王虹和韋東奕們，也要被 AI「斬殺」了？
文/王動
編輯/章魚
一位拿過數學界頂級大獎的教授，被AI氣哭了。
「周二晚上，我哭了，把女兒吵醒了。」
10月8日，法國數學家雨果·杜米尼爾－科潘在一場線上會議上，講起了自己的經歷。他是2022年菲爾茲獎得主，早已經站在數學研究的頂端。讓他落淚的，是OpenAI剛剛公布的一大批數學研究成果。
其中，有16個問題直接關係到他的研究。
在隨後的電台採訪中，他說AI像推土機一樣，把自己正在研究的問題一路推平了。僅用0.1秒，經常打工的人就共情了這位頂級數學家的職場困境。它相當於——
你花了很多年學習、積累，好不容易找到一個可以暴富的商機，突然有人告訴你：這一整套商業模式，半天前被AI用0成本落地了。
雨果·杜米尼爾－科潘當然不是唯一一個受害者。
OpenAI一次性發布了722篇數學論文，涉及到了數百項數學成果，涉及數論、幾何、理論計算機科學等多個領域。
在著名的論文預印本平台arXiv上，一個人每月只能上傳2篇論文，如果要把這些論文都傳上去，至少也得有300多個號才行。
其中有一些相當難的問題，已經困擾科學家百年了。
比如1859年提出的黎曼猜想，已經過了167年，至今仍然懸而未決，OpenAI 說他們這次取得了重要的進展，給出了更強的「無零點區域」結果；
卡塔蘭常數是否是無理數，也已經困擾數學家100多年。OpenAI說，他們已經成功證明，這確實是一個無理數；
讓王虹今年獲得菲爾茲獎的掛谷猜想，1917年提出，直到1971年才給出了二維的證明，2025年王虹又給出了三維的證明。這才過去一年 ，AI就給出了四維的證明。
在這次列出的成果中，類似這樣的重磅突破還有很多。
更令人破防的是，這些困擾人類百年的數學難題，OpenAI解決起來卻快得要命：平均每項成果消耗的計算量，相當於ChatGPT Pro思考3個小時。
恐怖如斯。
AI三巨頭，正在瘋搶數學家的飯碗
老實說，這是普通人和數學家最接近的時刻。
雖然那些複雜的公式我們依然看不懂，但那種「我努力了這麼多年，突然就落後了」的心情，咱普通人太懂了。
過去十幾年，我們熬夜考試、加班，數學家熬夜考試、證明。大家都曾樸素地希望，自己的努力能換來一個安穩的未來。
但一夜之間，就連站在智力金字塔尖上的人，飯碗也被AI搶走了。
看到AI的這批論文，數學家們的反應是震驚、癱坐，彷彿看到了原子彈爆炸。
無論從成果數量、廣度、突破速度來看，這都是數學史上前所未有的大事件。
雖然說AI是站在了巨人的肩膀上，但問題是，誰又不是站在巨人的肩膀上呢……
雖說現在說AI的研究結果還沒有經歷學術界的同行審議，靠不靠得住還要另說，但這種效率和數量的碾壓，還是讓幾乎所有從業者都壓力山大。
當然，OpenAI不在乎人類的感受，他們只是一味地往數學圈扔炸彈。
這輪數學軍備競賽，在AI圈已經搞了一陣子了。
先吹響號角的是Anthropic。
就在7月19日，也就是世界盃決賽的那天晚上，Anthropic的一位研究員在X上發了一條推文，大致意思就是說，自己已經證偽了雅可比猜想。
雅可比猜想並不是什麼阿貓阿狗，而是困擾了數學家80多年的重要難題。
問題描述就一句話：若一個多項式映射的雅可比行列式為非零常數，則該映射必存在多項式反函數。
這個問題很簡單，但是答案比較難。簡單的謎面曾經吸引無數數學家入坑，然後再也沒爬上來。在幾十年的歷史里，曾經多次有數學家宣布解決了這個問題，但隨後又被指出，他們的證明是錯的……包括華人數學家張益唐在內，很多數學家已經被搞出了PTSD。折磨了數學家幾十年以後，這個猜想就這樣被一條推文輕描淡寫地證偽了……競爭對手OpenAI不甘示弱，也加入了這場數學「軍備競賽」。在幾個月的時間里，雙方宣稱解決的數學問題包括但不限於：
包括華人數學家張益唐在內，很多數學家已經被搞出了PTSD。折磨了數學家幾十年以後，這個猜想就這樣被一條推文輕描淡寫地證偽了……
競爭對手OpenAI不甘示弱，也加入了這場數學「軍備競賽」。
