本质来说数学证明本来就够难读了，真正写论文到可以交流的一步都需要在可读性上做大量优化，ai产出证明的本事不少，但产的都是一些只有ai能看懂的ai垃圾，产的越快消化的越难，就算结果对了也没用。真等ai能自己找研究问题，写的东西能和教科书一样condensed。那陶哲轩这种数学家还真未必像大家想的那么学阀。
很多领域里面
验证的成本已经远超于产出的成本了
—— 来自 鹅球 v3.5.99
那么之后训练的数据从哪来呢
整件事的问题应该是：
大公司把数学家标注为重点用户
↓
数学家用ai探讨设计思路
↓
大公司利用数学家的思路暴力尝试
↓
大公司抢先发布结果
整件事的核心就不应该在用AI这一步啊
Sacross 发表于 2026-9-14 11:05
整件事的问题应该是：
大公司把数学家标注为重点用户
↓
很多人根本分不清这次是对A畜和O畜缺德行为的声讨，还认为是数学家集体反对AI发展呢
不看看哪怕是网上联名也是反对闭源AI
本帖最后由 浪子龙飞z 于 2026-9-14 12:18 编辑
有帮助在哪？
忘了“我有一个绝妙的证明，只是这里写不下”这一句话困了人类数学家整整358年了？
作为人类文明除自然语言以外，最重要的基础语言没有之一的数学，问题证明过程才是真正的价值所在，数学这门诠释世界的人类文明底层代码就是在证明过程中不断发展的，证明只是代表是什么，配上证明过程才让人类知道为什么。如果AI给出的证明人类没法理解还需要从结果倒推，这个证明就是一坨毫无作用的垃圾大便。
所以数学家们一是反对大厂凭借算力资源垄断搞抢跑，二是反对AI公司为了营销目的罔顾数学本质的意义批量往数学界扔大便。
说这些顶级数学家怕丢饭碗而反对的说法太可笑了，且不说目前AI模型的本质就是数学形式化的体现，这些数学家很多本身就是AI发展和AI对数学应用的推手。
浪子龙飞z 发表于 2026-9-14 11:33
有帮助在哪？
忘了“我有一个绝妙的证明，只是这里写不下”这一句话困了整个人类数学家358年了？
作为人类 ...
不好意思点错了，想再重新加回来发现不能重复评分……
那我问你，宇宙的终极是42这个结论，你能推导出什么？
—— 来自 Xiaomi 23127PN0CC, Android 16, 鹅球 v4.0
所以有没有人告诉AI得出什么结论了？
现在的ai多少都会编数据，数学上好多东西不是一眼能看出来的，ai可能随便编10个结论出来，但是这10个都需要数学家去验证
无法创造新的概念
keenkiller 发表于 2026-9-14 11:56
那我问你，宇宙的终极是42这个结论，你能推导出什么？
—— 来自 Xiaomi 23127PN0CC, Android 16, 鹅球 v4 ...
