我为什么没有在菲尔兹奖得主的联名信上签字
Hacker News 摘要原标题：Why I didn’t sign the Fields medallists’ letter
这是数学家蒂莫西·高尔斯（Timothy Gowers）撰写的一篇博文，详细阐述了他为什么选择不在25位菲尔兹奖得主联名签署的公开信上签字，并表达了他对人工智能（AI）与数学发展关系的独立思考。
个人经历与出发点
高尔斯以自己童年时尝试证明费马大定理的经历开篇。虽然当时年幼的他并未成功，但通过反复研究差分序列并得出规律，他在过程中获得了宝贵的数学理解。高尔斯表示，他赞同公开信中关于“即便没有最终解决问题，思考过程本身也能带来大量学习与理解”的观点。然而，他选择不签字并不是要与联名者对立，而是因为他对当前数学界面临的危机有着不同的分析视角，同时他也希望避免数学界出现严重分裂。
为了表明中立性，高尔斯澄清了他与 OpenAI 的关系：他仅拥有提前试用和免费使用 Pro 模型的权限，从未接受过 OpenAI 的报酬。此外，他在剑桥大学领导着一个自动定理证明研究小组，该小组原本致力于通过模拟人类证明过程来实现机器证明，但大语言模型的出现让这种传统技术路线受到冲击。
核心分歧：解题与概念理解的关系
公开信的核心观点认为，解决具体问题只是实现“概念理解与洞察”这一主要目标的工具，AI 快速量产“真/假”结论可能会破坏培育新思想的土壤。
高尔斯不完全赞同这一论断，他的主要反驳点包括：
• 数学家谱系的多样性：数学家对待解题与概念理解的关系存在一个光谱。一端是将解决问题作为核心驱动力、将概念理解作为工具的数学家；另一端是将概念理解作为主要目标、将解题作为手段的数学家。高尔斯认为这两种态度都合理且有价值，公开信将“概念理解”单方面定为最高目标，可能会让以解题为主要乐趣的数学家（包括他自己）感到被否定。
• 对个体与集体理解的影响：面对 AI 远超人类解题能力且快速产出结论的未来，高尔斯分析了其影响：
• 个体层面：虽然人类可能会减少在极其困难的问题上死磕数月数年的深度体验（类似于使用车载导航弱化了人类自主记路的能力），但数学家可以把大模型当作交互式导师，以“主动阅读”的方式获取提示并自主完成证明。
• 集体层面：AI 输出的并不只是简单的真假判断，而是包含了具体的证明过程（例如纳维-斯托克斯方程爆破问题的相关进展）。数学界的分工高度专业化，能够并行消化这些成果。就算 AI 产出的结果多到无法全部消化，人类也可以挑选重点来理解，这与目前数学文献海量增长的现状类似，并不构成根本性的危机。
• 成果归属问题：AI 缺乏引用或抢占功劳确实存在争议，但高尔斯认为这是暂时的。随着技术发展，传统基于证明定理来分配学术荣誉的评价体系最终可能会崩溃。
高尔斯眼中的真正危机
高尔斯认为，真正的危机不在于人类无法消化 AI 产生的定理，而在于维持数学传统的社会结构和人才传承链条可能会遭到破坏：
• 年轻一代丧失动力：许多人（包括高尔斯年轻时）投身数学研究的初衷就是为了攻克著名难题。如果这些难题都能被 AI 轻易解决，可能会导致大量年轻人不再愿意攻读数学博士，进而导致人类数学传统的守护者断代。
• 政策与经费风险：决策者可能会错误地认为社会不再需要人类数学家，从而削减对数学学科的经费支持。数学界需要向外界解释，即便寻找新证明的工作被机器取代，保留大量人类数学专家的储备依然具有不可替代的价值。
结论
高尔斯认为公开信提出的诉求很难改变现实。AI 公司不可能因为数学界的担忧而停止发布更强大的大模型，新成果的井喷在未来几个月内必然发生。与其公开批评 AI 公司，不如正视这一不可逆转的变化，积极引导博士生开展更有创造性的研究，并探索出一种破坏性最小的应对方式。
评论区反响
文章发布后引发了数学界和读者的热烈讨论：
• 部分评论赞同高尔斯关于年轻学者培养和制度危机的看法，认为当前学术界评估和资助体系确实需要重构。
• 也有部分评论提出批评，认为高尔斯过于悲观和妥协，忽视了公开信反对 AI 公司滥用数学作为跑分工具的初衷，甚至指责他在关键问题上骑墙。
• 另有研究者分享了自身借助大语言模型进行高难度数学研究的具体案例与心得。
原文：https://gowers.wordpress.com/2026/09/17/why-i-didnt-sign-the-fields-medallists-letter/