曾积极拥抱AI的数学家陶哲轩，在SAIR最新演讲中公开向模型公司开火，称AI公司无休止地加速却对后果一无所知，“必须慢下来，完全没理由这么快”。感受到危机的远不止他一人，菲尔兹奖得主Cédric Villani在OpenAI拿下千禧难题后直言“跟世界末日一样”，而仅3个月前他还称LLM只是统计学复读机。

就在几个月前，陶哲轩还是硅谷推崇的“AI课代表”，早早将AI嵌入查文献、写代码、辅助计算等科研工作流。2026年3月，他在IPAM会议上公开呼吁同行别太死板，称AI在数学和理论物理领域已“ready for primetime”；同月接受《MIT科技评论》专访时更断言，未来连初中生都能借助AI+Lean对数学前沿研究做出贡献。

陶哲轩用一个比喻解释自己的担忧：大多数人出海不是为了灯塔所在的地方，但灯塔照亮了整片海域，让人们能够安全航行。数学证明的正常生命周期通常包括生成解答、Lean形式化验证、理解、消化、写教科书五个环节，AI如今在前两步疯狂加速，后三步进度几乎为零，导致大量证明无人理解、无人发表、无人解释，他称之为“Proof Indigestion（证明消化不良）”。

陶哲轩指出，AI做不了洞见，因为洞见不可验证、刷不了分，很难被当作目标函数训练。长此以往将埋下隐患：新的数学问题往往诞生于撰写教材时的查漏补缺或漫长思考中的偶然发现，而AI直接跳向最终答案，抹杀了漫步式探索带来的灵感。若未来学术界充斥海量AI生成、人类无法理解的证明，下一代AI再以此训练，后果堪忧——如同克隆小鼠实验中每次克隆都会损耗端粒、丢失表观遗传印记。