菲尔兹奖得主、加州大学洛杉矶分校数学教授陶哲轩在最新访谈里罕见发火，直接点破了大模型刷榜背后一个没人收拾的烂摊子， 他说这场 AGI 竞赛正变得充满毒性，OpenAI 一口气倾倒出的 300 多篇论文，一夜之间端掉了年轻学者的初级研究课题。 他在访谈里算了一笔很无奈的账，面对这 300 多篇突如其来的 AI 论文，连他自己到现在也只顾得上看其中的 10 篇， 剩下的一大堆内容晦涩难懂，根本没人有精力仔细审完，甚至已经有一两篇因为被揪出错误而撤回。 外行看热闹的时候，习惯把 AI 批量证出数学定理当成技术突破来庆祝，觉得模型跑通了证明、发完新闻稿就算大功告成。 但陶哲轩直接戳破了这层泡沫，大厂为了多证几个定理、多发几篇公关稿、顺便测一把手里的新玩具，不惜把理解二字彻底抛在一边，这些 AI 只是在疯狂耗尽人类攒下的问题库，却没有给学科补回任何新的东西。 这就好比原本留给年轻学徒练手升级的新手村课题，被一台推土机连夜铲平了， OpenAI 发完战报就觉得任务已经完成，也没有派人来协助清理，留给学术界的却是一堆没法拒绝的盲盒，里面好东西和垃圾混在一起，连比例是多少都没人摸得清，学者们反而得花海量时间去替 AI 验算排雷。 本质上，这给所有每天用 AI 写代码、做业务的人揭开了一个残酷的现实， 当生成内容的成本降到零，真正的瓶颈就瞬间变成了人类的审查带宽，不管是在顶尖科研还是日常工程开发里，只管倾倒未经验证的 AI 产出，不仅不是提效，反而是在给团队制造审核灾难。 不过看这段批评也得留个清醒，陶哲轩本人一直是数学界走在前列拥抱 AI 工具的学者，他一直在推动用 Lean 形式化语言辅助数学研究， 他真正反感的是大厂只管跑分公关、把人工核验成本甩锅给社区的做法，而不是否定 AI 参与科学探索本身。 当生成答案的成本变成零，不带理解的批量输出就不再是资产，而是全行业的审核负债。