大语言模型（LLMs）凭借其强大的能力震惊了世界，但它们仍受困于不可预测性和幻觉问题 —— 自信地输出错误信息。在金融、医疗或自动驾驶等高危领域，这种不可靠性是无法被接受的。而 Lean4 作为一款开源编程语言和交互式定理证明器，正成为为 AI 系统注入严谨性和确定性的关键工具。通过利用形式化验证技术，Lean4 有望让 AI 变得更安全、更可靠，其功能也更具确定性。接下来，我们将探讨 AI 领域的领军者们如何采用 Lean4，以及它为何能成为构建可信 AI 的基础。
Lean4 既是一种编程语言，也是一款专为形式化验证设计的证明助手。用 Lean4 编写的每一个定理或程序，都必须经过 Lean 可信内核的严格类型检查，最终得到一个二元判定结果：要么声明被验证为正确，要么验证失败。这种非黑即白的验证方式不存在任何模糊空间 —— 一个属性或结果要么被证明为真，要么无法通过验证。这种严格的检查流程 “极大地提升了” 所有用 Lean4 形式化的内容的可靠性。换句话说，Lean4 提供了一个框架，在这个框架中，正确性是通过数学方法保证的，而不仅仅是一种期望。
这种确定性正是当今 AI 系统所欠缺的。现代 AI 的输出是由具有概率性行为的复杂神经网络生成的，同一个问题问两次，得到的答案可能截然不同。相比之下，Lean4 的证明或程序具有确定性 —— 给定相同的输入，每次都会产生相同的验证结果。这种确定性和透明度（每一个推理步骤都可审计）使 Lean4 成为解决 AI 不可预测性的理想方案。Lean4 形式化验证的核心优势体现在多个方面：精确性和可靠性方面，形式化证明通过严格的逻辑避免模糊性，确保每一个推理步骤都有效，结果都正确；系统性验证方面，Lean4 能够正式验证一个解决方案是否满足所有指定条件或公理，充当正确性的客观裁判；透明度和可重复性方面，任何人都可以独立检查 Lean4 的证明，且结果始终一致，这与神经网络不透明的推理过程形成了鲜明对比。本质上，Lean4 为计算和 AI 领域带来了数学严谨性的黄金标准，它能将 AI 的声明（“我找到了一个解决方案”）转化为可正式验证的证明，这一能力正成为 AI 发展多个方面的游戏规则改变者。
Lean4 和 AI 最令人兴奋的交集之一，是提升大语言模型的准确性和安全性。研究团队和初创公司正将大语言模型的自然语言处理能力与 Lean4 的形式化检查相结合，打造通过构造实现正确推理的 AI 系统。以 AI 幻觉问题为例，当 AI 自信地断言错误信息时，与其添加更多不透明的补丁（如启发式惩罚或强化学习调整），不如让 AI 证明自己的陈述来预防幻觉。这正是近期一些研究成果的核心思路。例如，2025 年推出的名为 Safe 的研究框架，就利用 Lean4 验证大语言模型推理的每一个步骤。其原理简单却强大：AI 思维链（CoT）中的每一步都会将声明转化为 Lean4 的形式化语言，然后由 AI（或证明助手）提供证明。如果证明失败，系统就会知道推理存在缺陷 —— 这是幻觉的明确标志。这种逐步的形式化审计轨迹极大地提升了可靠性，能够实时发现错误，并为每一个结论提供可验证的证据，这种方法 “在提供可解释和可验证的正确性证据的同时，显著提升了性能”。
另一个典型案例是由罗宾汉（Robinhood）前高管弗拉德・特内夫联合创办的初创公司 Harmonic AI，该公司专注于解决 AI 的幻觉问题。其开发的系统 Aristotle 在解决数学问题时，会为答案生成 Lean4 证明，并在向用户响应前进行正式验证。Harmonic 的首席执行官解释道：“[Aristotle] 会对输出进行正式验证…… 我们实际上能保证不存在幻觉。” 在实际应用中，Aristotle 用 Lean4 语言编写解决方案，然后运行 Lean4 检查器，只有当证明被验证为正确时，才会呈现答案。这造就了一款 “无幻觉” 的数学聊天机器人 —— 这一说法虽然大胆，但有 Lean4 的确定性证明检查作为支撑。至关重要的是，这种方法并非仅限于简单问题。Harmonic 报告称，Aristotle 在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛的题目中取得了金牌级别的成绩，其关键区别在于，它的解决方案经过了正式验证，而其他 AI 模型只是用英文给出答案。也就是说，尽管谷歌和 OpenAI 等科技巨头在数学问题上也达到了人类冠军水平，但 Aristotle 是凭借确凿的证明做到这一点的。这对 AI 安全的启示极具说服力：当一个答案附带 Lean4 证明时，你无需信任 AI—— 你可以自行验证。
