《AI时代数学研究的学术规范》提议 by MIT数学教授兼Anthropic顾问帕维尔·埃廷戈夫（Pavel Etingof）2026-11
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《AI时代数学研究的学术规范》提议
作者：帕维尔·埃廷戈夫（Pavel Etingof）
MIT麻省理工学院数学教授（兴趣方向：数学物理和表示论）以及Anthropic兼职顾问。
日期：2026-11
在文献[1]MIT麻省理工学院数学系《未来的数学》by Pavel Etingof、Slava Gerovitch 2026-10-6中我们提出：当AI在数学研究上超越人类之后，长期支撑数学界各级奖励体系的成果归属文化，最终将会衰落。但这不会在一夜之间发生，整个过程需要多久，尚不清楚。延缓这一转变的因素包括学术体系的惯性（所有成熟社会结构都具备这种惯性）、经济因素，以及出于安全考量，更强的AI模型向公众开放的节奏可能被放缓。
我们正处在一个过渡期：成果归属文化依旧存在（只是影响力不断弱化）。如果不加节制地使用AI开展研究（例如竞速抢题、抢占成果优先权、抢发成果），依然可能贬低他人长期投入的价值、损害其学术生涯。这个过渡期同时存在AI使用权限上的不平等：有的数学家最多只能使用基础模型，有的可以使用最强的公开模型，还有一部分人能够访问不对外公开的更强内部模型。另外，也有不少数学家完全不愿意在数学研究中使用AI。
因此，当下有必要更新学术规范，覆盖涉及AI的研究场景。随着形势发展，这些规范大概率还需要持续修订；长远来看，它们的重要性或许会下降，但在现阶段，确立这类规范十分必要。
下文我将提出一套规范（与文献[2]2026-10-23哈佛大学CMSA数学与AI人工智能峰会报告的建议方向一致），我认为适合资深数学家参考，并且至少在短期内，我本人也打算遵守。我强调：这些只是建议性的良好实践，并非强制所有人遵守的行为准则。每位数学家都可以根据自己的判断，自主选择是否采纳。
免责声明：自2026年7月14日起，我在Anthropic担任兼职顾问。但本文仅代表个人观点，与我2026年5月发布的建议文档（https://math.mit.edu/~etingof/aiuse.pdf）立场保持一致，自那以后我的相关看法没有改变。
致谢：感谢Henry Cohn、Slava Gerovitch、Andrew Sutherland给出宝贵意见。
1. 选择借助AI探索的研究问题
研究者（下文简称R）如果计划用AI攻克一个问题并公开成果，应当：
(a) 只选择自己真正抱有数学兴趣的问题，而不是单纯追逐知名公开猜想；
(b) 本着诚信原则，先确认是否已有其他人或团队在研究同一个问题。
如果已有，研究者不应入局与其竞争。但研究者可以主动提出合作，前提是自己能为项目带来不可或缺的贡献。举例来说，如果研究者拥有更好的AI访问权限，可以负责协调协作，但除非本人做出实质性的人类数学层面贡献，否则不应署名、享有成果荣誉。如果合作对象是青年学者，研究者应当尽量承担辅助角色，一般避免共同署名。如果研究者使用的是不对外公开的内部AI模型，这一点尤为重要。在这类模型起到核心作用的成果上，署名的门槛（对署名者智力贡献的要求）应当设得很高。
更宽泛地说：当别人已经在一个问题上投入大量时间精力，研究者应当小心避免破坏他人的研究工作；尤其是当研究者本人在该方向上并没有同等投入时。这条规范在AI出现之前就已经被广泛认可，但AI让违反它变得容易得多。
2. 人类主导撰写的论文
一篇由人类主导的论文，其中部分技术性工作、文字撰写可以由AI完成，但必须同时满足：
(a) 每位作者都做出了实质性智力贡献（思路、技巧、阐释梳理均可）；
(b) 论文整理为可读文本，并由AI工具与作者共同核验，论文里每一处细节，至少有一位作者真正理解；
(c) 详细写明AI使用情况，清晰区分哪些智力成果来自AI、哪些来自作者。
和无AI参与的论文一样，作者对论文正确性、参考文献完备性承担全部责任。不需要单独写明每位作者各自做了什么，只需要把作者贡献和AI贡献区分开。作者可以自愿将AI模型列为共同作者，但要注意：按照当前规则，预印本平台ArXiv以及绝大多数期刊不会接受AI作为作者。
3. AI生成、无署名的笔记
