陶哲轩ICM 2026演讲警告：AI正抹去数学论文的“认知痕迹”，或致百年后理解能力退化

菲尔兹奖得主、加州大学洛杉矶分校教授陶哲轩在2026年国际数学家大会（ICM 2026）上发表演讲《人工智能时代的数学》，警告称AI生成的数学论文正以“过度光滑”的文本抹去人类思考的挣扎痕迹，可能导致100年后数学界的理解能力出现退化。他提出，AI论文必须附带“认知痕迹”注释，以保留理解形成所需的关键信息。

陶哲轩展示了自己年轻时研读Bourgain论文的批注页，指出满纸的补全步骤、问号和重写组织才是理解形成的核心机制。他认为，人类优秀作者会在关键难点处放慢笔触、反复说明，而AI对“哪里难”缺乏体感，训练数据中高频出现的内容被写得冗长，真正新颖的步骤反而一笔带过。这种“浅处水深，深处无痕”的差异，导致读者无法沿着思考路径重建认知。

他以华人数学家王虹破解三维Kakeya集猜想为例说明“认知地图”的价值。王虹的工作直接源于陶哲轩2014年一篇博客中提出的证明路线，那条路线被王虹抓住并走通。陶哲轩表示，如果当时的博客被AI润色成光滑文本，这条线索可能被彻底掩埋。

陶哲轩并非完全否定AI。他指出，AI可快速生成格式规范的论文草稿、辅助验证繁琐计算，OpenAI在2026年5月推翻Erdős单位距离猜想也展示了AI的发现能力。但他强调，“发现”与“理解”是两回事，数学界需要建立新的阐释标准，例如用不同颜色标注难度等级、思考时间和卡壳原因，尽管目前AI尚无这种“体感”。