我为啥要去推导这个，同理，数学家为啥要去推导ai结论。没时间就不要去推导，不就是不去怕吃亏，去了怕浪费时间吗
怎么说呢，数学是人类通过自己的大脑对现实世界的抽象，要解决的其实主要是怎么让人类理解，而非具体的问题，我是相信现在前沿数学研究本身就是一堆实际上目前无现实意义的工作，但解决这些问题所提供的工具能帮人类去对某类问题做更准确的定义和描述。这个点在 ai 能读心前大概没法解决，也就是我说的，人机交互主要问题在人的带宽，当人类缺乏足够明确的方法来描述自己的需求的时候，ai 也没法给你解决问题
Re:Source
还是看菲尔兹奖得主雨果·迪米尼-科潘怎么说的
原文：https://proofsandprompts.com/2026/08/30/care-for-a-little-more-ai/
说明。AI 的影响十分广泛，它对整个社会的作用还有许多问题值得讨论。我们也应当记得，数学家可以参与推进 AI 安全研究。我觉得自己没有足够的资格在这里谈论这些更宽泛的问题，因此本文只关注当下 AI 的使用给数学共同体带来的直接影响，并讲一讲我作为一名在职数学家的亲身感受。
AI 在数学上的进步令人惊叹。 我不打算预测 AI 将来能做到什么，但至少现在我已经可以毫无疑问地说：在许多数学任务上，前沿模型远胜于我。举一个例子，它们对我的研究领域及相邻领域有百科全书般的知识，而我有时连自己写过的某些证明都记不清。
一些问题有直接而迫切的应用价值，AI 的进步显然会让这些问题受益。问题得到解决后，相关科学能够继续向前，并且有望增进公共福祉。否认这一点是荒谬的。
但对某些数学领域有益的东西，换到另一些领域未必合适。我们完全有理由追问：数学真的需要 AI 生成的证明迅速泛滥吗？我们真的应该欢迎它吗？
关于猜想。 到目前为止，我还算幸运，没有亲眼看着 AI 解掉一项自己正在研究的问题。但雷已经劈在了近处。今年四月，一些同事经历了这种痛苦：ChatGPT Pro 证明了逾渗理论（percolation theory）中的一个难题，我们私下把它叫作p_c <1。照此看来，我们领域最著名的猜想被推土机推平，似乎也只是时间问题。现在已经很清楚，AI 很可能会抢在人类之前证明 。它很适合前沿模型，因为这个猜想或许存在一个简单证明，只是有个所有人都没看见的关键点。证明会来自 OpenAI 或 Anthropic 的员工吗？会来自另一家急于“帮助”陷入困境的数学家的公司吗？说得平常一点，会来自一个带着自己钟爱的 AI 模型上阵的数学家吗？甚至会来自一个几乎没有数学专业知识的普通用户吗？只能等待答案。
θ(p_c)=0的陈述极其简单，不需要多少背景，对人类而言却难得惊人，这恰恰是它的美。在众多逾渗问题中，这个猜想格外引人入胜，能激发人的思考；它的价值并不在于一旦解决，就能明显开启一片广阔的新数学领域。
我与θ(p_c)=0的故事很能说明这一点。如今我已经不再积极研究这个问题，但曾经有一段时间，它住进了我的数学梦境。在学术生涯的早期，我隔一阵就会回头尝试它。你当然猜得到，我没有找到证明。可我仍然认为，自己与这个猜想的相遇是一次成功。这份成功不以定理、报告或显赫的奖项来衡量。对我来说，它珍贵得多。
不妨略举几次由这个猜想促成的相遇。我认识自己在逾渗理论中最主要的合作者 Vincent Tassion，正是因为我们都在尝试解决它的同一个简化版本。我开始与 Michael Aizenman 合作，则是在尝试伊辛模型中与对应的问题时。后来，我与 Michael 和 Vladas Sidoravicius 确实证明了伊辛模型中的这个猜想。更重要的是，我们让一种强有力的工具重新焕发生机，那就是 Michael 在 20 世纪 80 年代参与发展的随机流表示（random-current representation）。此后，这项工具帮助我们解决了许多其他问题，特别是四维模型的平凡性；现在也有很多人在使用它。我随口还能举出许多类似的例子。那些证明的失败尝试，为我带来了几十个想法。后来我把这些想法用在别处，由此得到了一些自己从未设想过的发现。
