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近期，2025年國際數學奧林匹克（IMO）在澳大利亞落幕，AI界圍繞“IMO金牌認證”展開了一場激烈的人才與技術話語權爭奪戰。OpenAI和DeepMind先后宣布其模型達到IMO金牌標準，這一成果標志著AI在數學推理能力上取得了顯著躍升，但也引發了關于AI在數學領域地位和前景的諸多討論。

AI在IMO競賽中的表現與競爭

雙雙達到金牌標準

2025年7月20日IMO在澳大利亞閉幕，OpenAI在7月18日晚就宣布其保密推理模型在IMO競賽的6道題目中解出5道，獲得35分，達到金牌線。兩天后，DeepMind也宣布其Gemini Deep Think的進階版本模型同樣達到這一成就，且完全使用自然語言操作，還獲得了IMO官方組委會的證明。

競爭背后的戲劇性

OpenAI提前宣布成績引發爭議，DeepMind的Demis Hassabis公開譴責。此外，媒體曝出DeepMind金牌團隊三名核心研究員被Meta挖角，此前半年DeepMind已有20名員工被挖去微軟，這場頂尖實驗室之間的競爭愈發激烈。

與人類頂尖學生的對比

今年有72位高中生達到金牌標準，其中5位獲得42分滿分，完美解答6道題，而兩個AI模型都只做出5道題，所以說AI在數學能力上勝過人類還為時過早，但這足以證明當下大模型具備優秀的數學能力。

IMO金牌對AI數學推理能力的證明

突破形式化證明限制

此前，DeepMind的AlphaGeometry和AlphaProof等模型雖達到銀牌標準，但使用形式化證明方法，需把自然語言題目“翻譯”成Lean等機器能“看懂”的語言，過程耗時久，遠超IMO比賽限制。而DeepMind最新的Gemini Deep Think模型在完全自然語言輸入輸出的條件下達到金牌標準，直接從自然語言讀題、作答，不依賴形式化工具，這證明了語言模型本身也可完成高難度數學推理，挑戰了部分AI學者認為語言模型無法獨立完成真正數學推理的觀點。

引發學術觀點變化

此前一些AI學者認為AI模型必須依托形式化語言輸出可機器驗證的邏輯結構，再人工轉換成自然語言，如AlphaProof這樣的“混合模型”才可能達到數學研究標準。但Gemini Deep Think的成功讓數學家可能改變把電腦輔助數學與形式化方法等同的看法。

前IMO金牌得主對AI解題的評價

解答思路與表現

前IMO中國國家隊成員胡蘇麟點評，AI作答的五道題思路清晰、邏輯鏈條完整，獲得滿分實至名歸。不過，在具體題目上兩個AI表現有差異。如第二題平面幾何題，DeepMind的解法更幾何、自然，接近人類選手思路，OpenAI則使用解析幾何手段，將幾何題轉化為代數題，計算量巨大，人類選手考場一般不會這么做。

語言風格差異

兩個AI解答時會不斷引入新符號定義概念或公式，這在高中競賽中不常見，會增加理解難度。OpenAI語言風格更像課堂老師，有人性化描述詞，會適當省略細節、循循善誘；DeepMind語言更書面化，像閱讀數學論文。

AI用于數學研究的前景分歧

積極觀點

IMO競賽只是數學能力的一個側面，與生活中的數學和數學家的研究目標不同。澳籍華人數學家陶哲軒認為，2023年AI就能為職業數學家生成有啟發性的提示和思路，2026年與形式化證明及驗證等結合使用的AI將成為數學研究中值得信賴的合作者，能在一定程度上幫助數學家。

消極觀點

哥倫比亞大學的數學家Michael Harris批判AI數學，認為數學的真正意義在于自由探索和內在洞見，而非淪為市場邏輯下的技術產品。像Lean這樣的計算機語言將數學簡化成機器能看懂的邏輯，使數學失去自由創造和思辨力。他關注數學研究資本化趨勢，擔心資助者以應用價值衡量數學，忽視其內在價值，認為當前關于AI輔助數學的討論忽略了根本問題。

促進學術研究觀點

DeepMind的Pushmeet Kohli認為，AI在數學上的成就會促進數學學術研究，如同圍棋選手分析AlphaGo策略發現新理論一樣，AI系統能為數學家和科學家提供強大工具，幫助他們理解世界。