新智元报道
菲尔兹奖刚颁完，紧接着的一幕让学界惊掉下巴。
和多伦多大学的王虹、邓煜一起拿奖的Jacob Tsimerman，转头就宣布入职OpenAI，跨界搞起了AI安全研究。
他的理由很直接：
两年内，AI会在所有数学证明领域彻底碾压人类。
第二天，在费城ICM 2026现场，菲尔兹奖得主陶哲轩也一脸愁容地说了这番话：
“我相信我们正踏入一段动荡期——数学界的价值观与实践根基，正在遭遇危机。”
更巧的是，另一位菲尔兹奖得主Timothy Gowers的判断也如出一辙。
他指出，大语言模型很快会在求解数学问题的各个环节超越人类，甚至包括提出命题、构建理论框架、制定定义等核心环节。
他警告称，AI终结数学的方式，或许比人们预想的更加优雅，也更加冷酷。
**AI饿不死数学，却可能“撑死”数学家**
对这股力量感到恐惧的，并非Gowers一人。
2026年6月2日，《莱顿宣言》（Leiden Declaration）正式面世。
截至目前，签署人数已攀升至3164人。
该宣言获得国际数学联盟（IMU）官方背书。副主席Ulrike Tillmann明确表态：数学在过去是、在未来也必须是一项深刻的人类事业。
签署者名单星光熠熠。
陶哲轩表示，这是社区数月讨论的结晶，他全力支持其中的每一条建议。
Peter Scholze则流露出痛心之色：正如他不愿让AI教育自己的子女，他在思考数学问题时拒绝使用AI，也尽量回避阅读AI生成的文本。
Kevin Buzzard、Jeremy Avigad、Steven Strogatz等顶尖学者均在其中。
但Timothy Gowers未签名。因为他的视野已跳出“AI取代数学家”的范畴，直面那个更冰冷、宏大且无法回避的终极追问：
当AI的证明不仅完全正确，而且以指数级速度无限增长时，数学会不会变成一座“无人问津”的墓地？
他所担忧的，并非AI解题能力过强抢走饭碗。恰恰相反：数学不会因停滞而死，只会因过剩而亡。
为何如此？
Gowers设计了一个思想实验。
假设AI从未出现，一场疫情突然爆发，且出于某种原因，它只夺走了所有数学家的生命，其他人毫发无损。
所有数学文献完好无损地陈列着，但世间再无一人懂得如何解读它们。
Gowers认为，要在这样的废墟上重建数学传统，恐怕需要耗费数十年光阴。
请注意，这场灾难中没有任何信息被销毁，损失量为零。
但数学远不止纸上的文献，它还活在全球数学家的大脑中——那里蕴藏着庞大的知识体系和深厚的专业直觉。
Gowers将其称为“人类智慧的奇观”。若将文献比作压缩包，那么数学家的大脑便是密钥。
现在，设想另一个略有不同的版本。
这一次，AI存在且随时待命，能按任意详略程度解释任何数学问题。这将极大剥夺数学学科的乐趣。
由于AI的存在，人们不再愿意投入漫长岁月，苦练至当代普通研究型数学家的水平。
十年或二十年后，我们可能面临这样的情景：数学文献空前繁荣，而人类专家却悄然集体退场。再没有一群人，能共享对某些领域的理解。
届时，几乎全部数学都可能沦为全人类的“思维墓地”：它们躺在几十年前的论文里，却再无人翻阅。
在Gowers看来，这是一种必须竭尽全力抵制的结局。
虽然两个版本的终局都是“数学之死”，但第一种死于贫瘠，第二种死于过盛。
一个是饿死，一个是撑死。
如同湖泊，既会因干涸消失，也会因富营养化而死亡。
富营养化（英语：Eutrophication），又称优养化，指湖泊、河流、水库等水体中氮磷养分疯狂涌入，导致藻类爆炸式增殖，水面绿得发亮，生物量惊人；随后水下氧气耗尽，鱼类翻白肚，整湖化作一潭死水。
**ChatGPT 5.5 Pro打脸菲尔兹奖得主**
Timothy Gowers对AI与数学关系的反思，并非一时兴起。