一个数学问题远不只是一条等待证明的定理，它还会给人向前走的动力。最重要的是，它像夜间的灯塔，照亮数学家在审美与科学上的漫游，为他们指引方向。
眼看这段美丽的故事走到最后，当然不至于让世界毁灭。但我曾希望有一天，一位年轻数学家会凭借自己独到的思想，向我们指出所有人都错过了什么。那时，我便能惊叹于人类心智的创造力。当然，让我失去这份快乐，还不是这里最主要的问题。
我究竟反对今天生成式 AI 在数学中的哪种用法？ 当然不是因为 AI 生成的证明全都无法阅读。事实并非如此。比如p_c <1的证明就很短，而且格外漂亮。
在我看来，问题出在别处：AI 目前的使用方式没有让我们变得更有能力，反而让我们僵在原地。这些由机器做出的发现，可能会在一个领域充分成长之前就把它整个斩首。更糟的是，每一次爆炸都在把数学世界炸成越来越难以栖居的焦土。
让前人为我们建起的灯塔再多亮一会儿吧。这是我们欠他们的。不要把最美的猜想降格为下一代前沿模型的“基准测试”，那是在亵渎它们。
面对刚进入一个领域的年轻博士生，我们该说什么？他们应该研究哪些问题？如果那些最容易入手的问题随时可能倒在 AI 模型狂热使用者的攻城锤下，他们要怎样培养数学能力？如果重大猜想的证明可能朝夕之间突然出现在某个社交平台上，他们未来几年又该追逐哪一座圣杯？
这里关系到的不只是我们怎样选择问题，还有塑造数学职业的文化与伦理。它给数学共同体带来的社会后果，尤其是给年轻一代带来的后果，十分惨烈。有人会说，数学家不过是又一种濒危物种。也许如此，但我并不相信。
AI 与数学家的利益存在深刻错位。 数学家说过程比答案更重要，这不是一句空话。一次次尝试、失败、绕路与相遇，会带来异乎寻常的丰富收获。我当然无法代表所有人，但我深信，许多同行走过的路上，也有我围绕所经历的一切。
理解数学世界，既需要个人探索，也需要集体探索。同一个形式概念，会在每位数学家的头脑中呈现出不同的形状；我们要经历漫长而缓慢的过程，才能真正把它内化。那些在数学共同体中生长、流动的思想，才是数学真正的珍宝。Peter Scholze 谈到《莱顿宣言》时说：
依我的经验，数学思想就像孩子，需要多年的养育才能成长。正如我不愿让 AI 教育自己的孩子，我也选择不用 AI，独自思考我的数学想法……
别忘了，数学家的使命不只是生产定理。最要紧的是，我们必须带来理解。我们仍是这条链上的第一环：少数专家掌握的高度抽象概念，要经过我们，才能逐渐成为下一代文化的一部分。
思想需要时间，才能出现、打磨成形、彼此检验，并被不同数学家理解。这是思想在我们脑中成熟，最终变成真正直觉所必须付出的代价。等这些直觉被充分掌握后，它们可以传给其他数学家，再传给教师和孩子。数字 0、等号、负数、无穷、分形等概念都是这样进入人类文化的。较新的概念仍在经历同一个过程。
遗憾的是，生成式 AI 目前的使用方式威胁的恰恰是这种缓慢的智识发展。如果听之任之，数学、教育和文化都将受到巨大影响。
我们该怎么办？ 数学远非孤例。生成式 AI 提出的一个根本问题是：我们愿意把多少认知能力交给机器？我一直把数学视为人类智识探索的最高形式之一。它把个人与集体在理解、想象和抽象上的能力推向极限。
如果连数学家都放下武器，接受把自己的创造力交给机器，哪怕只交出一部分，还有哪一种智识冒险不会跟着这样做？我们应当坚持由人继续探索，也要接受探索需要时间，有时会把我们带错方向，而且常常一无所获。
