AI开始超过数学家，他们真的害怕了

（图源：量子号）

过去一周，人工智能连续在数学领域取得突破：从困扰数学界90年的纳维–斯托克斯存在性与光滑性问题，到费马大定理的形式化证明，机器正在越来越深入地参与数学研究。

《连线》（Wired）记撰稿人伊莎贝拉·沃德（Isabella Ward）采访了康奈尔大学数学家史蒂文·斯特罗加茨（Steven Strogatz），试图理解这场变化对数学家意味着什么。

划重点：

• 数学家斯特罗加茨认为，2026年可能成为数学史上的“奇迹之年”，也可能成为“恐怖之年”。

• 他预测，未来想做出突破性数学成果，不借助AI可能将无法与人竞争。

• AI不仅在解决数学问题，也正在改变数学家对自身能力、职业价值和“知识前沿”的理解。

• 数学家或许暂时还拥有一种机器欠缺的能力：把机器得到的证明“消化”成可以被人类理解和欣赏的数学。

本文3600多字，目录如下：

1. 数学正在进入一个陌生的时代

2. AI解决了问题，人类却未必更高兴

3. 90年的数学难题，究竟意味着什么？

4. 人类数学家还能做什么？

5. 数学正在被“摧毁”，也正在被革命

6. 当机器永远先登上最高峰

7. 数学会成为“煤矿金丝雀”吗？

《连线》（Wired）报道截图

1.

数学正在进入一个陌生的时代

当史蒂文·斯特罗加茨谈起过去一周人工智能给数学领域带来的突破时，这位数学家忍不住流下了眼泪。

“这门科学令人激动，”他说，“但伴随而来的，还有很多令人不愉快的人类因素。”

9月8日，OpenAI宣布使用数万个智能体解决了一个存在90年之久的数学问题。这个问题设有100万美元奖金，而OpenAI给出的解答仍需要经过独立验证。

这项成果建立在西班牙数学家迭戈·科尔多瓦（Diego Córdoba）和路易斯·马丁内斯-佐罗阿（Luis Martínez-Zoroa）提出的策略之上。但就在OpenAI宣布成果后，数学家特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）提出质疑。

巴克马斯特表示，OpenAI是在得知他与Anthropic研究员莱文特·阿尔珀格（Levent Alpöge）的相关工作后，仓促推进了这项解题工作。他还声称，OpenAI曾试图影响最终应该由谁获得这项工作的功劳。

在斯特罗加茨看来，这场争议只是数学领域正在发生剧烈变化的一个症状。

人工智能正在大幅加速数学研究，而企业实验室之间也在争相抢占头条。斯特罗加茨认为，这种竞争甚至与大型IPO前争夺市场关注度的逻辑有关。

斯特罗加茨与数学家亚历克斯·汤森德（Alex Townsend）共同撰写了一本新书《大数学》（Big Math），讨论数学如何逐渐超越人类的理解能力。这本书将于11月出版。

就在一周前，Anthropic宣布，Claude已经证明了29500个小型定理，并完成了著名的费马大定理现有证明的形式化工作。其他数学家此前已经为这一项目工作了多年。

今年8月，OpenAI还宣布，它已经在另外10个长期存在的数学问题上取得进展。

斯特罗加茨认为，AI正在让数学突破发生得更快。但对于那些将一生投入数学研究的人来说，这意味着什么，却远没有那么清楚。

“我认为，2026年将被铭记为数学的‘奇迹之年’或‘恐怖之年’，因为发生的事情太多了。”

他说，未来如果想做出突破性的数学成果，“没有AI，你将无法竞争”。

2.

AI解决了问题，人类却未必更高兴

斯特罗加茨的合作者汤森德已经在利用AI加速自己的研究。

最近，他使用ChatGPT帮助解决了一个困扰数学界数十年的数值线性代数问题。

采访接近尾声时，汤森德走进斯特罗加茨的阁楼。他和合作者此前表示，如果没有这项技术，他们需要完成的工作量以及投入与回报之间的比例，都将高得难以承受。

AI确实帮助了汤森德的研究，却也改变了他对数学以及自己在数学领域所处位置的看法。

“我实际上有点难过。我把15年人生献给了数学研究，而就在我的职业生涯中，我的生产力很高、数学能力处于巅峰的时候，这种巅峰能力却不再存在了。”

因为已经有某种东西能够超越他。

过去，成为世界一流数学家、做出出色研究、推动知识边界，本身就是一种巨大的兴奋感。

“而现在，我感觉自己不在知识前沿了。我是那个带着一个AI智能体的人，这种感觉其实完全不同。”

“我感觉自己受到了彻底的威胁。”

对斯特罗加茨来说，眼下的数学就像一部恐怖电影：由人类尚未完全理解的系统驱动的AI，正在一点点逼近。

“但电影还没有结束。”

“从本能上说，我真的非常害怕。”

康奈尔大学数学家史蒂文·斯特罗加茨（Steven Strogatz）。（图源：Strogatz, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons）

3.

