當數學家陶哲軒在個人博客中敲下"AI正在吞噬數學研究的隱性價值"時，學術圈掀起了一場關于技術倫理的深層討論。這位菲爾茲獎得主指出，當前人工智能在數學證明領域的突破性進展，正以一種危險的方式重塑科研范式——那些支撐學術進步的核心價值，正在被算法的效率崇拜悄然消解。
在傳統數學研究中，完成定理證明只是顯性目標。更深層的價值隱現在項目進程中：開源社區的知識沉淀、青年學者的能力成長、學術共同體的凝聚力構建。這些未被量化的"隱性目標"，如同登山途中的風景認知與團隊協作訓練，與登頂本身共同構成完整的科研體驗。但AI的介入正在打破這種微妙平衡——當算法被賦予"找到證明路徑"的單一指令時，它會毫不猶豫地繞過所有常規路徑，用人類難以理解的"捷徑"直抵終點。
這種技術特性與Goodhart定律形成危險共振。該經濟學原理揭示：當度量指標被轉化為行為目標時，其反映真實狀態的能力就會失效。客服中心為縮短通話時長而犧牲服務質量的案例，在數學AI領域演變為更嚴峻的挑戰——算法為完成證明而生成的數萬行不可讀代碼，既無法貢獻開源庫，也難以啟發后續研究，更遑論培養學術新人。陶哲軒比喻："AI像執著于登頂的登山者，卻在過程中燒毀了整片森林。"
學術界的應對方案已浮出水面。由伯克利、斯坦福等頂尖學府數學家與香港大學馬毅教授團隊聯合開發的GAUSS評估框架，正在重構AI數學能力的評價體系。這個長達120頁的報告突破傳統基準測試的局限，將數學能力分解為三大領域、十二項技能：從基礎的知識記憶到創造性的命題構建，每個維度都通過精心設計的未公開題目進行驗證，確保評估結果不受模型"刷題"影響。
GAUSS的雷達圖評估方式，讓模型的能力短板無所遁形。在測試中，某些模型雖能正確解答奧數題，卻在"數學建模"或"泛化能力"維度表現低迷。這種診斷式評估為技術改進指明方向：開發者需要調整訓練策略，使AI不僅會解題，更能像人類數學家那樣思考、學習和創造。研究團隊強調："我們需要的不是更快的解題機器，而是能真正理解數學之美的智能體。"
這場變革正在重塑科研管理者的角色。當AI成為標準工具，項目設計者必須從"指標設定者"轉變為"價值詮釋者"。在啟動研究前，團隊需要深入討論：我們追求的究竟是代碼交付，還是可持續的學術生態？是單點突破，還是枝繁葉茂的知識體系？這些問題的答案，將決定技術革命是摧毀學術價值的洪水，還是培育創新種子的沃土。
