潮评丨AI时代稀缺的不是解题工具，而是好问题

发布者：醉爱山水间 2026-9-11 10:07

潮新闻客户端特约评论员程振伟

图源：视觉中国

陶哲轩作为华裔顶尖数学家，现为加州大学洛杉矶分校教授。2006年获国际数学界最高荣誉菲尔兹奖，是当代最富创造力的数学家之一。他在调和分析、偏微分方程、组合数学等领域屡有突破，以化繁为简的洞察力著称。近年来，他持续关注人工智能与数学的深层关系：既把AI视为辅助证明与探索的新工具，也清醒指出其局限，主张数学家主动与机器协作，拓展人类理性的边界。

陶哲轩每次对AI发表新见解，都广受关注。这一次，他不是说AI不够强，而是说AI太强了。GPT-6 Astra刚把孪生素数猜想的上界从246推进到186，OpenAI又用上万个智能体“攻克”纳维-斯托克斯千禧年难题。可陶哲轩担心：解题太快、推理过程如黑盒，可能掩盖宝贵的失败，甚至污染问题本身。

数学不就是要答案吗？但陶哲轩提醒我们，数学研究的价值远不止最终答案。一个未解难题像尚未勘探的旷野，数学家在其中迷路、试错、发明新概念。张益唐证明存在无穷多对素数差值小于7000万，震动数学界，不仅因结论，更因他开辟的新路径。后来者沿这条路把上界降到246。这条路本身，是问题送给数学的礼物。如果AI直接给出无法解释的186，数学家就可能失去从246到186之间那些失败的分叉。而失败的分叉上，往往藏着下一座金矿。

这正是陶哲轩警告的核心：AI时代真正稀缺的不是解题工具，而是值得研究的好问题。问题看似无限，但真正值得研究的好问题极其稀缺。一旦某个方向走漏风声，海量AI智能体可能迅速“碾平”问题，研究者便不敢再公开分享有价值的方向。就像被海洋环绕却陷入缺水，数学可能被答案淹没，却渴死在没有好问题的荒漠里。

但若因此把AI视为敌人，又可能错过更大的可能性。AI能在人类卡了十年的地方提供新推力。人类数学家受限于计算力、记忆力和形式化繁琐，AI却可以不知疲倦地搜索巨量路径、验证每一步推理。

浙江大学人工智能方向博士生、无界AI联合创始人马千里的例子很有启发性。他借助AI解决Colombo问题，AI尝试8条路线，其中一条看似美好，不断给出“好消息”，走了11小时后被人类喊停，反而在“放弃”后找到真正突破口。这说明AI擅长生成可能性，但人类判断仍站在关键位置：选什么问题、哪条路线值得继续、什么结果值得公开。AI不会取代数学家，就像望远镜不会取代天文学家。但望远镜让人类第一次看清星河，AI也可能让数学家看见过去看不见的路径。

AI正在降低数学研究的准入门槛。过去高深数学是少数天才的领地，普通人即使有深刻直觉，也常因技术壁垒无法参与。如今一个对问题有深刻理解的人，可以借助AI完成繁琐推导、验证猜想，甚至提出新问题。数学共同体可能因此扩大，基础研究不再神秘。人类由此从繁琐计算中解放出来，更多专注于高价值问题，这才是数学研究中不可替代的人类部分。

但这并不意味着无标准。陶哲轩不主张禁止AI工具，而是呼吁建立明确标准，区分哪些问题需要“审慎分析”而非无差别提取答案。就像食品捐赠要有标准一样，科学进步需要能消化的洞见，而不是一堆未经分析的原始答案。AI公司应尊重学术共同体伦理，不轻易“污染”高价值问题；AI的搜索、解题过程应被记录、解释、理解。人提出好问题，推动数学和基础研究发展；AI可以推动把路走得更远。

人工智能之于人类，是人类今后最重要的关系之一。数学正站在一个奇特位置：它最需要答案，却也最需要失败，因为失败的背后可能是伟大发现。AI可以加速答案，但只有人类能决定哪些问题值得被问、被解决。真正危险的，不是机器学会了数学，而是人忘了数学为什么需要那些弯路。

答案会过时，问题才是数学的生命。人工智能为数学等基础研究打开的可能性，最终不在于它解开多少难题，而在于它能否帮助人类提出更好的问题。这或许才是陶哲轩警告背后的真正期待：别让AI替我们思考，而是让它帮我们更好地思考。

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