据潮新闻10月26日报道，菲尔兹奖得主、芝加哥大学数学系教授邓煜在上周末的“知识分子”“赛先生”论坛上发表主旨演讲，系统阐述了他对AI时代数学研究的思考，并对部分AI公司以“防蒸馏”为由拒绝公开思维链的做法提出批评。
邓煜表示，AI相对于人的优势体现在两方面：一是具有无限知识面，二是具有极低的试错成本。但他强调，在数学研究乃至任何工作中，人始终是主体，AI是供人利用的研究工具。他认为，若将AI视为研究者，就应遵守学术规范。如果AI证明了一个重大问题，一个合理要求是公布其思维链，而AI公司拒绝公布，明显不符合学术界惯例。
“在他们公布的所有证明中，只有极少数真正公布了思维链，大多数情况下，他们都以所谓的防蒸馏为借口，拒绝公布思维链及相关的信息。”邓煜指出，AI公司在蒸馏全人类网络文献和知识时态度开放，但当外界希望了解思维链时，却以被蒸馏为由设置限制。他提议通过开源数学模型，保证数学界拥有掌握在自己手里的模型，降低对AI公司的依赖，同时模型使用应遵循学术界规范，包括数据使用、思维链公布和可追溯性等要求。
这一表态与今年9月数学界的联合行动相呼应。当地时间9月11日，陶哲轩、邓煜、彼得·舒尔茨等25位菲尔兹奖得主作为最初签署人，联合发表声明《人工智能在数学中的严重错位》，警告AI公司与数学共同体之间正在出现“严重错位”。声明指出，大语言模型数学能力显著提升，已能解决许多悬而未决的数学问题，但AI公司将其作为基准推进，对数学科学和数学界有害。声明还提到，相关AI解决方案往往仓促发布，缺乏正式写作时间，难以隔离新方法和新想法或引用他人工作，引发署名和抄袭问题；同时缺少愿意负责其发展并融入数学经典的数学家，AI构思的想法难以完全实现，数学家之间关键的人类传递链也将丧失。
随着大模型加速介入基础科学研究，AI公司与学术共同体在思维链透明度、数据来源规范及成果署名机制上的分歧正在显性化。如何在推动模型能力提升的同时建立可追溯、可验证的学术协作规则，已成为AI企业与科研界需要共同面对的议题。
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