当数学家陶哲轩在个人博客中敲下"AI正在吞噬数学研究的隐性价值"时，学术圈掀起了一场关于技术伦理的深层讨论。这位菲尔兹奖得主指出，当前人工智能在数学证明领域的突破性进展，正以一种危险的方式重塑科研范式——那些支撑学术进步的核心价值，正在被算法的效率崇拜悄然消解。
在传统数学研究中，完成定理证明只是显性目标。更深层的价值隐现在项目进程中：开源社区的知识沉淀、青年学者的能力成长、学术共同体的凝聚力构建。这些未被量化的"隐性目标"，如同登山途中的风景认知与团队协作训练，与登顶本身共同构成完整的科研体验。但AI的介入正在打破这种微妙平衡——当算法被赋予"找到证明路径"的单一指令时，它会毫不犹豫地绕过所有常规路径，用人类难以理解的"捷径"直抵终点。
这种技术特性与Goodhart定律形成危险共振。该经济学原理揭示：当度量指标被转化为行为目标时，其反映真实状态的能力就会失效。客服中心为缩短通话时长而牺牲服务质量的案例，在数学AI领域演变为更严峻的挑战——算法为完成证明而生成的数万行不可读代码，既无法贡献开源库，也难以启发后续研究，更遑论培养学术新人。陶哲轩比喻："AI像执着于登顶的登山者，却在过程中烧毁了整片森林。"
学术界的应对方案已浮出水面。由伯克利、斯坦福等顶尖学府数学家与香港大学马毅教授团队联合开发的GAUSS评估框架，正在重构AI数学能力的评价体系。这个长达120页的报告突破传统基准测试的局限，将数学能力分解为三大领域、十二项技能：从基础的知识记忆到创造性的命题构建，每个维度都通过精心设计的未公开题目进行验证，确保评估结果不受模型"刷题"影响。
GAUSS的雷达图评估方式，让模型的能力短板无所遁形。在测试中，某些模型虽能正确解答奥数题，却在"数学建模"或"泛化能力"维度表现低迷。这种诊断式评估为技术改进指明方向：开发者需要调整训练策略，使AI不仅会解题，更能像人类数学家那样思考、学习和创造。研究团队强调："我们需要的不是更快的解题机器，而是能真正理解数学之美的智能体。"
这场变革正在重塑科研管理者的角色。当AI成为标准工具，项目设计者必须从"指标设定者"转变为"价值诠释者"。在启动研究前，团队需要深入讨论：我们追求的究竟是代码交付，还是可持续的学术生态？是单点突破，还是枝繁叶茂的知识体系？这些问题的答案，将决定技术革命是摧毁学术价值的洪水，还是培育创新种子的沃土。
