25位菲爾茲獎得主發表聯合聲明，直接指出開發人工智慧的公司與數學界之間存在「嚴重的目的分歧」。該文件於2026年9月11日發表於《世界報》及陶哲軒的部落格；署名者包括皮埃爾·德利涅、彼得·舒爾策、瑪麗娜·維亞佐夫斯卡、曼朱爾·巴爾加瓦、鄧煜等人。這份聲明出現在OpenAI近期宣布以數千個代理和數百萬則訊息在88小時內解決納維—斯托克斯方程之後。
其訴求的核心不在於人工智慧能否解決問題，而在於它究竟以何種方式解決，以及在此過程中推廣了什麼樣的價值觀。數學傳統上重視的並非解決問題這一事實本身，而是對結構的理解、對新貢獻的界定、嚴謹的驗證、正確的引用，以及思考的時間。而企業則以速度和公開基準為優化目標：模型「攻克」已知問題的速度越快，其在投資者和使用者眼中的評價就越高。得主們認為，這種加速破壞了新思想的「肥沃土壤」，也侵蝕了培養學生與孕育思想的過程。
在方法論上，這份聲明依據的是對真實事件的觀察。數學家們指出，人工智慧系統往往在沒有完整書面論述、沒有標明真正新穎之處、也沒有考量前人工作的情況下給出解答。這與近期圍繞優先權的爭議直接相關——在那些問題中，OpenAI據稱使用了其他實驗室模型所獲得的結果，卻未適當註明出處。與傳統數學流程中證明須經同儕審查和社群討論不同，機器方法幾乎不留給這種反思任何空間。
與以往將計算工具整合進數學的方式相比，當前情況的不同在於其規模與商業壓力。過去電腦被用於驗證或尋找反例，而非以破紀錄的速度大量生產已知問題的「解答」。像DeepMind或Anthropic這類實驗室的並行努力同樣聚焦於基準，然而正是OpenAI在最近幾週最積極地推廣關於千禧年大獎難題「突破」的敘事。這造就了一種競爭動態，其中速度而非理解的深度成為主要優勢。
對該領域的後果顯而易見：如果社群開始以機器解答作為推進的主要方式，那麼緩慢卻基礎性的工作空間將會縮減。學生和年輕研究者可能失去深入鑽研的動力，因為「答案」早已公開可得。此外，還出現了署名與責任被稀釋的風險——如果一份人工智慧證明由數千個片段拼湊而成，那麼誰該為其中的錯誤負責？
這份聲明並不否認人工智慧對數學的用處，但強調必須緊急討論互動規則。得主們呼籲數學界、開發者以及整個社會制定出能夠維護概念性理解與正確引用之價值的機制。若缺乏這類機制，目的的分歧只會不斷加劇，波及的不僅是數學，還有其他智力勞動領域。
一個關鍵問題仍懸而未決：數學界究竟能否將其驗證與署名的標準強加於人工智慧開發者，還是商業邏輯終將徹底重新定義什麼才算基礎科學中的「進步」。