这种方法可以扩展到多个领域。我们可以想象一款金融领域的大语言模型助手，只有当它能生成符合会计准则或法律约束的正式证明时，才会提供答案；或者一款 AI 科学顾问，在输出假设的同时，附带一个与已知物理定律一致的 Lean4 证明。核心模式都是相同的 ——Lean4 充当严格的安全网，过滤掉不正确或未经验证的结果。正如 Safe 项目的一位 AI 研究员所说：“支持一个声明的黄金标准是提供证明”，而现在 AI 恰好能够做到这一点。
Lean4 的价值并非仅限于纯推理任务，它还将彻底改变 AI 时代的软件安全性和可靠性。软件中的漏洞和缺陷本质上是人类测试中遗漏的小逻辑错误。如果 AI 辅助编程能够利用 Lean4 验证代码正确性，是否就能消除这些问题？在形式化方法领域，众所周知，可证明正确的代码能够 “消除 entire 类别的漏洞 [并] 减轻关键系统故障”。Lean4 能够编写带有属性证明的程序，例如 “这段代码永远不会崩溃或泄露数据”。然而，历史上，编写此类经过验证的代码既耗时又需要专业知识。如今，借助大语言模型，我们有机会实现这一过程的自动化和规模化。
研究人员已经开始创建像 VeriBench 这样的基准测试，推动大语言模型从普通代码生成 Lean4 验证程序。早期结果显示，如今的模型还无法胜任任意软件的验证任务 —— 在一项评估中，最先进的模型仅能完全验证约 12% 的 Lean4 编程挑战。然而，一种实验性的 AI “智能体” 方法（通过 Lean 的反馈进行迭代自我修正）将成功率提升至近 60%。这是一个充满希望的飞跃，预示着未来的 AI 编程助手可能会常规性地生成可机器检查、无漏洞的代码。这对企业具有重大的战略意义。想象一下，你可以让 AI 编写一段软件，得到的不仅是代码，还有其设计安全且正确的证明。这样的证明可以保证不存在缓冲区溢出、竞争条件等问题，并且符合安全政策。在银行、医疗或关键基础设施等行业，这将大幅降低风险。值得注意的是，形式化验证已在高危领域成为标准（例如验证医疗设备或航空电子设备的固件）。Harmonic 的首席执行官明确指出，类似的验证技术正用于 “医疗设备和航空领域” 以保障安全 ——Lean4 正将这种严谨性引入 AI 工具包。
除了软件漏洞，Lean4 还能编码和验证特定领域的安全规则。例如，考虑设计工程项目的 AI 系统。LessWrong 论坛上关于 AI 安全的一次讨论给出了桥梁设计的例子：AI 可以提出桥梁结构方案，而像 Lean 这样的形式化系统可以证明该设计符合所有机械工程安全标准。桥梁对负载公差、材料强度和设计规范的遵守情况，会成为 Lean 中的一个定理，一旦得到证明，就将成为无可争议的安全证书。更广泛的愿景是，任何影响物理世界的 AI 决策 —— 从电路布局到航空轨迹 —— 都可以附带一个 Lean4 证明，表明其满足指定的安全约束。实际上，Lean4 在 AI 输出之上增加了一层信任：如果 AI 无法证明其安全性或正确性，就不会被部署。
起初，Lean4 在学术界只是数学家的小众工具，如今却迅速成为 AI 领域的主流追求。在过去几年里，各大 AI 实验室和初创公司纷纷采用 Lean4，以推动可信 AI 的前沿发展。2022 年，OpenAI 和 Meta 各自训练了 AI 模型，通过在 Lean 中生成形式化证明来解决高中奥林匹克数学问题。这是一个具有里程碑意义的时刻，表明大型模型能够与形式化定理证明器交互，并取得非平凡的成果。Meta 甚至向研究人员公开了其支持 Lean 的模型。这些项目表明，Lean4 可以与大语言模型携手解决需要逐步逻辑严谨性的问题。2024 年，谷歌 DeepMind 的 AlphaProof 系统在 Lean4 中证明了数学命题，水平大致相当于国际数学奥林匹克银牌得主。它是首个在形式化数学竞赛问题上达到 “奖牌级别” 表现的 AI—— 这本质上证实，当与证明助手结合时，AI 能够实现顶级的推理能力。AlphaProof 的成功凸显了 Lean4 不仅是调试工具，更是实现自动化推理新高度的助力。