90年的数学难题，究竟意味着什么？

对于OpenAI解决纳维–斯托克斯存在性与光滑性问题的意义，斯特罗加茨并不认为它本身具有多大的现实用途。

这是一个高度理论化的数学问题，对于从事土木工程或空气动力学工作的工程师来说，基本没有兴趣。它是一个“非常、非常晦涩的问题”。

在他看来，这更像是一种展示机器能力的营销工具。

真正关心纳维–斯托克斯奇异性问题的，只是极少数纯数学家。它不会直接影响其他人。

“但对OpenAI来说，证明自己比Anthropic更强，也许价值1万亿美元。”

而100万美元的奖金最终应该属于谁？

斯特罗加茨希望科尔多瓦和马丁内斯-佐罗阿能够得到这笔钱，但他认为事情不能这么简单地判断。

还有另外两个人也应该被认真讨论：纽约大学的特里斯坦·巴克马斯特，以及年轻数学家莱文特·阿尔珀格。

甚至可以认为，巴克马斯特应该获得这笔奖金。

因为就在OpenAI宣布成果几天前，巴克马斯特与阿尔珀格已经公布了3个与纳维–斯托克斯问题高度相关的问题的解答。

这些问题稍微容易一些，但它们本身依然是严肃而重要的数学问题。

“他们已经沿着这条路走下去了。我认为他们本来可能会走到那里，但我们不知道。”

斯特罗加茨并不认识巴克马斯特，但从他所看到的情况来看，巴克马斯特在署名和归功问题上非常严谨。

“他对此表现得非常绅士。我非常尊重他处理这件事的方式。”

但斯特罗加茨也为巴克马斯特感到遗憾——他可能最终无法得到自己整个职业生涯都在追求的东西。

4.

人类数学家还能做什么？

即使AI能够解决越来越多的数学问题，人类数学家仍然有一个重要任务：理解机器到底做了什么。

斯特罗加茨把这种能力称为“证明消化”。

也就是说，要把机器产生的证明解释成人类能够理解、也能够欣赏的形式。

目前，最好的“消化”工作仍然来自人类专家。

那么，这是否会成为人类数学家的最后一道防线？

人类是否会成为机器工作的伟大解释者？

斯特罗加茨认为，在未来一段时间里，人类可能还会拥有这种特殊能力——把机器的成果翻译成人类能够理解的语言。

但他也预计，这项能力最终同样会被机器超越。

另一方面，应用数学或许没有那么容易被AI取代。

原因在于，它面对的是现实世界，而现实世界本身充满了混乱。

“一个领域越混乱，就越难被AI处理。”

因此，经济学、国际关系、社会学等学科，可能相对安全一段时间。

数学本身则拥有无限多的问题，但其中只有一部分会让人类觉得有趣。

于是，一个更根本的问题出现了：

谁来判断什么是好的数学品味？

机器会拥有能够与人类产生共鸣的审美吗？

目前还没有迹象表明它们已经具备这种能力。

但斯特罗加茨也看不到机器为什么不能通过训练审美问题，最终变得非常擅长这件事。

5.

数学正在被“摧毁”，也正在被革命

斯特罗加茨认为，从不同角度看，纯数学正在遭遇两种完全不同的命运。

它既可以说是“被摧毁”，也可以说是“被革命”。

大量数学家珍爱的难题正在得到解决。

而很多数学家对此并不开心。

因为他们喜欢这些问题，也喜欢思考这些问题时所面对的挑战。

如果一个人只在乎答案，而不在乎寻找答案的过程，那么当然会对AI感到满意。

但换一个角度看，AI也让数学变得更加民主化。

现在，所有人都可以参与数学。

斯特罗加茨不愿意站在象牙塔里说：

“我已经67岁了。我花了一辈子训练自己，才拥有做这些事情的能力。我不希望你们什么都没付出，就进入这里。”

这种态度并不合理。

6.

当机器永远先登上最高峰

真正可能消失的，是一部分数学家从事数学研究的动力。

过去，总有人渴望成为第一个登上某座数学高峰的人。

但如果机器永远会先到达最高峰，人类甚至可能无法再把攀登最高峰作为自己的目标。

“我们每次都会输。”

如果一个人的动力恰恰来自成为第一个登上高峰的人，那么这场游戏可能已经结束了。

当然，也可以反问：

为什么这必须是唯一的一种游戏？

斯特罗加茨举了两个例子。

他不会参加温布尔登网球锦标赛，但仍然会打网球。

人类也没有电脑国际象棋程序那么强，却依然喜欢下棋。

那么，数学的未来会不会也是如此？

数学可能成为一项“我们并不擅长，却依然喜欢”的美丽游戏。

这种未来并非不可能。

但它会带来一系列现实问题。

如果数学最终只是这样一项人类喜欢玩的游戏，那么为什么还会有人付钱让数学家去做数学？

如果所有工作都由AI完成，就没有必要再投入资金，让人类数学家完成同样的工作。

“除非我们阻止这种趋势，否则这似乎是一条非常可能的发展轨迹。”

7.

数学会成为“煤矿金丝雀”吗？

斯特罗加茨认为，数学可能是人类面对这一变化时的第一块“战场”。

“我感觉，我们是第一个站在这里的人类战场：我们正处于失去人类理解能力的边缘。”

幸运的是，数学的现实利益攸关程度或许还比较低。

但数学家将率先感受到，当机器开始超越人类在一个高度智力化领域中的核心能力时，这究竟意味着什么。

“我们会看到这对人类来说是什么感觉。”

“我们是不是正在成为煤矿里的金丝雀，提前展示未来人类将要面对的事情？”

参考资料：

Isabella Ward. ‘I’m Really Terrified’: A Mathematician Grapples With AI’s Recent Breakthroughs. WIRED, Sep 12, 2026 6:00 AM. https://www.wired.com/story/mathematician-steven-strogatz-grapples-with-ai-recent-breakthroughs/

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