当AI一次写出700篇菲尔兹奖级别的论文，该奖励什么？

10 月 6 日,OpenAI 一次性公开了 700 余份数学论文手稿,声称解决了一批悬而未决的数学问题。消息一出,数学界哗然。一边,是 AI 以“工业化”的速度批量生产研究成果;另一边,是人类同行来不及读,甚至读不懂。

当研究成果可以批量生产,科研的意义在哪里?当一篇“获奖级”的论文可以由 AI 写出,奖项又该奖励什么?这是 2026 年摆在每一位教育者、研究者和学生面前的新课题。

七百份论文,是“力量”还是“学问”

这批手稿由 OpenAI 尚未公开的内部模型生成,数量之大、来势之猛,前所未有。但学界的第一反应并不是欢呼。2022 年菲尔兹奖得主、法国数学家迪米尼尔-科平(Hugo Duminil-Copin)直言,这次发布“摧毁”了他的研究领域;纽约大学的学者担忧,海量结果已经严重冲击了一些青年数学家的研究计划。一个名为“人类数学协会”的组织发表声明称,这是一次“力量的展示”,而非“学问的展示”,呼吁回归“以人类理解为中心的科学愿景”。

问题不在于 AI 能不能解题,而在于解出来以后。据报道,OpenAI 已因错误撤回其中 3 篇,并承诺资助验证工作。七百份手稿同时涌入,远远超出了人类同行逐一审读、理解、继承的能力。一篇论文的价值,从来不只在于结论是否正确,更在于它能否被人读懂、被检验、被后来者接着往下做。没有人读得懂的答案,就像没有人走过的路,很难成为一门学科的一部分。

陶哲轩:解题只是工具,数学需要“沃土”

对这场风波,最受关注的声音来自数学家陶哲轩。他并不反对 AI,自己也在研究中大量使用 AI。但他指出,以工业化的规模去“收割”公开难题,会让整个领域变得不再肥沃。过去,一项重大突破会带动报告、合作、后续研究,最终写进教科书;而如今一个问题被批量解掉,往往无人追问、无人接续,新人也少了走进这个方向的理由。

在他看来,把“解决了多少问题”当作核心指标,本身就是问题。他呼吁一种“数学 2.0”:更重视讲解与传播,更重视学术共同体的建设,更重视开辟新的方向。他还说,这比“把 AI 智能体对准一张难题清单”需要更多的想象力和抱负。

对学生,陶哲轩的提醒更直白。他在最近一次采访中说:只要你能验证输出,使用 AI 就是安全的;但如果学生不理解这门学科,就无法判断答案是否正确。罗格斯大学数学家康托罗维奇则判断,AI 正在促使学界重新思考招聘和奖项的标准,而人类对复杂问题长期、深入的思考,将变得更加宝贵。

一篇 B 站文章:三个高中生的另一种选择

就在数学界争论不休之际,B 站上一篇题为《我们亲手毙掉了那篇“稳获奖”的论文》的文章,提供了另一个观察角度。

作者是上海的三位高中生。他们参加上海市中学生数学知识应用竞赛,赛题是为唐长安城重新设计一套望楼系统,规则允许使用 AI。他们让 GPT 的 Astra 和 Claude 的 Fable 联手,很快得到一篇近乎完美、“很可能获奖”的论文,却发现自己读不懂。最终,他们放弃了这篇“神级论文”,提交了一篇自己与 GPT 合作完成的朴素论文:一个整数规划模型,26 座望楼,每一个假设、每一个数字,他们都能讲清楚。准备答辩时,他们还让 AI 扮演评委,给自己的论文挑毛病。

文章最后一句写道:“看得见的,交给 AI;传得回的,才属于我们。”

一边是科技公司一次投放七百份论文,一边是三个高中生主动放下一篇“稳获奖”的论文。两件事规模悬殊,指向的却是同一个问题:在 AI 时代,什么才真正属于人。

2026,我们真正走进了 AI 时代

回望这一年,变化来得比预想更快。2025 年,AI 在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平;2026 年,它接连攻克多个尘封数十年的埃尔德什问题,又在 10 月一次投放七百余份论文。AI 已经从“帮人答题的工具”,变成了“参与科研的力量”。可以说,2026 年,我们真正走进了 AI 时代。

面对这样的时代,简单的拒绝和盲目的依赖都不可取。学习和奖励,都要在顺应中学会驾驭。

顺应时代,就是要承认 AI 已经是学习和研究的常规工具。与其一禁了之,不如教会学生如何提问、如何分工、如何记录,让使用 AI 成为一项公开、透明、可以被评价的能力。

驾驭时代,就是要把理解、判断和责任牢牢留在人的手里。答案可以由 AI 给出,但答案对不对、值不值得、接下来该问什么,必须由人来回答。对学生而言,会提问、会验证、会讲清楚,将比会解题更重要。

奖励也要随之调整。过去奖励结果,是因为结果稀缺,且几乎必然意味着理解;如今结果充裕,奖励就应更多地指向理解本身:给讲得清的人加分,给诚实披露 AI 使用、主动写明局限的人加分,给提出好问题、开辟新方向的人加分。奖项的意义,就在于告诉下一代:什么值得追求。

国内国际大赛:规则正在跟上时代

值得肯定的是,国内外各类赛事并没有回避 AI,而是主动立规矩、定边界。

今年 8 月,全国大学生数学建模竞赛发布《人工智能工具使用规定(2026 年试行)》,并自 9 月 1 日起试行。规定允许使用 AI,但要求“核心建模与分析由参赛队主导”,对 AI 参与的内容“逐项人工审查与核实”,并要求提交工具名称、使用环节、提示方式以及采纳、修改和核验情况。故意隐瞒 AI 使用,或把未经审查的 AI 内容当作核心成果提交的,将被取消评奖资格。这一规定把“用了多少 AI”转化为“是否真正理解、是否诚实披露”,抓住了问题的关键。

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)同样允许“负责任地使用”AI,要求在正文后附上完整的 AI 使用报告。2025 年国际数学奥林匹克竞赛上,Google DeepMind 的模型以正式身份参赛,成绩由组委会确认,为 AI 与人类竞赛的共处提供了公开透明的范例。在上海市中学生数学知识应用竞赛中,允许使用 AI 的赛题也让中学生很早就开始面对“怎样用好 AI”这道真实的题目。

从国际数学奥林匹克到全国大学生数学建模竞赛,从大学生到中学生,各类赛事正在形成一个共识:可以用 AI,但要公开、要核验、核心必须是人。这是规则的进步,也是教育的进步。

为三位高中生点赞

规则在进步,但规则总有跟不上的地方。那篇“稳获奖”的论文,如果交上去,未必会被发现。正因如此,三位高中生的选择才更显可贵。

他们没有拒绝 AI,而是把 AI 放在了合适的位置:让它帮忙写代码、画图、挑毛病,把建模、判断和结论留给自己。他们没有把奖项当作唯一的目标,而是把“自己能不能讲清楚”放在了第一位。他们还把这段经历写成文章,公开分享给同龄人。三个十几岁的孩子,用一次具体的选择,回答了数学家们正在争论的问题。

这正是 AI 时代最需要的品质:敬畏工具的力量,守住理解的底线;不为奖项所困,不被技术裹挟。他们本次比赛的结果如何,已经不那么重要了。就像他们自己写的那样:看得见的,交给 AI;传得回的,才属于我们。

AI 越强大,人的理解就越珍贵。愿更多的学生像他们一样,在 AI 时代做工具的主人;也愿我们的奖项,能够把荣誉给予这样的选择。