近日 ，因AI公司宣布其模型解决了一个数学界经典难题
，陶哲轩、邓煜等25位菲尔茨奖获得者随后联名发布公开信提出警示，引发舆论哗然 ，热度绵延至今 。人工智能驱动的科学研究已势不可挡，科学家该如何与AI做好配合？近一个世纪未解的数学难题88小时就被AI“攻克”
，其他学科的堡垒会不会被“攻克 ”？……各种衍生话题层出不穷
。

　　在这封名为《人工智能在数学中的严重错位》的信中，25位数学家认为 ，AI公司正在把解决数学问题作为衡量模型能力的标准
，而数学研究的追求，并不仅仅是用最短时间算出一个具体题目的答案。他们表示这“对数学科学 、对数学共同体都是有害的
” 。

　　此事被认为是关于学术优先权
、数据伦理与AI科研边界最为激烈的一场争论 ，也是将学术伦理话题推向社会的一个典型事件。

　　智力密集领域往往是AI大显身手之地
，但也很快就会暴露出AI的消极面
。早在数学之先，人文艺术领域已深为AI滋生的真伪治理烦恼。数学的逻辑性使得它成为大模型验证能力的最佳场地 ，在商业逻辑驱使下
，模型的炫技就形成了对数学研究的“暴力冲击”，进而触碰到学术伦理警戒线 。公众也极易因此陷入“模型效率亢奋 ” ，将大模型的解题能力简单等同于数学研究本身
。

　　但一门学科的内涵和构成何其广阔和多维。就数学而言
，它非常依靠创造力和想象力，提出问题和验证猜想的过程所形成的学术和思想价值 ，有时不低于一个举世皆惊的数学结论 。这也是为什么这些数学家会首先站出来，对使用AI进行“数学能力竞赛”提出异议
。

　　面向AI的大门一旦打开
，就不可能再关上。数学家已在担心AI滥用危害数学以及其他智性劳动 。如何善用AI才有利于科研？如何尽快实现科学家的角色调整？如何弥合商业逻辑和科研目标之间的分歧？如果不在问题初显端倪时就察其危害，谋划应对之策 ，必然会产生更多新矛盾新问题
，进而增加治理难度
。我们需及早处理好AI和科学家的关系，建立研究人员、研究工具 、研究对象三者之间关系的新范式。

　　25位顶尖数学家虽不能代表整个科学共同体 ，但他们形成了非常有价值的声量 。其中的意义
，在于它将学术秩序和学术伦理这样严肃而重要的命题推向公众视野，并触发广泛深入的讨论
。

　　如同汽车、互联网等改变人类社会进程的重大技术角色一样 ，AI最终也会由细致严密的规则体系规范其正向发展。而规则的建立
，需要像今天这样充分被打开的关注和讨论 。

（文章来源：科技日报）