如果上一条的(a)(b)条件无法满足，研究者可以把文稿发布在个人主页，或者更推荐发布在hexagonmath.org（该平台曝光度更高、保留版本记录），形式为无署名笔记，或是直接标注AI模型为作者。此时提交这份文稿的人类数学家属于贡献者，需要详细说明AI的使用方式，并确认自己已经本着诚信原则核验了文稿正确性、参考文献的完备性（至少借助智能工具核验）。
无论上面两类文稿哪一种，都应当在发布当天借助工具完成参考文献核验，避免重演OpenAI在10月6日发布成果时出现的尴尬事故。有时完整放出提示词序列也是可取的，这对其他研究者有参考价值。贡献者还需要标注自己对文稿内容的理解程度（hexagonmath.org平台提供三档选项：完全不理解、部分理解、完全理解，后续可以升级）。
贡献者不能凭借这类笔记获得常规学术成果荣誉，它仅仅是服务社群的资料。贡献者和其他研究者都可以合理引用、在这份笔记基础上继续研究。这种发布形式适合：社群依然有参考价值，但重要性有限的结果；或是贡献者当下没有足够精力，达到“人类主导论文”标准的成果。这类笔记的读者主要是AI工具，或是工作中正好需要这条结论的研究者。
只要AI生成笔记清晰写明来源、人类理解程度、以及责任人（如有），把AI署名为作者，或是直接设为无署名，二者没有本质差别，我认为这可以由发布者自主选择。
4. 反例
研究者借助AI或不借助AI，找到文献中某个猜想的反例，且这个反例本身不足以独立构成重大数学成果时，可以按上面两种方式发布在hexagonmath.org或个人主页。但如果这个反例本身是重大成果，并且可能已有青年研究者长期在寻找它，研究者应当本着诚信原则尽力找到这些研究者，主动提出协作协调。无论哪种情况，条件允许的话，研究者都应当先联系该猜想的提出作者。
5. 有价值的结果
如果研究者借助AI合作得到了有意思（甚至重大）的结果，且大部分工作由AI完成，研究者应当考虑是否有其他团队正在研究这个问题、会关心该结果；如果存在这样的团队，应当考虑把AI输出内容发给对方、提议协同推进。研究者不能仅仅因为给AI下达了任务指令，就占有这份进展的荣誉，必须做出真正的智力贡献。仓促抢先、抢占成果标记、刻意抢发（scooping）其他数学家，都是不妥当的；如今争夺成果优先权，比过去更加没有意义、更不应该。
6. 沟通交流
未经对方许可，研究者不得故意把其他数学家的私人通信内容输入AI，尤其不能以此为手段产出、公开研究成果。对于学术报告摘要、报告现场发言、非正式交流里的观点，也强烈建议保持同样克制。
7. 错误勘误
研究者在研究中（无论是否借助AI）发现他人论文存在错误，条件允许的话，应当优先联系原文作者，给对方留出时间确认、修正。可以让AI生成修改方案发给作者；但如果修改工作主要由AI完成，研究者不应为此索取荣誉。如果无法联系作者（例如作者已经离开数学领域、长期不回复），可以按照上文规范，在hexagonmath.org发布勘误笔记，指出错误，并尽可能附上修正方案。
原文参考文献
[1] MIT麻省理工学院数学系《未来的数学》by Pavel Etingof、Slava Gerovitch 2026-10-6
P. Etingof, S. Gerovitch, Mathematics of the future, 2026-10-5,https://math.mit.edu/~etingof/futuremath.pdf
[2] 2026-10-23哈佛大学CMSA数学与AI人工智能峰会报告
Report of Summit on Math Research in the Age of AI, 2026-10-23,https://cmsa.fas.harvard.edu/aimathresearch_summit/
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参考资料
https://math.mit.edu/~etingof/profnorms.pdf
MIT麻省理工学院数学系《未来的数学》by Pavel Etingof、Slava Gerovitch 2026-10-6
2026-10-23哈佛大学CMSA数学与AI人工智能峰会报告
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