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陶哲軒最新演講:數學正進入"工業時代"
陶哲軒最新演講:數學正進入"工業時代"陶哲軒最新演講:數學正進入"工業時代"
7 月 24 日，菲爾茲獎得主陶哲軒（Terrence Tao）在美國費城舉行的 2026 年國際數學家大會（ICM）上發表公眾演講，題為《人工智能時代的數學》（Mathematics in the age of AI）。
他沒有從 AI 又解決了哪壹道數學難題講起，而是把時間撥回到 20 世紀初。
在陶哲軒看來，20世紀初，伴隨著羅素悖論、哥德爾不完備定理等壹系列發現，數學家被迫重新審視集合、無窮、公理等最基礎的問題。這場被稱為“數學基礎危機”的思想震蕩，壹度引發激烈爭論，卻最終推動數學建立起更加嚴密、統壹的現代基礎體系。
而今天，隨著 AI 開始參與數學研究，數學或許再次站在壹個類似的歷史節點。不同的是，這壹次受到挑戰的，不再是數學理論的基礎，而是數學共同體長期默認的研究方式和價值體系：什麼才算壹項真正完成的成果？數學研究的目標，是盡可能證明更多定理，還是幫助人類建立更深刻的理解？
盡管陶哲軒並沒有在演講中直接使用“工業化”來形容數學的未來，但他描繪的圖景已經呈現出鮮明的工業特征：數學知識將從稀缺走向充裕，研究流程被拆解為生成、驗證、解釋、評審和知識整合等多個環節，人類與 AI 也將在其中重新分工。當證明越來越容易獲得，真正稀缺的，應該是是提出問題、理解問題，以及組織知識的能力。
（截至發稿，演講視頻尚未上線，本文主要依據陶哲軒會後發布的 52 頁演講幻燈片進行整理解讀。）
真正的問題，已經不是 AI 會不會做數學
在演講壹開始，陶哲軒提出了壹個“AI 能力猜想”（AI Capability Conjecture）：未來，AI 可能在可接受的成本和壹定程度的人類監督下，完成部分研究級數學工作。至於它能處理哪些問題、需要多少人工參與、達到怎樣的正確率和結果質量，都可以有不同設定，因此這壹猜想也有強弱之分。
如果連最弱的版本都無法實現，數學界大可以延續原有的研究方式；如果較強版本成為現實，尤其當數學共同體仍把“盡可能多地解決未解問題”放在首位，現有的文化、評價體系和研究實踐都將受到沖擊。
陶哲軒真正關心的，是這種變化會把數學帶向哪裡。他在幻燈片中明確說明，這場演講無意判斷“AI能力猜想”是否成立，而是請聽眾先接受壹個工作假設（Working Hypothesis）：假設 AI 很快能夠以可接受的成本和監督，承擔相當壹部分研究級數學任務，數學共同體該如何應對？整場演講由此展開，重點落在能力提升之後的制度與價值問題。
至於 AI 是否已經接近這壹階段，陶哲軒引用了壹項自己參與發起的最新評測項目 First Proof 作為背景。
今年 5 月底，First Proof 在嚴格控制的條件下測試了肆套 AI 數學系統。10 道此前從未公開的新題全部來自真實研究過程，由相關領域專家按照學術期刊的審稿標准，對解答的正確性和論文表述進行評估。結果顯示，肆套 AI 系統共在 10 道題中成功解決了 7 道，每道題至少有壹份解答達到學術期刊發表水平，單題計算成本約為 10 至 1000 美元。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
他沒有從 AI 又解決了哪壹道數學難題講起，而是把時間撥回到 20 世紀初。
在陶哲軒看來，20世紀初，伴隨著羅素悖論、哥德爾不完備定理等壹系列發現，數學家被迫重新審視集合、無窮、公理等最基礎的問題。這場被稱為“數學基礎危機”的思想震蕩，壹度引發激烈爭論，卻最終推動數學建立起更加嚴密、統壹的現代基礎體系。
而今天，隨著 AI 開始參與數學研究，數學或許再次站在壹個類似的歷史節點。不同的是，這壹次受到挑戰的，不再是數學理論的基礎，而是數學共同體長期默認的研究方式和價值體系：什麼才算壹項真正完成的成果？數學研究的目標，是盡可能證明更多定理，還是幫助人類建立更深刻的理解？
盡管陶哲軒並沒有在演講中直接使用“工業化”來形容數學的未來，但他描繪的圖景已經呈現出鮮明的工業特征：數學知識將從稀缺走向充裕，研究流程被拆解為生成、驗證、解釋、評審和知識整合等多個環節，人類與 AI 也將在其中重新分工。當證明越來越容易獲得，真正稀缺的，應該是是提出問題、理解問題，以及組織知識的能力。
（截至發稿，演講視頻尚未上線，本文主要依據陶哲軒會後發布的 52 頁演講幻燈片進行整理解讀。）
真正的問題，已經不是 AI 會不會做數學
在演講壹開始，陶哲軒提出了壹個“AI 能力猜想”（AI Capability Conjecture）：未來，AI 可能在可接受的成本和壹定程度的人類監督下，完成部分研究級數學工作。至於它能處理哪些問題、需要多少人工參與、達到怎樣的正確率和結果質量，都可以有不同設定，因此這壹猜想也有強弱之分。
如果連最弱的版本都無法實現，數學界大可以延續原有的研究方式；如果較強版本成為現實，尤其當數學共同體仍把“盡可能多地解決未解問題”放在首位，現有的文化、評價體系和研究實踐都將受到沖擊。
陶哲軒真正關心的，是這種變化會把數學帶向哪裡。他在幻燈片中明確說明，這場演講無意判斷“AI能力猜想”是否成立，而是請聽眾先接受壹個工作假設（Working Hypothesis）：假設 AI 很快能夠以可接受的成本和監督，承擔相當壹部分研究級數學任務，數學共同體該如何應對？整場演講由此展開，重點落在能力提升之後的制度與價值問題。
至於 AI 是否已經接近這壹階段，陶哲軒引用了壹項自己參與發起的最新評測項目 First Proof 作為背景。
今年 5 月底，First Proof 在嚴格控制的條件下測試了肆套 AI 數學系統。10 道此前從未公開的新題全部來自真實研究過程，由相關領域專家按照學術期刊的審稿標准，對解答的正確性和論文表述進行評估。結果顯示，肆套 AI 系統共在 10 道題中成功解決了 7 道，每道題至少有壹份解答達到學術期刊發表水平，單題計算成本約為 10 至 1000 美元。
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