽中表現突出。

例如，在「First Proof」挑戰賽中，AI 模型解決了部分研究級數學問題；OpenAI 宣布 AI 大模型破解已有 80 年歷史的幾何難題 ——「Erd?s 單位距離問題」（Erd?s Unit Distance Problem）......

眾所周知，數學是一門推理嚴謹、邏輯縝密的學科。正因如此，當 AI 在這一領域取得突破時，往往會格外引人關注。

然而，《宣言》指出 AI 開發者存在「夸大其產品能力的強大商業動機」，提醒人們不要輕信關于 AI 系統數學能力的「炒作」。

這并非無端揣測，為了爭奪數千億美元的投資資金，各家公司爭相粉飾 AI 模型的形象。

宣言的發起者之一、哥倫比亞大學教授 Michael Harris 在外媒采訪中表示：「各大實驗室之間正在進行一場生死較量…… 它們試圖利用數學來吸引投資，以便自己能夠存活下來。」

一個值得注意的細節是 AI 的宣傳活動按照「市場時間表」而非經過人工評審的科學節奏發布，可能會「誤導性地將特定的數學任務作為衡量商業模型通用推理能力的指標」。

特別是，最近人工智能公司紛紛提交 IPO 申請，計劃上市，包括 OpenAI、Anthropic 和 SpaceX（SpaceX 已合并 xAI）。

除了數學可能被利用來謀取商業利益之外，AI 系統還可能產生看似合理但實際上錯誤的證明，這些證明很難被人類驗證。這可能會影響數學研究質量。

另外，一些 AI 系統借鑒了人類研究者的研究成果，進一步進行推理猜想，這可能會削弱研究人員的學術貢獻認可。

《宣言》發起者擔心，AI 在數學領域的日益普及可能會刺激跟風式研究，導致同行評審系統短路，并使研究人員淪為 AI 開發者的服務者，破壞數學本身的學術探索風氣。

光環下的反思

實際上，這不是基礎科學領域第一次質疑人工智能。盡管科學智能碩果累累，但光環之下，反思的聲音也不斷浮現。

去年，普林斯頓大學（Princeton University）博士、物理學研究者 Nick McGreivy 本來寄希望于「用 AI 加速物理學」，但當他嘗試將 AI 技術應用于實際物理問題時，結果卻令他大失所望。

Nick McGreivy 認為人工智能在科學領域的整體潛力被夸大了，加上研究者的論文往往報喜不報憂，存在幸存者偏差，導致領域像「朋友圈精修圖」—— 光鮮成果背后藏著被濾鏡過濾的失敗和過度美化的期待。

類似地，DeepMind 曾聲稱 GNoME 模型發現了 220 萬個晶體結構，標志著「人類已知穩定材料的數量級擴展」。但當材料科學家分析這些生成的化合物時，他們發現它們「大部分都是垃圾」，并「禮貌地」表示該論文「沒有得到任何新材料」。

盡管 AI 模型最近幾年的發展突飛猛進，但在科學智能領域的進展大部分仍然是在特定任務上的單點突破，或科研輔助能力的提升。

正是這種「高光與局限并存」的現狀，引發了基礎科學界持續的審慎思考。這種思考不再停留于技術層面的「能不能用」，而是深入到方法論、價值觀乃至學科意義等更根本的維度。

國際數學聯盟（IMU）副主席 Ulrike Tillmann 支持《宣言》并寫道：「AI 開辟了令人興奮的新機遇，但也帶來了一些不能不加審視的問題。數學研究的未來必須以人類判斷、公平透明的實踐以及全球數學界的共同價值觀為指導。」

一向支持 AI 數學研究的著名數學家、菲爾茲獎得主陶哲軒也表示完全贊成《宣言》中的各項論述與建議，并指出這些問題幾年前就應該展開系統討論。

正如《宣言》所警示的，如果我們對 AI 的局限視而不見，對商業驅動的「炒作」照單全收，那么科學的獨立性、嚴謹性與學術價值都可能遭到損害。科學智能的良好發展，需要尊重技術的邊界，也需要尊重科學本身不可替代的根基。

https://phys.org/news/2026-06-mathematicians-dont-hype-ai-capabilities.html

https://www.science.org/content/article/mathematicians-issue-warning-ai-rapidly-gains-ground