陶哲轩揭示AI破解数学难题真相：非创新而是挖掘被遗忘的旧识

2025-12-30

近期，数学界发生了几起引人深思的事件。几个著名的Erdos问题（由数学怪才保罗·厄尔多斯提出的悬赏问题，解决它们是数学家的荣耀）被最新人工智能工具声称「自主」解决，全网一度准备欢呼AI超越人类，结果却出现反转——这些问题早在数年前甚至十几年前的冷门文献中就已被人类解决。这一现象经数学大神陶哲轩曝光后，引发了对AI能力本质的深度探讨。

数学大神陶哲轩近期发现，AI声称破解的Erdos难题，实则是多年前已被人类解决但被遗忘的「旧闻」。这揭示了AI当前的核心能力并非从0创新，而是利用超强算力扫描人类文献的「长尾黑洞」，摘取那些被我们忽视的「低垂果实」。

这事儿看似是AI闹乌龙的笑话，实则极具深意。

陶哲轩在Mastodon上对此事发表看法，透过这一看似「翻车」的现象，精准指出了当下AI进化的真正逻辑。今天我们就来剖析陶哲轩眼中的AI真相：它到底是在思考，还是在作弊？

陶哲轩的质疑：是「偷看答案」还是「捡软柿子」？

事件发生后，多数人第一反应是数据污染——认为AI在训练数据中看过冷门论文答案并编码在权重里，回答时是「背诵」而非「推导」。但陶哲轩认为事情没那么简单，他指出疑点：其他深度研究类AI工具并未发现这些联系。若仅是数据污染或死记硬背，看过该数据的模型应都能答出，可事实并非如此。

陶哲轩提出极具洞察力的「低垂果实」理论，他写道：「我的理论是，人工智能工具现在变得足够强大，可以解决Erdos问题数据库中列为开放问题的『最易摘取的果实』。」

所谓「最易摘取的果实」，是指「使用相当标准的技术、通过简单证明就能解决的问题」。这类问题恰是人类数学文献的「盲区」——因证明简单，当年数学家可能觉得无足轻重，未大肆宣传或仅发表在不知名期刊角落，导致它们在Erdos问题数据库中仍显示为「Open（未解决）」，实则几十年前已被无名学者解决。

陶哲轩看穿的真相是：

AI并未像数学家那样构建全新数学体系，而是在「捡漏」。它利用强大算力与模式识别能力，挖掘出那些「名义上未解决、实际上已解决却被人类遗忘在角落」的问题。这完美解释了AI能解决这些问题且答案早已存在于文献中的现象——并非AI偷看答案，而是这些题目本身难度不高，AI当前能力刚好能触及。

AI的「超强扫雷」能力

陶哲轩的发现给人类知识管理体系敲响警钟。我们以为科学大厦层层累进，实则科学文献充满「长尾」——无数论文被遗忘，微小进展因无权威背书被淹没，这就是陶哲轩所说的「未被充分研究的问题」。

相关讨论中，有网友提出「信息黑洞」假设并被热议：这些解决方案的信息早已编码在旧神经网络权重或浩瀚互联网数据中，但并非以结构化方式存在，而是「非局域化」的，如同被黑洞吞噬的乱码信息。人类无法为解决一个问题读完50年所有论文，但AI能做到。

陶哲轩乐观预测：「这种工具能力的进步不可小觑，为自动扫描数学文献中未被充分研究的长尾问题带来良好前景。」AI目前的核心价值不是无中生有的「创作者」，而是超强算力的「超级图书管理员」。短期内，AI宣称解决问题后人类发现是旧知识重新打包的事件会大量发生，但这并非可笑——它填补了人类知识体系最大漏洞：遗忘。AI正将散落在历史尘埃里的知识珍珠重新捡起。