今年菲尔兹奖揭晓后，发生了一件令数学界震动的事件。
与王虹、邓煜一同登顶数学最高荣誉的多伦多大学教授Jacob Tsimerman，竟在领奖后立即宣布加盟OpenAI，投身AI安全研究。
他给出的理由令人震撼：
未来两年内，AI将在全部数学证明领域，全面超越人类。
次日，在费城举行的ICM 2026大会上，菲尔兹奖得主陶哲轩也神情凝重地表达了类似忧虑：
我们正步入一个动荡的时代——数学的价值体系与实践根基，正面临前所未有的挑战。
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更耐人寻味的是，另一位菲尔兹奖得主Timothy Gowers也作出了高度一致的预判。
他认为，大语言模型将在数学问题求解的各个环节——包括提出问题、构建理论、定义概念等——迅速超越人类能力。
他警示道：AI终结数学的方式，或将比我们预想的更加优雅，也更加冷酷。
AI不会饿死数学，却可能“撑死”数学家
对这股技术力量深感不安的，并非只有Gowers一人。
2026年6月2日，《莱顿宣言》（Leiden Declaration）正式面世。
截至今日，签署人数已达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：数学过去是、将来也必须始终是一项深刻的人类事业。
签名者名单星光熠熠，皆为学界泰斗。
陶哲轩称其凝聚了数月社区共识，他对每一条倡议都毫无保留地支持。
Peter Scholze坦言心痛：正如他不愿让AI教育自己的孩子，他在思考数学问题时也坚持不用AI，甚至刻意回避阅读AI生成的内容。
Kevin Buzzard、Jeremy Avigad、Steven Strogatz等顶尖学者亦悉数署名。
但Timothy Gowers并未签字——因为他已跳脱出“AI取代数学家”的表层焦虑，直指那个更为冰冷、宏大且无法绕开的终极命题：
当AI不仅能给出完全正确的证明，还能以指数级速度永不停歇地产出时，数学是否会沦为一座“无人造访”的墓园？
他真正担忧的，并非AI解题太强、夺走饭碗；相反，他恐惧的是：数学不会因停滞而消亡，却可能因泛滥而窒息。
为何如此？
Gowers设计了一个思想实验。
试想：若AI从未诞生，此时一场特殊疫情突然爆发，它精准地只带走了全球所有数学家的生命，其余人类安然无恙。
所有数学文献完好无损地存于世间，但再无人懂得如何解读它们。
Gowers断言：要在这样的废墟之上重建数学传统，恐怕需耗时数十年。
请注意，这场灾难中没有任何物理资料被毁，信息损失量为零。
然而，数学远不止纸上的公式与定理——它更鲜活地存在于全世界数学家的大脑之中，那里沉淀着庞大知识网络与难以言传的专业直觉。
Gowers称之为「人类智慧的奇观」。如果说文献是压缩包，那么数学家的大脑，就是解压所需的密钥。
再设想一个稍有不同的版本。
这一次，AI已然存在，并能随时按需提供任意详略程度的数学解释。这将悄然剥夺数学探索中大量本真的乐趣。
而正因为AI唾手可得，人们不再愿意投入漫长岁月，苦练至今日一名普通研究型数学家所具备的素养。
十年或二十年后，我们或将抵达这样一个临界点：数学文献空前繁荣，而与之匹配的人类专家却悄然集体退场。再没有一群人，能共享某一领域的深层理解。
届时，几乎所有数学成果都可能成为全人类的「思维墓地」：它们静静躺在几十年前撰写的论文里，却再无人驻足、翻阅、传承。
在Gowers看来，这是我们必须倾尽全力阻止的未来。
尽管两种结局都导向「数学之死」，但前者死于匮乏，后者死于丰裕。
一个是被饿死，一个是被撑死。
恰如湖泊，既会因干涸而消逝，也会因富营养化而“死亡”。
富营养化（英语：Eutrophication），又称优养化，是指湖泊、河流、水库等水体中氮磷等养分过量涌入，导致藻类暴发性增殖，水面绿得刺眼，生物量急剧攀升；随后水下溶解氧被耗尽，鱼类窒息翻白，整片水域沦为一潭死水。
ChatGPT 5.5 Pro让菲尔兹奖得主改口
