为什么丘成桐要牵头成立数学与AI实验室联盟

我觉得大家可以换一个思路，把最近数学界发生的这些事情联系起来看，可能就会真正理解丘老的想法。

最近数学界发生的这些事情

首先，2026年9月8日，OpenAI宣布，其内部模型在千禧年七大数学难题之一的NS问题上取得重大突破，并公布了证明。

随后，有数学家指出，AI给出的Lean形式化证明与自然语言证明并不完全对应。但最近又出现了一个反转：自然语言版本似乎采用了更强、更新颖的数学思路。

那这就有点逆天了。

10月6日，OpenAI又一次性公布了722份数学研究手稿，涉及372组研究成果。随后撤回其中3份，并对另外14份进行了修订。

整个数学界反响激烈。陶哲轩等数学家开始强调，数学研究不能只是解决问题、制造证明，更重要的是人类对数学的理解、解释和传播。也有人批评OpenAI这样的行为不像正常的学术交流，更像是在炫耀自己的研究能力。

10月15日，面对数学界的反弹，OpenAI又拿出500万美元，交由西蒙斯基金会支持数学家理解、验证和进一步研究AI产生的成果。（又要到饭了啊兄弟。）

回头看一段数学史

我们先把这些事情放在这里，回头看一段数学史。

千禧年七大数学难题，至今正式认定解决的只有一道，就是庞加莱猜想。

证明它的是俄罗斯数学家佩雷尔曼。

1992年，佩雷尔曼赴美国进行学术访问，接触了美国数学家理查德·汉密尔顿开创的里奇流理论。1995年回到俄罗斯，经过大约七年的独立研究，最终完成了对庞加莱猜想的证明，并在2002年至2003年陆续公开了成果。

但佩雷尔曼的论文非常精炼，大量论证没有详细展开，数学家需要花费相当长的时间检查、补充和理解他的证明。

有没有一种熟悉的感觉？

OK，我们继续。

曹怀东、朱熹平与2006年的争议

这时候出现了两位中国数学家，曹怀东和朱熹平。

他们在丘成桐的支持下，花费数年时间研究佩雷尔曼的成果，并于2006年发表了一篇328页的论文，对庞加莱猜想及几何化猜想的证明进行了系统整理和详细论述。

可惜的是，他们没有现在的数学家这么厚的脸皮，没有要求数学界再拿出几百万美元，支持他们慢慢理解和整理别人的证明。

丘成桐当时给予了他们很高的评价。

但是，这件事情随后引发了严重争议。

因为在当时，数学界更看重原创突破。对别人已经提出的证明进行整理、补充和系统论述，虽然具有学术价值，但很难获得与原创发现同等的地位。

再加上曹怀东和朱熹平最初的论文措辞不够严谨，以及当时中国数学界在国际上的学术影响力还远不如今天，这场争议使两位数学家和丘成桐承受了巨大的批评压力。

2019年，丘成桐在自传《The Shape of a Life》中再次回顾了这场争议。

他承认自己当时的一些表达应该更加谨慎，但也强调曹怀东和朱熹平的工作本身是重要的。同时，他还谈到了另一个因素：中国数学在国际学术界的地位。

思想实验：如果佩雷尔曼是一台AI

现在，我们开始一个思想实验。

假设佩雷尔曼根本不是人类，而是俄罗斯制造的一台AI机器人。

这台机器人外表与人类没有区别，内部是一套数学研究AI系统。

1992年，它在维护人员陪同下赴美国访问，接触了汉密尔顿的研究。1995年回到俄罗斯，经过七年独立研究，完成了庞加莱猜想的证明，并公开发表论文。

它使用的全部数学方法、引用的前人研究，以及最终发表的论文，都与真实历史中的佩雷尔曼完全相同。

唯一的区别是，这一次，佩雷尔曼是一台AI。

甚至我们现在回头看，会发现佩雷尔曼当年的研究方式与今天的AI数学研究有着惊人的相似之处。

都是在前人研究基础上独立攻关，都能够提出突破性的数学证明，而最初发表的论证都高度精炼，需要其他数学家花费大量时间去理解、验证和补充。

现在假设，2006年，俄罗斯突然向全世界公布：佩雷尔曼其实是一台AI。

数学界会怎么反应？

还会不会坚持认为，佩雷尔曼完成了最重要的原创突破，而曹怀东和朱熹平的工作只能算后续整理？

还是会突然开始强调，人类数学家对AI成果的理解、验证和系统论述，才是更加重要的数学工作？

如果是后者，那么问题就很有意思了。

数学没有变，证明没有变，研究过程没有变，曹怀东和朱熹平的工作也没有变。

变的只是佩雷尔曼的身份。

2006年，数学界强调原创突破的重要性。到了2026年，当原创突破可能由AI完成时，数学界却开始更加重视人类对证明的理解、解释和整理。

现在再看丘成桐

现在再看丘成桐。

他不仅是世界顶级数学家，更是2006年那场争议的亲历者。

他非常清楚，一项重大数学突破从最初发现，到完整证明、验证、解释，再到被整个数学共同体接受，中间究竟需要多少工作。

而现在，AI恰恰有可能把这些工作重新分开。

AI负责原创探索，人类数学家负责理解、验证、完善和传播。

未来的数学研究模式

我们甚至可以这样想，未来的数学研究者可能是每人一个AI模型API，把研究问题交给AI，利用多智能体进行并行探索、证明搜索和推导。自己负责提出研究思路、调整方向、筛选结果，最后进行形式化验证、证明重构和学术论述。

一旦这种研究模式成熟，未来可能根本不需要那么多顶尖数学家，而是大量数学专业的研究生、优秀本科生，甚至高水平的数学爱好者，都能够参与前沿数学研究。（参考前不久北京协和医院的金山木，数学主要靠自学，借助AI解决了困扰数学界22年的克鲁泽猜想。我感觉金山木很吊，但是受之前爆出协和4+4事件影响，大家都没太关注他的成果。）

如果这种模式真正发展起来，随着AI研究能力普及、调用成本下降，未来整个数学界都可能被中国、印度这样拥有庞大人口和大量理工科人才的国家，通过规模化培养和组织研究力量直接爆破，甚至在部分研究领域形成垄断性优势。