刚刚！陶哲轩3小时对话流出：AI抢攻菲尔兹奖倒计时

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文章摘要

陶哲轩近期公开预言人工智能将在数学领域实现突破性进展，甚至可能冲击菲尔兹奖级别的成就。这位菲尔兹奖得主在长达3小时的访谈中勾勒出AI参与数学研究的三个阶段：2026年前成为可信赖的研究助手；十年内提出重要数学猜想；最终实现获奖级别的突破。他认为AI参与重大数学发现只是时间问题，而非能力问题，并特别强调生成具有深远意义的数学猜想将成为AI的”AlphaGo时刻”。

在物理学领域，陶哲轩指出当前统一理论（如量子力学与广义相对论）的困境源于尚未找到合适的数学语言。他回顾科学史上的统一范式——从牛顿统一天体与地面运动，到麦克斯韦统一电磁现象——认为AI可能加速发现隐藏的数学结构。虽然实现”大统一理论”仍需人类创造力，但AI将成为这一进程中不可或缺的组成部分。当前限制在于训练数据的匮乏，特别是缺乏记录失败尝试的”负面数据”，这些数据对培养数学直觉至关重要。

关于AI与数学家的协作模式，陶哲轩以形式化证明语言Lean为例，描绘了未来数学研究的变革图景。GitHub式的协作平台将重构数学研究生态，使数学家能像程序员那样共同构建数学”代码库”。他预测形式化证明的效率将随着AI辅助工具的发展而显著提升，最终可能成为学术发表的主流形式。目前AI在非形式化数学语言转换方面仍有局限，但其自动补全和搜索功能已能显著提升证明效率。

在比较人类与AI的数学能力时，陶哲轩指出人类具有独特的”数学嗅觉”——能直觉判断证明路径的可行性，这是当前AI的明显短板。他描述与AI合作解题的体验如同”赶猫”，需要不断纠正AI的无效尝试。不过，随着AI发展出对证明策略的评估能力，这种差距可能缩小。值得注意的是，AI生成的证明常带有表面严谨但本质错误的特点，这与人类错误模式截然不同。

谈及数学研究方法，陶哲轩分享了”战略性偷懒”的技巧：通过暂时忽略复杂问题的多个难点，逐个击破后再组合解决方案。他将此比喻为动作片中主角逐个击败对手的策略。随着AI工具简化编程流程，他更频繁地使用计算机进行数学探索，将原本需要两小时的函数绘图缩短至15分钟。

作为菲尔兹奖得主，陶哲轩反思了奖项带来的双重影响：一方面获得更多话语权，需要谨慎发表意见；另一方面成为年轻数学家的灵感来源。他特别赞赏佩雷尔曼保持学术独立性的选择，强调数学进步本质上是集体智慧的累积，而非个别天才的孤立突破。在讨论史上伟大数学家时，他着重提到希尔伯特提出的23个问题对数学发展的深远影响，认为这种提出关键问题的能力与解决问题同样重要。