Timothy Gowers对AI与数学关系的反思，并非突发奇想。
2022年，他获得专项资助，启动一项自动定理证明项目。
彼时他坚定站在GOFAI（符号主义人工智能）阵营：主张深入剖析人类发现证明的机制，再由机器模仿。
他为此撰写了一份长达54页的技术文件，系统阐述项目目标与路径。
当时他坚信，人类擅长化繁为简、寻找结构清晰的证明，而机器学习在真正理解与跨域迁移上仍存明显短板。
他的核心目标，是生成「有动机的证明」——过程透明、逻辑可溯，甚至可直接用于本科教学。
即便到了2025年，他仍在公开质疑当前LLM的训练范式：
模型大多仅接触最终成形的证明文本，却从未见过人类真实的思考轨迹。
他提议建立「有动机证明」数据库，让AI学习真实推理链路。
然后，2026年如期而至。
5月某日，AI彻底颠覆了他的认知。
他几乎未提供任何实质性数学提示，仅将一道数论难题输入ChatGPT 5.5 Pro。
AI运行约一小时后，输出了一份博士水准的研究成果：将原有线性或指数级上界，一举推进至二次乃至多项式级别！
亲自验证ChatGPT 5.5 Pro后，Gowers的态度发生根本性转变。
他不再执着于“如何让AI更像人类”，而是坦然承认：LLM已具备处理博士级数学问题的能力。
随后，当他得知ChatGPT攻克了著名的「单位距离问题」时，彻夜难眠。
次日，他得知AI给出的仅为反例而非完整上界证明，才略感宽慰。
即便如此，他也认定：这已是AI在数学领域的重要里程碑。
毫无疑问，单位距离问题的突破具有划时代意义：倘若这份成果出自人类之手并投稿至《数学年鉴》，我若被邀快速评审，定会毫不犹豫推荐接收。
此前所有AI生成的证明，均未达到这一水准。
他宛如面对AlphaGo的李世石，内心交织着无奈与悲怆：一位毕生捍卫“理解”价值的数学家，最终被机器的实用力量逼至不得不重新定义“何为研究”。
7月24日，他索性将自己的论文交由AI进行自动形式化——即把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编写提示，便圆满完成。
最终，他不得不感慨：“当前的技术水平，将永远比未来任何时候都要落后。”
数学的挽歌
Gowers这篇长文发布的时间，意味深长。
就在同一天，哥伦比亚大学的Peter Woit在其博客发表题为《一个领域的安魂曲？》的评论。
Woit的评述直击要害：过去你与同行竞争，学术共同体有严格规范确保思想归属清晰；而AI智能体对“冠名游戏”毫无兴趣。
这并非国际象棋式的替代：象棋程序超越人类后，人类赛事依然蓬勃。我们正在滑向的，更像是所有人共同依赖同一套工具的未来。
多数星辰从不以天文学家之名命名，但这丝毫不减星空之美。倘若定理不再属于数学家，那不过是真理回归它在宇宙中的本来面目。
Gowers本人也付出了切肤之痛。
他坦言，自己已两次亲眼见证GPT-5.6 Pro一次性破解那些他格外钟爱、曾反复推敲的问题。而这两次，都是在他知情并同意的前提下，由更年轻的合作者调用AI完成。
那种感受异常怪异，且颇为不适——仿佛脚下的地毯被骤然抽离。
当科学发现由机器主导，人类还应承担何种角色？在真理无限膨胀的时代，人类心智又该如何安放自身？
答案，仍在风中飘荡。
参考资料：
https://www.php.cn/link/e776712e1379f5120bcb913c19e65f5e
https://www.php.cn/link/0f1da65fdcf697ce21f424de22c79ab9
https://www.php.cn/link/683e3b7195a16d4ee133c52058ddcc98
https://www.php.cn/link/4c0376c96b01ba0891544089758a751b
本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，36氪经授权发布。
