《紐約時報》萬字長文：兩年與五天，一份被AI截胡的數(shù)學(xué)證明

來源：平行智能

2024年，年輕的數(shù)學(xué)家Sidharth Hariharan在洛桑見到了菲爾茲獎得主Maryna Viazovska。兩人隨后啟動了一個極具野心的項目：將Viazovska在2016年證明的“8維球體填充定理”，用Lean定理證明器完整地形式化。

所謂“形式化”，簡而言之，就是把數(shù)學(xué)論文中的每一個推理步驟，翻譯成計算機(jī)可以逐行驗證的邏輯代碼。這是一項極其耗費心血的工程——論文中看似簡短的一行推理，往往需要后臺寫出幾百行代碼來填補邏輯跳躍。

Hariharan的團(tuán)隊花了整整兩年時間搭建框架、撰寫藍(lán)圖、定義新概念。直到2025年底，他們估計還需要至少六個月才能攻克8維的情況。

然而，加州初創(chuàng)公司Math, Inc.帶著其開發(fā)的AI形式化工具——Gauss，毫無征兆地介入了。

Gauss僅用5天時間，就自動完成了8維證明剩余的所有內(nèi)容。緊接著，它又用時兩周，直接從Viazovska的原始論文出發(fā)，自動形式化了更復(fù)雜的24維情況，最終產(chǎn)出了超過20萬行代碼。

Hariharan的團(tuán)隊被徹底搶跑了。盡管他們是該項目的主要貢獻(xiàn)者——搭建了藍(lán)圖框架、定義了球體填充和模形式在Lean中的基礎(chǔ)概念，為整個項目鋪平了道路。但Gauss確實用降維打擊的速度，在人類打好的地基上瘋狂收割。

兩年前項目啟動時，還沒有人預(yù)料到AI能以這種方式介入。這就是6月8日《紐約時報》長篇報道的核心故事。但記者Gregory Barber真正想追問的，是一個更為沉重的問題。

AI在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)化速度正在超出所有人的想象。

2025年，AI在國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）上斬獲金牌。就在五月底，OpenAI宣布一個通用推理模型解決了“平面單位距離問題”——這是由Paul Erd?s在1946年提出、困擾了數(shù)學(xué)界近80年的著名開放問題。菲爾茲獎得主Tim Gowers對此驚嘆：“這是AI數(shù)學(xué)的里程碑。”

面對技術(shù)海嘯，學(xué)術(shù)界開始筑起防波堤。6月2日，由16位數(shù)學(xué)家起草、國際數(shù)學(xué)聯(lián)盟背書的《萊頓宣言》正式發(fā)布。宣言嚴(yán)肅警告：AI正在威脅數(shù)學(xué)的核心價值，包括證明的可靠性、作者歸屬、透明性以及學(xué)者的自主判斷。

菲爾茲獎得主Peter Scholze在簽署宣言時的發(fā)言擲地有聲：“數(shù)學(xué)研究的目標(biāo)是人類對數(shù)學(xué)的理解。數(shù)學(xué)只能在一個由人類數(shù)學(xué)家組成的共同體中繁榮。就像我不希望我的孩子被AI教育一樣，我思考數(shù)學(xué)時不使用AI，也盡量不讀AI生成的文本。”

但真正讓整個數(shù)學(xué)界感到徹骨寒意的，并不是AI攻克了頂級難題。這類菲爾茲獎級別的璀璨成果終究是罕見的。

真正讓年輕數(shù)學(xué)家徹夜難眠的，是AI正在迅速吞噬那些“中間地帶”的項目。

在傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)界，年輕研究者的職業(yè)路徑清晰可見：花兩到五年時間攻克一個具體的開放問題，憑借這篇論文在細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)建立學(xué)術(shù)聲譽，進(jìn)而獲得教職。

形式化項目同樣遵循這一邏輯。將一個已知定理完整形式化，需要研究者深刻理解其全部細(xì)節(jié)并翻譯成計算機(jī)語言。這極度考驗?zāi)托摹⒓?xì)致與深度理解力，恰好是年輕學(xué)者向招聘委員會展示自身學(xué)術(shù)潛力的最佳舞臺。

現(xiàn)在，AI可以用幾天時間完成原本需要耗費數(shù)年的工作。

如果一個博士三年級的學(xué)生，正準(zhǔn)備投入兩年青春去形式化某個重要定理，他不得不面對一個殘酷的現(xiàn)實：走到一半時，某個AI工具可能已經(jīng)敲完了最后一行代碼。

更直接的威脅來自現(xiàn)實的學(xué)術(shù)評價體系。如果資助機(jī)構(gòu)和招聘委員會開始認(rèn)為“形式化是AI可以批量生產(chǎn)的產(chǎn)物”，那么這類項目在評估體系中的價值就會瞬間歸零。年輕數(shù)學(xué)家將失去一塊至關(guān)重要的訓(xùn)練場。

這絕非危言聳聽。Math, Inc.的一名員工透露，公司在球體填充項目上投入了超過10萬美元的計算成本。對不差錢的AI巨頭而言這只是九牛一毛，但對個人研究者來說，這可能是整個博士生涯都無法企及的資源。

面對被搶跑的結(jié)局，Hariharan本人展現(xiàn)出了超乎尋常的平靜：“AI是顛覆性的。”如今，他的團(tuán)隊正在反向使用AI工具來優(yōu)化Math, Inc.生成的代碼，使其更具可讀性與可維護(hù)性。

在他看來，人類與AI的關(guān)系目前并非簡單的“取代”，而是AI正在重新定義“什么叫數(shù)學(xué)家的產(chǎn)出”。

過去，學(xué)者的產(chǎn)出是“我獨立證明了一個定理”；未來的產(chǎn)出則可能是“我設(shè)計了一個原創(chuàng)框架，AI在框架內(nèi)完成細(xì)節(jié)填充，而我負(fù)責(zé)驗證、組織和解釋結(jié)果”。

類似的范式轉(zhuǎn)移已經(jīng)在藥物研發(fā)領(lǐng)域上演：AI批量提出候選分子，人類科學(xué)家則憑借直覺與經(jīng)驗，判斷哪些分子值得投入臨床試驗。判斷力、品味以及對問題意義的評估，依然是人類獨有的領(lǐng)地。

然而，不可忽視的痛點在于：當(dāng)一個年輕數(shù)學(xué)家花了兩年時間搭建框架、訓(xùn)練自己、建立直覺，AI卻搶在終點前摘走了果實。這失去的不僅是時間，更是一塊通往未來的職業(yè)階梯。

這塊階梯斷裂之后，下一個臺階究竟在哪里？目前，整個學(xué)術(shù)界依然給不出答案。

本文由 AI 輔助撰寫，內(nèi)容經(jīng)人工審核后發(fā)布。

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