一道数学难题被AI答出来，就像有人把谜底直接写在黑板上。答案可能是对的，但如果没人讲清推理、核对漏洞，也不知道它借用了谁的思路，这道题就还没有真正进入人类的知识体系。
这正是25位菲尔兹奖得主集体发声的原因。菲尔兹奖是数学界最具声望的荣誉之一，如此多得主共同签名，意味着争论已经越过某一次证明的真假，转向数学研究该如何验证、署名和传承。
标题里的“宣战”其实有些夸张。他们反对的不是AI参与数学，而是AI公司把攻克名题当作Benchmark——一种可排名、可宣传的能力测试——并围绕它展开速度竞赛。声明将这种局面称为AI公司与数学共同体之间的“severe misalignment”，也就是目标严重错位。
数学不只是拿到谜底
声明认为，过去几个月，大语言模型（LLM，即通过大量文本训练、能够生成和推理的AI模型）的数学能力显著提升，已经可以解决多个领域的重大未决问题。但数学家担心，解题只是衡量理解的一种代理指标，并不是学科的最终目的。
传统上，一道名题更像地标。证明出现之后，同行还要反复检查、讨论和简化，找出其中真正可复用的方法，再把它同既有知识连接起来。理想情况下，最初艰深的成果最终会变成研究生甚至本科生能够学习的教材内容。
AI公司看重的则可能是“又解决了一题”。当答案的生产速度超过共同体的消化速度，数学家得到的不是一套更清楚的知识，而是一批等待核验的真假结论。声明警告，这可能破坏孕育新思想的土壤。
一场署名争执，让问题变得具体
本刊9月9日报道过OpenAI的Navier–Stokes证明主张，以及Tristan Buckmaster、Levent Alpöge与OpenAI之间的成果归属争议。如今，个案已经升级为集体声明。
据TechCrunch报道，Buckmaster指控OpenAI施压，要求他不要把Anthropic员工Alpöge列为相关成果的贡献者。他还怀疑，OpenAI是否可能从二人使用Codex的过程中受益。OpenAI承认是在听说相关进展后启动项目，但否认研究人员直接查看过二人的材料；该公司同时表示，无法完全排除由用户交互产生的去标识化数据曾帮助改进模型。现有材料不能证明OpenAI读取或挪用了未发表思路。
这件事触到了科研署名的难题：署名原本用来确认谁对问题、方法和结果作出实质贡献；当数学家、模型和模型供应商共同参与时，旧规则很难直接套用。
声明还批评，一些AI解法被仓促公布，没有规范论文，没有充分梳理新方法，也没有妥善引用前人的工作。由此产生的不只是礼节问题，而是贡献归谁、是否构成潜在剽窃的问题。
据陶哲轩个人博客记述，另一支团队听说OpenAI即将公布成果后，赶在前一晚整理博客、论文和代码，最终只早约30分钟上线。这场“时间戳保卫战”展示了速度竞赛如何挤压正常写作、引用和同行交流。
真正稀缺的是验证和传承
AI给出证明之后，工作并没有结束。数学家还要确认每一步是否成立，并判断它证明的命题是否真是原来的问题。形式化证明——把推理写成机器可检查的严格表达——可以排除许多逻辑跳步，却仍需要专家核对形式化命题与原问题是否一致。
声明因此强调：如果没有数学家愿意验证、解释并把AI生成的成果纳入数学知识体系，这些成果就很难成为可理解、可教授、可继续发展的数学。学生也不能只靠接收答案成长；训练本身还承担着培养理解能力和提出新问题能力的任务。
更现实的风险是保密化。如果研究者担心把半成品思路输入模型后，模型公司可能凭借更大算力抢先完成证明，他们就会减少分享。一个原本依赖报告、讨论和开放交流的共同体，可能转向防御性的闭门研究。
这不是要求关掉AI
25位签署者明确承认，AI可能增强并加速真正的数学研究。声明要求改变的是激励和流程：不要只奖励抢先公布答案，也要重视规范写作、既有工作的引用、贡献归属、专家验证和人才培养。
这份声明由签署者在发布前一周的讨论中形成。由于认为事态紧迫，他们没有像更早的Leiden Declaration那样进行广泛协商，而是提前公开，并邀请更多人签署。它把问题抛给数学界、AI公司和整个社会：当机器越来越擅长直接交付结果，人类怎样避免忘记，这项工作原本想培养什么、理解什么，又要把什么传给下一代？
局限与未知
- OpenAI相关Navier–Stokes证明仍未完成验证，现阶段只能称为提出证明或宣称取得突破，不能写成已经解决千禧年难题。
- 关于模型公司是否利用研究者未发表思路，材料只有担忧、指控与有限回应，没有确证。
- 声明提出了原则和警告，但供稿未给出新的署名、数据使用或验证制度细则。