让我们延续这门已有数千年历史的学科传统，教人怎样寻找、怀疑、试验、失败，然后重新开始。若没有亲自做数学的经验，我们就无法培养未来的教师、工程师和研究者。对我而言，比起自己得到的那些精确定理，我更愿意向学生、中小学生和公众分享的也是这种经验。数学共同体有责任继续扮演这个角色。坦白说，我们在这方面还有很大的改进余地。
有些数学研究领域或许很适合用 AI 加速求解过程，并由此在其他领域促成引人注目的应用。但我们不该向纯粹功利的数学观低头。
我相信，许多数学领域并不能从 AI 的帮助中得到多少好处。我当然没有一条简单准则，可以判定哪些领域属于此列；就算有，我也没有资格给出普遍建议。事实上，这篇文章从来没有打算提供一个解决方案，因为我自己也没有答案。不过，我感觉许多数学家对近期发展的看法与我相近。我想替这种感受发出声音，希望其中一些人能在这些文字里认出自己的心情。
最后说一点更私人的事：在自己的研究中，我已经选择不依靠人工智能来取代我的创造过程。
泥潭很多用户眼里数学家和小画师、文科生都是一个地位的
管AI对数学有没有伤害呢，直接历史的车轮先进生产力纺织机三板斧过去就完了
问题是很多数学家目前的论述在逻辑上和这个职业没什么强相关 譬如上面那个菲尔兹奖的 我觉得你换成码农或者小画家一样可以写这么一篇 对于不觉得职业有什么本质高低区分的人来说这种论述有啥力度呢
小画师碾过去就碾过去了，作为人类科学（数学严格来说不是科学，是科学工具）最前沿的领域，一旦陷入黑盒状态，那也太灾难了。
—— 来自 鹅球 v3.3.96
本帖最后由 Rotly 于 2026-9-14 18:08 编辑
无所谓吧。反正数学家也不赚钱，只要不给闭源ai公司圈钱就行。
换句话说不允许任何黑盒，思考过程和证明过程必须无条件公开以供学习和验证就行
momol 发表于 2026-9-14 17:23
还是看菲尔兹奖得主雨果·迪米尼-科潘怎么说的
这不就是“我们数学研究者跟那些高中奥数竞赛生是不同的”吗。AI时代，他们就是更高一档的奥数生罢了。
Risa_g 发表于 2026-9-14 18:13
这不就是“我们数学研究者跟那些高中奥数竞赛生是不同的”吗。AI时代，他们就是更高一档的奥数生罢了。 ...
奥数求正确解答就行了，而做数学研究即使失败的过程也是有意义的，他自己开发的工具虽然没能搞定原本的问题，但是他拿这些工具解决了其他领域的问题，ai时代用陶哲轩的话说就是用直升飞机把你投放到了指定地点，但是路上的风景全都看不见了。
以我高数勉强及格的菜鸡水平理解，打个比方是不是这样的：
现在AI数学证明的情况就好比你问AI一手棋为什么下在这里，它告诉你36手以后的某个变化里如果对方夹在这里你可以跳出去多赢半目。结论和证明过程都完全没问题，但人类既不可能用这个思路来下棋，也没法学这个下法来提高实力，所以这个思路就是“正确但无意义”？
更别提你甚至没法跟AI一手一手掰扯之后三十多手每一手的变化，那就只能它说啥你信啥了。
之前不是有个日本的数学巨星声称解决了某个顶级问题，但用的体系完全自创，学几年才能学会然后才能看证明，我看数学界好像也不是很愿意跟的样子
御众师 发表于 2026-9-14 09:12
这是ai公司的问题，不是ai的问题，这些出生公司应该大力批判
现在有关数学的大新闻都是 ai 公司为了 ipo 和估值泡泡做的
必须吹得像 agi 马上来了，故事才可以讲下去
momol 发表于 2026-9-14 18:21
奥数求正确解答就行了，而做数学研究即使失败的过程也是有意义的，他自己开发的工具虽然没能搞定原本的问 ...