2022年，他获得资助，启动自动定理证明项目。
当时他坚定站在GOFAI（传统人工智能）立场：需深入理解人类寻找证明的过程，再让计算机模仿。
他撰写了一份54页的文件，详尽阐述项目目标与方法。
彼时他认为，人类擅长化繁为简、寻找结构化证明，而机器学习在真正理解与迁移上仍有局限。
他的目标是生成“有动机的证明”，即过程透明、可解释，甚至可用于本科教学的证明。
直至2025年，他仍在公开批评现有LLM的训练方式：
大多数模型仅见过最终写出的证明，却看不见人类真实的思考路径。
他提议建立“有动机证明”数据库，让AI学习真正的推理轨迹。
然而，2026年到来。
5月的某一天，AI彻底颠覆了他的认知。
他几乎未给出任何实质性数学提示，仅将一个数论问题丢给ChatGPT 5.5 Pro。
AI思考约一小时后，吐出一份清晰的博士级研究成果：它将原本线性或指数的界限，直接推进至二次甚至多项式级别！
亲测ChatGPT 5.5 Pro后，Gowers态度发生根本转变。
他不再纠结于“如何让AI更像人类”，而是承认：LLM已具备处理博士级问题的能力。
随后，当他得知ChatGPT解决了“单位距离问题”后，彻夜难眠。
次日，获悉ChatGPT提供的仅是反例而非完整上界证明，他才稍感宽慰。
即便如此，他仍认为这是AI在数学领域的里程碑。
毫无疑问，解决单位距离问题在AI for Math领域具有里程碑意义：若这篇论文由人类撰写并投稿《数学年鉴》，要求我快速评估，我会毫不犹豫地建议接收。
此前任何AI生成的证明均未达此水准。
他宛如面对AlphGo的李世石，感到无奈而心酸：一位毕生强调“理解”的数学家，最终被机器的实用能力逼至重新定义“何为研究”。
7月24日，他索性将自己的论文喂给AI进行自动形式化，相当于让AI将证明翻译为机器可验证的代码。
全程耗时一周半，他本人仅花费一两小时提示，便完成工作。
最后，他不得不叹服：“当前的技术水平，将比未来任何时候都要落后。”
**数学的挽歌**
Gowers这篇文章发出的时间点，极为微妙。
就在同一天，哥伦比亚大学的Peter Woit在博客发布《一个领域的安魂曲？》。
Woit的评论一针见血：过去你与其他数学家竞争，学界有严格规范将想法归功于最先提出者，而AI智能体对“冠名游戏”毫无兴趣。
这不完全像国际象棋：象棋程序超越人类后，人类间的比赛依然存活。我们正在走向的，更像是所有人都在使用的某种程序。
多数星星不曾以天文学家的名字命名，但这不妨碍星空美丽。如果定理不再属于数学家，那只是真理回归了它在宇宙中的本来面目。
Gowers自己也付出了代价。
他说自己已经两次眼睁睁看着GPT-5.6 Pro一次性解出他非常喜欢、认真想过的问题。这两次，都是在他的同意下，更年轻的合作者使用了AI模型。
那种感觉极其怪异，且不愉快——仿佛脚下的地毯被猛地抽走。
当机器负责科学发现，人类还负责什么？在真理无限膨胀的时代，人类心智该如何自处？
答案随风飘散。
参考资料：
https://gowers.wordpress.com/2026/07/26/thoughts-about-the-leiden-declaration/
https://teorth.github.io/tao-web/slides/age-of-ai-icm-2026.pdf
https://www.math.columbia.edu/~woit/wordpress/?p=15787
编辑：大卫
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