10月，全球数学界遭遇一场颠覆性震荡
。美国OpenAI集中放出722篇AI生成的数学研究手稿 ，覆盖372个前沿开放难题
，当中不乏悬置数十年经典猜想的论证结果。

　　这场突如其来的“突袭 ”，直接搅动全球数学科研格局：不少高校学者
、博士生耗费数年深耕的课题被AI抢先产出相关结果 ，许多原创研究陷入“成果被抢占、研究价值归零
”的困境 。一时间
，“AI究竟是科研的助推器，还是基础学科的破坏者”成为学界热议焦点
。

　　事件

　　AI公司公布数百篇论文

　　被指“抢了数学家饭碗
”

　　今年9月 ，纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特团队耗时一年攻坚千禧年难题——纳维-斯托克斯方程。但就在团队对外公布阶段性研究成果次日
，OpenAI便宣称其AI智能体已经完成该难题的完整形式化证明 。时隔一月，OpenAI再度加码 ，一次性公布数百份数学研究成果
。舆论一片哗然
，称其“抢了数学家饭碗”。

　　高速产出的背后，是突出的学术质量缺陷 。经全球数学学术社群核验 ，OpenAI发布的722篇论文中，超两成存在明显学术瑕疵
。为此
，OpenAI在成果发布一周后，陆续撤回60余篇问题论文 ，修订补正百余篇内容
，但已然对学术秩序造成不可逆的伤害。

　　对此，学界抗议声浪不断发酵 。菲尔兹奖得主陶哲轩牵头“人类数学协会 ”公开指出AI正在开展“掠夺式开采
”；包括邓煜在内的25位菲尔兹奖得主联名倡议审慎管控AI在学术领域的应用；全球近7000名数学家联署抵制AI无序抢占基础科研课题……持抵制态度的学者普遍认为 ，OpenAI这类机构当下的AI应用模式
，彻底打破数学科研固有的公平规则
。

　　对此，中国科学院院士 、中国数学会理事长席南华在公开场合表示：“OpenAI这批批量产出的论文 ，很多只给出碎片化结论
，缺少新概念
、新方法论的创造，而后者恰恰是数学真正的生命力所在。”在他看来 ，科技公司把攻克数学难题当作大模型性能的“跑分测试 ”
，会扰乱科研公平，挫伤青年研究者的积极性 。

　　声音

　　担心研究内容被AI攫取学者不敢轻易分享进展

　　AI已经渗透众多学科 ，为何唯独数学受到的冲击最为猛烈，相关争议也最为集中？多名高校理科老师向记者表示
，数学被称作“科学的语言
”，是物理、化学 、计算机
、工程、经济等几乎所有理工 、社科领域的底层根基。和应用型学科侧重落地实践不同 ，基础数学研究是全部科技创新的源头
。

　　一名老师表示
，从学术逻辑来看，数学的核心价值不在于快速批量产出论文 ，而在于推演逻辑的严谨
、创新思维的突破
，以及科研范式的传承。而海外现行部分AI应用模式，用算力代替思辨、用内容拼接代替原生创新 ，看似短时间产出海量文稿
，却无法沉淀科研能力，也难以推动学术体系迭代升级 。

　　复旦大学上海数学中心青年研究员林伟南长期深耕代数拓扑方向 ，早前他接受采访时指出
，OpenAI这批AI论文中有七八个选题与他的研究领域重合
。“AI在拓扑 、辛几何方向很容易翻车，训练数据集本身就混杂历史遗留错误 ，AI会把错误继承放大。”林伟南称，“哪怕AI输出的某条结论碰巧正确
，但整个推演链条没有产生新思想，这样的‘答案’对学科推进意义有限 。 ”

　　陶哲轩公开表示 ，OpenAI抛出大批数学论文的行为
，会让学者不敢轻易分享研究进展，担忧自己的研究内容被AI攫取 ，课题被抢先完成
。暨南大学数学系2019届毕业生吴文杰现任职于某科技企业
，他认为AI抢发数学成果，会剥夺学术新人的实践锻炼机会 ，长远来看会损害学科发展。

