白磊：AI数学突破本质是组合搜索，需警惕过度营销

9月15日，上海人工智能实验室青年科学家白磊接受澎湃新闻美数课工作室专访，就AI在数学领域的最新突破发表看法。他认为，AI在数学上取得的较大突破，本质上是将长程推理、大规模并行搜索和快速形式化验证相结合，通过组合搜索的方式取得进展，尤其在“找反例”这类证明任务中，海量尝试本身就可能转化为突破。

白磊指出，数学是高度符号化的领域，验证规则明确且速度快，因此AI能够高效地进行“提出假说—验证—继续搜索”的循环。他同时强调，AI最先在数学上取得较大突破，并非因为模型突然更懂数学，而是数学最早为AI提供了低成本试错、即时验证的闭环。

在AI资本叙事冲击AI for Science的当下，白磊表达了对过度营销的担忧。他表示，有些突破明明是专用模型完成的，最后却被包装成通用大模型赋能；还有一些工作本已接近完成，最后再加一个AI“讲故事”。这种过度营销会造成技术误判，影响政策与资源分配，甚至出现“劣币驱逐良币”。

此前，OpenAI于9月8日公开了用约1万个AI智能体协同工作88小时解决纳维-斯托克斯方程相关问题的成果，引发数学界关注，包括陶哲轩在内的25位菲尔兹奖得主曾联名发表声明，对AI公司把解决数学问题作为“基准”的做法提出批评。