在幾個月的時間里，雙方宣稱解決的數學問題包括但不限於：
這可能是數學歷史上最力大磚飛的幾個月。
不過，力大磚飛不一定是好事，很多數學家都表示對此深感憂慮。
首先的首先，AI不講武德的超車，讓很多數學家耗費大量心血的工作，面臨半途而廢的風險。
AI不僅讓一些數學家面臨飯碗被砸的風險，還讓他們對自己的水平產生了懷疑。
比如OpenAI這次集中做出了一批運算元代數的成果，一位相關領域的數學家看后的結論是：AI是對的，人類在錯誤的方向浪費了30年。
也有人因此面臨更現實的生計問題。
有人發現自己正在做的方向被爆破了，下來項目經費不知何去何從；還有人的論文寫到一半不用寫了，學位能不能拿到還要兩說。
在Reddit上，一位自稱研究運算元代數的博士生留言說，自己和同學已經解決了某個問題的特殊情形，還與導師商量好了下一步，準備把更一般的情形發展成博士論文。OpenAI公布成果后，他們開始趕著整理已有的工作成果，希望以獨立研究的形式發表。他認為，課題仍有繼續研究的價值，但原先的興奮感已經大打折扣。
宏大的技術進步，落到具體的人頭上總是讓人嘆息。
搞出這個大新聞后，OpenAI首席執行官（Sam Altman）終於不再震驚癱坐，改仰望星空了。
去年AI還分不清9.8和9.11誰大，今年就已經能挑戰黎曼猜想了。
明年想幹什麼，我已經不敢想了。
王虹、鄧煜獲獎的時候就有人說，這可能是最後一屆純人類的菲爾茲獎。
那時候我們並不相信，但現在卻不得不信了。
第一批被AI取代的，都是優等生？
那麼，數學家們到底怎麼得罪了AI公司，後者非要砸別人的飯碗？
答案是兩者並沒有什麼仇。相反，各家大模型都在認真招攬數學人才。
畢竟，AI大戰之中，沒有什麼比數學更適合做軍事演習的了。
數學家，只是恰好站在了AI公司爭奪天下的路上。
不為AI所用，便為AI所殺。
今年剛剛和王虹、鄧煜一起獲得菲爾茲獎的雅各布·齊默爾曼，現在已經加盟OpenAI，參与AI安全方面的工作。
前一段時間破解雅可比猜想的Alpöge是他的學生，目前就職于Anthropic。
齊默爾曼說過一句話：我做數學，主要是因為我享受它，而且我擅長它。
AI公司瘋狂爆破數學成果，卻不是因為熱愛數學。
而是因為數學有精密的形式邏輯，非常適合AI大顯身手。更重要的是，它滿足了AI公司每隔一段時間就要搞個大新聞的需求。
在這場AI競賽中，數學就是那個被推到台前的「紅顏禍水」。AI巨頭看似重視數學，其實爭奪的是技術領先地位，以及遙遙領先背後的用戶、資本和市場。
數學家視作終身事業的研究，在AI公司的競爭邏輯里其實只是一塊廣告牌。
畢竟現在AI的競爭強度，不誇張地說就是以百米賽跑的速度衝刺，但誰也不知道終點在哪。
哪家公司停下來喘口氣，可能就會直接出局。不是不進則退，而是進步太慢，就等於退步。
Anthropic 正在衝刺上市
從GPT3到GPT6，每個大版本的迭代時間分別是3年、2年、1年，小版本更是恨不得周周更新。
AI公司必須不斷開闢新的賽道，不停提供新的吸引眼球的成果，才能維持不掉隊的水平。
谷歌的Gemini，就因為關鍵的一兩個版本掉了隊，就被網友褫奪封號，降為美國大豆包，直到現在都沒能重返第一梯隊。
這也是奧特曼為什麼三天兩頭就原子彈爆炸、震驚癱坐；Anthropic的首席執行官達里奧也是裝神弄鬼、一驚一乍。
AI需要不斷尋找新的「珠峰」，證明下一代模型確實比上一代更聰明。
數學，就是一個盛產難題的領域。
推理能力提升百分之幾，token消耗降低百分之幾，用戶很難有直觀感受，但是破解一道困擾數學家幾十年的難題，這種成果誰都能聽懂。
不信去民科吧看一看，90%數學民科都在攻關哥德巴赫猜想。
做題，也是一種秀肌肉。
9月份，OpenAI聽說隔壁A家在挑戰NS方程，馬上把手頭的資源都集中到這個方向，組織了一萬個AI代理并行工作，終於在A家之前搶發了自己的成果。
NS方程正是韋東奕主攻的方向之一
數學領域現在已經成為諸神之戰的戰場，隨便一道餘波都可能震暈場內的人類。