别以为奥数生的解题技巧就没意义，下放给普通高考生（如果高考生接得住的话）是能够实打实提升解题能力的。
无非就是以前的数学研究者研究的是还没有答案的问题，今后的数学研究者研究的是有了答案但没多少人理解怎么做出答案的问题。他们研究答案整理出来的解题思路解题技巧当然还是有价值的。
以前数学研究出结果和解释结果由同一组人做。今后如果ai公司不屑于解释结果，那数学家就单独做解释工作呗。荣誉评价体系改一下就完事的事情搞得好像天塌了一样。
纯数早就进入符号逻辑的递进推演，换言之“脱实向虚”了。
你直接结论了，我们玩什么。
特别是如果真跨代了，人类数学家连怎么提出有价值的猜想都很难做到。
顺带， 除了直接反例证伪，ai并不能说是“直接给结论”。
AI目前可预见的破坏，多在破坏了其学科内驱力。
如果说围棋是娱乐活动里的智力巅峰，那纯数就是所有智力活动中鄙视链的巅峰（尽管纯数很难留住最有天赋的人）。
围棋被碾过去后，很难有重量级新人投身了，现在这些老脸你能再看十年。
而从各方反应看
纯数界这种婆罗门中门的身份认同，比想象的更厚重。
所以他可能不会像coding那样和平演变，而是会出现从躯干开始的直接崩解
为寻找新大陆，人类改良了罗盘、测天仪器、造船技术、制图技术；推动了天文学、地磁学、生物地理学、早期营养学研究；发现了信风洋流，跨洲物种交换重塑全球农业，同时催生近代股份制、海上保险。
如果ai直接告诉你去新大陆该怎么走，以上这些都不会有或者推迟很久
数学研究本质就是在求解得证的过程里尝试发掘新思想新工具以推动进步，这也是数学大题被设立的根本意义和目的，AI直接给出答案对数学研究而言就是典型的本末倒置，现在技术路径上的大模型是在凸包内跑的，并没有创新能力。拿数学和绘画做类比属于缺乏对基础科学工具的认识，还有那些让渡文明主体性的发言也是让人眼前一黑，只能说还好现在的大模型离AGI还差得远，人类社会远远没有准备好迎接AGI的诞生
引用第53楼momol于2026-09-14 17:23发表的:
还是看菲尔兹奖得主雨果·迪米尼-科潘怎么说的原文：https://proofsandprompts.......
大体就是AI自动化的生成证明会导致从业者失去创造力的观点。
画师群体还是坚信自己的创造力不输于AI，并且宣扬“我创作我快乐”的，志气还是在的。数学共同体不妨学习一下。
----发送自 STAGE1 App for Android.
ceruleancard 发表于 2026-9-14 19:13
为寻找新大陆，人类改良了罗盘、测天仪器、造船技术、制图技术；推动了天文学、地磁学、生物地理学、早期营 ...
但是我们提前获得了一整片新大陆，这种交易划算不划算，看法是因人而异的
54楼也提到了，ai给出的论述并不总是无法阅读的，提前得到答案不代表你需要放弃全部过程中的发现。也许有些发现会来得晚了，但它们总会来的
本帖最后由 gammatau 于 2026-9-14 20:11 编辑
空集 发表于 2026-9-14 18:02
问题是很多数学家目前的论述在逻辑上和这个职业没什么强相关 譬如上面那个菲尔兹奖的 我觉得你换成码农或者 ...
其实画画才是这里最不一样，最有资格抗议的。因为画画根本没有语言那样的规则，现在也完全看不到构建规则的头绪，（注意，第一批成功的画画模型就不是LLM）ai能画画完全是靠硬给ai喂人画好的产品喂出来的。而且到现在也没有脱离人工评价成果质量的思路，所以ai画画是真的完完全全靠吸血真人成果发展的，目前还没看到不吸血人类的的发展路线。
而编程和数学实际上都是规则严格定义的符号系统，存在ai部分学习部分自主探索，甚至不学习完全自主探索的可能。实际上自动化逻辑证明已经是快一百年前提出来的了。
这其中编程语言的探索空间小一些，因为虽然语言很多，但是抽象的编程语言概念就那么几十个，对应的汇编更少。照现在的发展速度估计，可能就快看到ai自主设计编程语言乃至自主设计cpu了。
而数学的探索空间更大，因为数学可以发明新的公理搞新的体系，新体系和现有数学可能没什么关系，理论上可以让ai像人类一样。表演从公理开始发明一切。但ai有没有这个能力现在还不可知。
越封闭，规则越明确的体系越适合ai自主探索。围棋就是，阿法狗之后很快就发展到了只定义胜负规则，一盘人类棋谱不看，ai自己练自己都能吊打人类的地步。
gammatau 发表于 2026-9-14 20:09
其实画画才是这里最不一样，最有资格抗议的。因为画画根本没有语言那样的规则，现在也完全看不到构建规则 ...