在初创企业生态系统中，前面提到的 Harmonic AI 是一个主要例子，该公司在 2025 年筹集了巨额资金（1 亿美元），以 Lean4 为核心构建 “无幻觉” AI。另一项举措是 DeepSeek，该公司已发布开源的 Lean4 证明器模型，旨在普及这项技术。我们还看到了学术初创公司和相关工具的涌现 —— 例如，基于 Lean 的验证器被集成到编程助手中，而 FormalStep 和 VeriBench 等新基准测试为研究社区提供了指导。社区和教育方面，Lean 周围已形成活跃的社区（如 Lean Prover 论坛、mathlib 库），甚至像特伦斯・陶这样著名的数学家也开始借助 AI 辅助使用 Lean4 来形式化前沿数学成果。人类专业知识、社区知识和 AI 的融合，预示着形式化方法在实践中的协作未来。所有这些发展都指向一个趋同点：AI 和形式化验证不再是分离的领域，相关技术和经验正相互渗透。每一次成功 —— 无论是解决数学定理还是发现软件漏洞 —— 都增强了人们对 Lean4 能够处理 AI 安全和可靠性领域更复杂、更现实问题的信心。
当然，我们也需要理性看待这种兴奋情绪，Lean4 与 AI 工作流的融合仍处于早期阶段，面临着诸多障碍。可扩展性方面，在 Lean4 中形式化现实世界的知识或大型代码库可能非常耗时，Lean 需要对问题进行精确描述，而这对于复杂混乱的现实场景来说并不总是那么简单。自动形式化（AI 将非形式化规范转换为 Lean 代码）等举措正在进行中，但要实现日常使用的无缝衔接，还需要更多进展。模型局限性方面，当前的大语言模型，即使是最先进的，在没有指导的情况下也难以生成正确的 Lean4 证明或程序。VeriBench 等基准测试的失败率表明，生成完全经过验证的解决方案是一项艰巨的挑战。提升 AI 理解和生成形式化逻辑的能力是一个活跃的研究领域 —— 而且成功并非一蹴而就。不过，AI 推理能力的每一次提升（如更好的思维链或针对形式化任务的专门训练）都可能提高这里的性能。用户专业知识方面，使用 Lean4 验证需要开发者和决策者具备新的思维方式。组织可能需要投入资源进行培训，或招聘了解形式化方法的新员工。坚持要求证明的文化转变可能需要时间，就像过去自动化测试或静态分析的采用过程一样。早期采用者需要展示成功案例，以说服更广泛的行业认可其投资回报率。
尽管存在这些挑战，但发展轨迹已经确定。正如一位评论家所观察到的，我们正处于一场竞赛中 ——AI 能力的扩张速度与我们安全利用这些能力的速度之间的竞赛。像 Lean4 这样的形式化验证工具是最有希望让平衡倾向于安全的手段之一。它们提供了一种原则性方法，确保 AI 系统完全按照我们的意图运行，不多不少，并且有证据可依。在 AI 系统越来越多地做出影响人类生活和关键基础设施的决策的时代，信任是最稀缺的资源。Lean4 提供了一条获取信任的途径 —— 不是通过承诺，而是通过证明。通过将形式化数学确定性引入 AI 开发，我们可以构建可验证正确、安全且符合我们目标的系统。从使大语言模型能够以保证准确性的方式解决问题，到生成没有可利用漏洞的软件，Lean4 在 AI 中的作用正从研究热点转变为战略必需品。科技巨头和初创公司都在投资这种方法，这表明未来 “AI 似乎是正确的” 已经不够 —— 我们将要求 “AI 能够证明它是正确的”。
对于企业决策者来说，信息很明确：是时候密切关注这一领域了。通过 Lean4 整合形式化验证，可能成为交付客户和监管机构信任的 AI 产品的竞争优势。我们正在见证 AI 从直觉型助手向正式验证专家演变的早期步骤。Lean4 并非解决所有 AI 安全问题的万能钥匙，但它是构建安全、确定性 AI 的重要要素，这种 AI 能够准确完成它应该做的事情 —— 不多不少，没有错误。随着 AI 的不断发展，那些将其力量与形式化证明的严谨性相结合的人，将引领部署不仅智能、而且可证明可靠的系统。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/lean4-ding-li-zheng-ming-qi-de-gong-zuo-yuan-li-ji-qi-cheng