在數學家感到被碾壓之前，其他行業的人，早已經被碾過好幾輪了。
最早讓全世界一起冒汗的是圍棋。
2016年之後，AlphaGo先後擊敗李世石、柯潔，從那以後圍棋棋手從一種象徵人類智慧的職業變成了天天和AI打擂台的工種。
那時，人類還能把這場失敗理解為一項特殊技能的失守——機器棋下得好，總不能什麼都比人強吧？
後來，戰場從棋盤搬到了辦公桌。
Midjourney、Stable Diffusion們開始搶畫師的飯碗，十年學藝可能不如AI一分鐘輸出的結果；
代碼能力的進步讓Vibe coding很快降低到了樂高積木的難度（沒那麼難其實）；
至於文案和辦公這種工作，對AI來說更是簡單到連一滴汗都不會出。
然後是諮詢公司、金融機構……越是智力密集的工作，AI越是得心應手。
連靠臉吃飯的行業，也逃不過AI的入侵。
剛剛火起來沒兩年的短劇，已經被AI漫劇降維打擊了，紅果短劇上排名靠前的劇集，AI劇已經比真人還多。
AI藝人也已經堂堂出道，甚至開始接代言。
僅僅是單人出道還不夠，就在最近，芒果TV的AI陣容已經官宣上線，雖然只有5個人，但凝視他們的臉你能看到人山人海。
如果這還不能讓你感到意外的話，那麼我要告訴你，AI女團藝人甚至已經未婚先孕。
從寫材料，到提供專業意見，再到製造美麗的面孔、營造情緒價值，AI正在逐步佔領人類生活中的高凈值工作。
我們過去習慣相信：工作越需要知識、創意和專業訓練，就越不容易被替代。
可這些技能往往留下了大量文字、圖像和代碼，恰好也是模型可以反覆學習、快速生成的東西。
反倒是我們最希望機器接手的那些瑣事，還沒有這麼順利地從生活中消失。
比如做家務。
我們原本期待，機器接過煩瑣的勞動，讓人有更多時間去思考和創造。現在情況反過來了：AI接過了思考和創造，把煩瑣的勞動留給了我們。
可如果這麼多工作都能更快完成，為什麼我們首先感到的是壓力，而不是終於可以輕鬆一點？
純過日子，是人類唯一的選擇？
對人類來說，AI最可怕的不是在個別領域和技能上的突破，而是它正在摧毀我們習以為常的觀念。
我們一直在為「不被淘汰」做準備。小時候努力考好學校，畢業時選有前景的行業，工作后考證、做項目、積累經驗。
大家未必想成為行業頂尖，更多時候想的只是，通過精進自己某方面的技能，帶來一點議價能力和不可替代性。
十年前有一類雞湯很流行，「時代拋棄你的時候連一聲招呼都不會打」，這句話真正的意思是時代拋棄你之前其實是會打招呼的，但是很多人沒有注意。
結論是我們要跟上時代，不要做被拋棄的人。
DeepSeek剛火起來的時候，有人攢了一本教學指南上架微信讀書，一度上升到熱度第一。
那時候和AI溝通還是需要門檻的，提示工程師一度被認為是AI時代的重要工種，結果這個職業一兩年的時間就黃了：AI現在比這個世界上80%的員工和99%的領導更能聽懂人話。
AI發展到今天，不要說普羅大眾了，即使是世界上最聰明的頭腦，用漫長時間積累的知識體系，在AI面前，好像也沒有什麼抵抗能力。
難道，時代這次真的不準備和我們打招呼了？
不過，焦慮或許也無濟於事。后AI時代的路怎麼走，數學家們還在思考。
有人像陶哲軒一樣呼籲要警惕AI，也有人說：要擁抱AI。
10月11日，丘成桐牽頭成立了數學與人工智慧實驗室聯盟，聯合八家數學研究機構，準備自主研發數學科學專用模型。
這些嘗試最終會走向哪裡大家都不知道，但要說數學已經結束了，恐怕還早。
30多年前也有人曾經下過定論說歷史終結了，後來證明那只是歷史的一個逗號。
大變之世，思想總是格外活躍，我們也不必急著替自己寫好結局。
據不完全統計，今年已經先後出現X壓抑理論、大水理論、大睡理論、薄肌理論……諸子百家重現於世。
找耍結合也好，降本增笑也罷，充滿不確定性的未來面前，專家和普通人的水平也差不多。
至少還是有一些確定性是可以抓住的。
比如，從明天起，關心糧食和蔬菜，喝大水、睡大覺、做一個純純的日子人。
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