文生图的规则其实一点都不复杂吧“有没有满足文本描述” 规则不明确的是世界模型
鸳鸳相抱 发表于 2026-9-14 20:13
文生图的规则其实一点都不复杂吧“有没有满足文本描述” 规则不明确的是世界模型 ...
ai编程，如果编的不对连编译都过不去。编译过了后可以机械地看输出、gdb调试
ai数学就不用说了，电脑自动证明逻辑命题是上个世纪的事，对了就是对了错了就是错了
而文生图——一个图做出来是好是坏，不靠人没有办法判断
本帖最后由 miu255 于 2026-9-14 20:35 编辑
首先数学家其实是乐于AI发展的，因为现在数学前置学习已经很重，而且跨分支非常难，验证也非常麻烦，很多东西真的就是只有几个人在研究和验证。
回到标题的问题，人类的科学在于人类掌握，AI直接给出结论和神学有什么区别。目前AI的证明思路不分轻重，而且AI就是一个工具，你不想法让它贴合人类写论文的逻辑，反倒是去学AI逻辑吃屎。这科研到底谁是主？
—— 来自 motorola XT2533-4, Android 16, 鹅球 v3.5.99-alpha
本帖最后由 ayanamilin 于 2026-9-14 20:50 编辑
楼里搁那维护数学家的，能有一个数学科研工作者吗 一想到自己上学时数学还不错，就和数学家“与有荣焉”了。
数学家天天吹自己做的工作多么重要、对人类多么有意义，是用来忽悠青年人才入坑的，普通人跟在后面凑啥热闹。八十年来的纯数成果，绝大部分都是毫无意义的思维游戏。
盛宴已毕，未来五十年的数学研究都将主要由 AI 进行了。
你能保证解某个问题途中诞生的新算法正是能让AI进入自我意识觉醒的关键算法吗，只会用现有算法堆数据AI可以说自己把自己的觉醒路封死了
我是外行，比较乐观，我觉得数学家说的这些缺点是真实存在的，但同时AI带来的力大飞砖的红利也是事实，作为一个好用的工具，以后会有更好的使用方式，现在还是磨合阵痛期，总而言之，要先用起来再说
最大的坏处在于AI给出的结论，不能确定或者难以验证是否正确，而这些结论可能让人类放弃思考发展自己
按楼主给出的例子来说，如果AI说恐龙是被外星人毒死的，有几百页推导过程，那考古学家应该相信AI给的答案吗？
如果考古学家相信，那他以后只要停止思考，AI说什么就做什么就行了，代价是从此成为AI的奴隶
如果考古学家不信，AI给出的东西又难以验证，那他还不如从其他证据证明他的想法更省事，但又因为AI 给出了结果，他可能还会被前一种考古学家嘲笑吃饱了撑着
但恐龙灭绝的原因真的是因为外星人毒杀吗？在有其他能反证的证据之前不可知，所以只能说薛定谔
你说现在这些数学家抗议是因为议题没了可能让他们不能靠研究不切实际的问题水论文骗奖金骗赞助，那也确实，人都是要恰饭的嘛
但人类历史上也正是因为有一些提出不切实际问题的人，地心说才能演化到日心说，再到后来的牛顿三大定律和相对论
哪怕是现在AI所依赖的底层逻辑马尔科夫链，最开始也是因为马尔科夫不相信同行得出的结论，才提出来的概念。用现在滑坡点的说法，就是他出于杠精心理搞出来的对冲论文
如果人类自己先放弃了提问和思考的能力，那最终只会停滞不前，成为AI，又或者是能控制AI输出结论的公司的奴隶了
ai对数学家的地位有伤害