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来源:平行智能
2024年,年轻的数学家Sidharth Hariharan在洛桑见到了菲尔兹奖得主Maryna Viazovska。两人随后启动了一个极具野心的项目:将Viazovska在2016年证明的“8维球体填充定理”,用Lean定理证明器完整地形式化。
所谓“形式化”,简而言之,就是把数学论文中的每一个推理步骤,翻译成计算机可以逐行验证的逻辑代码。这是一项极其耗费心血的工程——论文中看似简短的一行推理,往往需要后台写出几百行代码来填补逻辑跳跃。
Hariharan的团队花了整整两年时间搭建框架、撰写蓝图、定义新概念。直到2025年底,他们估计还需要至少六个月才能攻克8维的情况。
然而,加州初创公司Math, Inc.带着其开发的AI形式化工具——Gauss,毫无征兆地介入了。
Gauss仅用5天时间,就自动完成了8维证明剩余的所有内容。紧接着,它又用时两周,直接从Viazovska的原始论文出发,自动形式化了更复杂的24维情况,最终产出了超过20万行代码。
Hariharan的团队被彻底抢跑了。尽管他们是该项目的主要贡献者——搭建了蓝图框架、定义了球体填充和模形式在Lean中的基础概念,为整个项目铺平了道路。但Gauss确实用降维打击的速度,在人类打好的地基上疯狂收割。
两年前项目启动时,还没有人预料到AI能以这种方式介入。这就是6月8日《纽约时报》长篇报道的核心故事。但记者Gregory Barber真正想追问的,是一个更为沉重的问题。
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AI在数学领域的进化速度正在超出所有人的想象。
2025年,AI在国际数学奥林匹克(IMO)上斩获金牌。就在五月底,OpenAI宣布一个通用推理模型解决了“平面单位距离问题”——这是由Paul Erdős在1946年提出、困扰了数学界近80年的著名开放问题。菲尔兹奖得主Tim Gowers对此惊叹:“这是AI数学的里程碑。”
面对技术海啸,学术界开始筑起防波堤。6月2日,由16位数学家起草、国际数学联盟背书的《莱顿宣言》正式发布。宣言严肃警告:AI正在威胁数学的核心价值,包括证明的可靠性、作者归属、透明性以及学者的自主判断。
菲尔兹奖得主Peter Scholze在签署宣言时的发言掷地有声:“数学研究的目标是人类对数学的理解。数学只能在一个由人类数学家组成的共同体中繁荣。就像我不希望我的孩子被AI教育一样,我思考数学时不使用AI,也尽量不读AI生成的文本。”
但真正让整个数学界感到彻骨寒意的,并不是AI攻克了顶级难题。这类菲尔兹奖级别的璀璨成果终究是罕见的。
真正让年轻数学家彻夜难眠的,是AI正在迅速吞噬那些“中间地带”的项目。
在传统的学术界,年轻研究者的职业路径清晰可见:花两到五年时间攻克一个具体的开放问题,凭借这篇论文在细分领域内建立学术声誉,进而获得教职。
形式化项目同样遵循这一逻辑。将一个已知定理完整形式化,需要研究者深刻理解其全部细节并翻译成计算机语言。这极度考验耐心、细致与深度理解力,恰好是年轻学者向招聘委员会展示自身学术潜力的最佳舞台。
现在,AI可以用几天时间完成原本需要耗费数年的工作。
如果一个博士三年级的学生,正准备投入两年青春去形式化某个重要定理,他不得不面对一个残酷的现实:走到一半时,某个AI工具可能已经敲完了最后一行代码。
更直接的威胁来自现实的学术评价体系。如果资助机构和招聘委员会开始认为“形式化是AI可以批量生产的产物”,那么这类项目在评估体系中的价值就会瞬间归零。年轻数学家将失去一块至关重要的训练场。
这绝非危言耸听。Math, Inc.的一名员工透露,公司在球体填充项目上投入了超过10万美元的计算成本。对不差钱的AI巨头而言这只是九牛一毛,但对个人研究者来说,这可能是整个博士生涯都无法企及的资源。
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面对被抢跑的结局,Hariharan本人展现出了超乎寻常的平静:“AI是颠覆性的。”如今,他的团队正在反向使用AI工具来优化Math, Inc.生成的代码,使其更具可读性与可维护性。
在他看来,人类与AI的关系目前并非简单的“取代”,而是AI正在重新定义“什么叫数学家的产出”。
过去,学者的产出是“我独立证明了一个定理”;未来的产出则可能是“我设计了一个原创框架,AI在框架内完成细节填充,而我负责验证、组织和解释结果”。
类似的范式转移已经在药物研发领域上演:AI批量提出候选分子,人类科学家则凭借直觉与经验,判断哪些分子值得投入临床试验。判断力、品味以及对问题意义的评估,依然是人类独有的领地。
然而,不可忽视的痛点在于:当一个年轻数学家花了两年时间搭建框架、训练自己、建立直觉,AI却抢在终点前摘走了果实。这失去的不仅是时间,更是一块通往未来的职业阶梯。
这块阶梯断裂之后,下一个台阶究竟在哪里?目前,整个学术界依然给不出答案。
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本文由 AI 辅助撰写,内容经人工审核后发布。
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