　　国内共识

　　成立数学与AI实验室联盟探索人机协同科研新范式

　　面对AI与科研之间的博弈困局
，国内高校没有走向极端，而是形成理性包容
、规范使用AI的学界共识 。10月中旬 ，丘成桐院士牵头在清华大学成立数学与人工智能实验室联盟
，一方面借助AI攻坚数学难题，另一方面反哺大模型迭代 ，探索人机协同科研新范式
。

　　多所高校也同步布局AI赋能科研：北大团队利用AI攻克交换代数开放猜想；复旦联合团队借助AI刷新高维几何问题的研究纪录；同济大学研发DeepMath数学大模型，尝试让AI自主提出数学猜想……国内高校普遍将AI定位成科研辅助工具
，明确人机边界。

　　广东工业大学新质生产力研究中心研究员林逢春在采访中提到，青年学生的心态日趋理性 ，已经摒弃“AI万能”的片面想法 。与此同时
，大湾区高校出台严格的AI学术使用规范，划出明确红线：禁止直接用AI生成完整学术论文 ，禁止依靠AI抢占原创课题
，禁止直接把AI输出内容当作个人学术成果
。“数学科研的核心是人创造性的思考，AI可以提升效率 ，但不能替代思考。
”林逢春强调 。

　　“我们并不排斥AI
，只是害怕无序滥用。”广州天河区某高校数学系大三本科生陈宇讲述了自己使用AI工具的切身体会
。陈宇表示，日常做习题、研读论文 、课程小课题时 ，他早已习惯把AI当成科研助手
，“遇到冗长复杂的积分推演，卡壳的证明步骤 ，我会交给AI辅助演算；检索冷门老文献时，AI能帮我省下大量重复劳动。但关键的逻辑框架、猜想构思
，我会自己动笔推导 。AI给出的证明，每一步我都会复算一遍 ，因为AI幻觉
、公式写错的情况经常发生
，不能照搬
。 ”

　　校企破局

　　企业主动深化产学研合作

　　AI只做助手，而非抢夺者

　　与此同时 ，国内头部AI企业也主动与各大高校深化产学研合作
，聚焦基础学科赋能、科研创新助力 、人才能力培养，构建AI与学术共生的产业生态。

　　智元机器人持续推进高校产学研项目 ，推出专项产教融合计划
，五年投入超20亿元资金，与北大
、清华、华南理工 、中山大学等20余所顶尖高校深度合作 ，共建具身智能产学研创新平台
，主攻基础数学
、智能算法、工程建模等方向 。近来 ，智元已对接237所科研院校 ，搭建完整学术赋能生态，为基础学科科研创新提供技术支撑
。

　　阿里千问落地高校AI公益赋能计划
，面向全校师生免费开放千问大模型 、Qoder代码工具
、AI办公科研系统等核心产品，无偿提供高性能算力 ，覆盖教学实践、课题研究 、学术创新
、校园育人等场景。腾讯发挥自身大模型与生态优势
，搭建高校学术合作体系，和十余所顶尖高校共建联合实验室 ，深耕人工智能与基础学科交叉创新 。

　　字节跳动Seed团队相关科研负责人早前则向记者透露
，团队和南开大学陈省身数学研究所共建数学与智能联合实验室
。据悉，在基础数学研究里 ，大模型定位是科研辅助工具。选题方向由数学家主导
，企业负责打磨证明核验、辅助演算这类科研工具，减轻研究者的重复性工作 。

　　记者观察

　　AI应为科研搭把手

　　从OpenAI批量发布数学论文引发全球学界抗议 ，到大湾区高校出台使用指引
，国内科技企业联动高校赋能，这场围绕AI与基础数学的争论 ，本质上是野蛮生长的技术撞上学术研究固有的规则
。海外事件敲响警钟：不加约束 、一味求快的AI应用，极易破坏学术生态。

　　AI本就不应该是科研工作者的“竞争对手
”
，而是可供借力的工具 。高校要坚守原创底线，制定规则用好AI；科技企业开展技术研发也要守住准则 ，为科研提供助力
，而非争抢科研成果；广大师生则要学会合理使用工具，不依赖、不盲从。把握好技术提效与独立思考之间的平衡 ，建立校企协同
、有序使用的运行机制
，AI才能真正助力基础学科稳步向前
。

（文章来源：信息时报）