數學家陶哲軒 9 月 9 日在 Mathstodon 上發了一連串貼文，談的是 AI 工具進入數學研究之後，學界正在失去的一樣東西：找到有份量的未解問題這件事本身，開始變得稀少。
他的說法是，好的、能衍生後續研究的未解問題，正以一種不可再生的方式被開採。他補上一句更尖銳的話：有人在做某道題目的風聲一旦傳出去，就可能招來大規模的 AI 運算資源搶先把它解掉，讓那條研究路線在還沒充分展開前就被耗盡——用他的話說，這是在逆轉數個世紀以來開放科學的傳統。
難度梯度被抹平
陶哲軒給出的技術性說法是難度梯度。在一個健康的研究領域裡，問題會依難度排列：有入門級的練習題，有博士論文等級的，有需要新工具的，還有一批懸而未決的大問題。研究者靠這個梯度判斷自己該往哪個方向走，也靠它來指導學生。
AI 工具在許多領域把這個梯度壓平了。原本要花三個月的題目和原本要花三年的題目，現在可能在同一個下午就都被解開，也可能兩者都解不開，中間沒有可辨識的分界。他指出，目前並沒有一條清楚的前緣，能把「AI 解得開」和「AI 很難解」的問題區分開來。
這一點又被另一件事放大：AI 公司普遍不公開負面結果，也不揭露拿到解答之後的過程。外界只看得到成功案例，看不到哪些題目試過卻沒成功。陶哲軒的貼文沒有點名任何一家公司，也沒有列出被「開採」問題的具體清單，這兩點目前都無法查證。少了失敗資料，學界連哪類問題現在還算安全都判斷不出來。
從公開到不公開
他提到的連帶後果已經能觀察到：有一部分數學家開始不再公開自己的核心研究方向。
學術界過去幾百年來的預設做法，是儘早交流想法——在研討會上講半成品，在預印本平台上掛還沒完成的構想，在部落格上寫猜想。這套習慣的前提是，別人就算知道了也未必能很快做出來，自己還有時間把它完成。這個前提現在被運算資源打破了。
陶哲軒的建議，是把評判標準往前移一格：對某些問題，不只要給出答案，還要分析解題過程與相關的難度結構。讓「這道題目為什麼難」本身成為可發表的成果，等於是把被抹平的梯度重新造出來。
跟他八月那篇的關係
陶哲軒在 8 月把國際數學家大會的公開演講整理成一篇十二頁的 arXiv 論文，主題是證明過剩：假設 AI 已經能做研究等級的數學，數學界將面臨產出太多、沒人讀得完的局面。
這次在 Mathstodon 上的貼文換了個角度。上一篇擔心的是產出端，這一篇擔心的是輸入端，也就是題目從哪裡來。把兩篇合起來看，他描述的是同一條管線兩端同時出問題：上游的好題目被快速耗盡，下游的證明則堆積到沒人查核。
對中國國內的影響
中國數學界受這套機制的影響可能更直接一些。一是國內團隊在開放預印本與社群平台上討論研究方向的比例這幾年一直在升高，不少團隊把 arXiv 當成第一發布管道；二是能調動大規模推論運算資源去掃過未解問題的機構，集中在少數幾家公司手上，中國研究者這一側大多是運算資源的使用者，並不在調度的位置上。
具體到操作層面，可能受影響的是研究生的選題。一個博士生花三年做的題目，如果在第二年被某家公司的模型在一週內解開，這三年該怎麼算，各校的學位評鑑制度裡並沒有對應的條款。過去一年已經出現過幾起掛名與優先權爭議，這類衝突該怎麼處理，目前還沒有前例可循。
陶哲軒本人沒有提出制度層面的解方，他把話停在「數學界該獎勵什麼需要重新想清楚」這一點上。這句話能不能推動具體的評鑑規則改變，一兩年內就會看出端倪：如果期刊開始接受以難度分析為主要貢獻的論文，就代表這條路走得通；如果沒有，公開討論萎縮的情況就會持續下去。
參考來源：陶哲軒 Mathstodon 貼文、arXiv、CocoLoop、Simon Willison 部落格；「不可再生地開採」與研究方向不再公開這兩處說法，按原貼文的英文原意轉述，對中國國內影響的部分則為編輯部推算。