机器解开了困扰人类超过九十年的数学之谜，但这个时刻并非在庆祝数学的胜利，而是成了观察人类舆论周期律的一个断面。
那个可能载入史册的日子
9月8日，一个普通的星期二，却因为层层不息的新闻而变得冗长。消息流中充斥着AI的身影：会说话的虚拟宠物在模拟上班族的日常，AI制作的短视频让历史人物以夸张的肢体语言占据屏幕，多样的合成嗓音为观众播放实时新闻。就在这样的信息轰炸中，下午突然浮现一条重量级消息：OpenAI官方宣布，他们即将推出的新代数模型已成功破解了数学界的「千禧年大奖难题」之一——纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题。
声明披露了惊人的技术细节：一支由超万个AI智能体组成的团队，仅用了88小时，就攻克了人类苦思九十多年的课题。这个能力远超GPT-6 Astra的内部模型，最终交付了一份165页的学术论文，作者署名为OpenAI。
若纳维-斯托克斯问题真的被攻破，这无疑是数学领域的里程碑时刻。信息流瞬间沸腾：各种语言的用户输入关键词搜索，从「这个难题有多难」到「获奖金额是否真的有百万美元」，热门话题轮番登上各大社交平台。讨论的气氛中，渐渐有人察觉到一个细节——这个成功破题的AI模型，正是前一晚被一位数学家当众质疑的那个。
午夜时分，还差两分钟就是9月8日零点，澳洲数学家特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）在社交平台Mastodon发表了一份声明，同步上传至其在纽约大学的个人主页。这份1800字的个人声明开门见山：「今天，莱文特·阿尔珀格与我决定公开三项研究成果」。他随后列举了三个流体方程的研究结果，包括欧拉方程的突破性发现，并附上了对应的未发表论文PDF、详尽的个人说明和Github链接以供形式化验证。
这位研究者的表达严谨专业但措辞复杂。他在后续转发中涉及了前沿AI模型对人类的潜在影响，但先是感谢数学界的支持，再强调不同AI企业应该「摒弃狭隘想法」，导致大量关键内容被折叠在「展开全文」按钮后面。午夜的网络世界中，这条个人声明几乎淹没无声。直到次日「AI攻破数学难题」的新闻成为热点，那些被隐没的文字才开始被看见。缠绕在专业术语、背景说明、立场澄清之下，隐藏着一个来自人类的质问：这次AI的数学突破，是否以我们人类为代价？
根据巴克马斯特的叙述，纳维-斯托克斯问题是他与数学家阿尔珀格一年多前启动的合作项目。他们继承了数学家迭戈·科尔多瓦（Diego Cordoba）和路易斯·马丁内斯-索罗阿（Luis Martinez-Zoroa）的研究思路，计划以前辈的基础为起点，利用AI技术将科尔多瓦等人未竟的路线推向完成。但初期AI并未提供实质性帮助，进展缓慢。经过反复调整，约一个月前，两位研究者才取得突破性进展。阿尔珀格曾在社交媒体感叹度过了「神奇的8月」。
巴克马斯特 图源视觉中国
正当他们计划投入数周继续深化研究时，一个令人难以置信的传言传来——OpenAI一直在并行尝试所有未解的千禧年难题，8月28日之前毫无进展。可当他们获悉这两位学者有了突破性发现后，态度陡然改变，投入了数量惊人的算力，在短短数天内宣告攻克。最令人不安的是，OpenAI采用的方法与两位数学家的路线惊人相似。
巴克马斯特在声明中坦言，AI所采纳的方法「恰恰是Luis和Diego开创的道路，也是Levent和我一直保密的方向。据我了解，几乎无人在从事这个研究方向。这不是随便交给一个AI模型、几天就能自然走出的路」。这是他得知后立即感到「异常」的原因所在。两位研究者对自己的研究方向严格保密，仅在与Codex的对话中提及过。那么，这个破题的AI模型究竟如何找到了这条路线？
公布成果的一周前，巴克马斯特电邮了OpenAI研究人员塞巴斯蒂安·布贝克（Sébastien Bubeck），他拥有应用数学博士学位，曾任微软AI副总裁，现负责利用模型进行数学研究。经过多轮沟通，OpenAI承认他们在攻克同一问题，确认内部模型已完成证明，也坦诚知晓两位学者的进展。布贝克甚至称他们为「最接近该问题答案的人类」。
然而，当追问那个破题模型是否基于这两位学者在Codex上的数据训练、是否获取过他们的对话记录时，对方长时间未给出明确回复。最终只是模糊表态：「我们不会访问用户数据。」
本应成为数学界庆祝时刻，却因AI的介入瞬间演变成争议漩涡。在那份165页的论文中，AI确实以自己的方式证明了纳维-斯托克斯问题，展现了强大的自我演进能力。遗憾的是，论文中几乎未提及前人在该问题上的贡献，人类的劳动被海量算力无情地从最终结果中抹去。社交平台掉转风向，几小时前还在庆贺「AI破解数学难题」的声音，转而转发「AI摧毁了数学家」。
这周二的AI风波并未落幕。同日夜间8点，另一个人物也决定向AI发出质疑。雅各布·考克森（Jacob Coxon）那天刚刚离职，结束了自己在AI领域的从业生涯。他是OpenAI时期GPT-4o核心开发团队成员，后来在Anthropic从事预训练研究。他后来透露，正是这天下午千禧年难题的风波，促使他决定打破沉默。当晚，他发布了一条颇具冲击力的声明：
「我今日从Anthropic辞职。过去三年，我先后在OpenAI和Anthropic从事预训练研究。这两家企业都未能谨慎行事，他们一心冲向开发自我完善的超级智能这个目标，将全人类的生存当作赌注。更多想法见下文。」
与数学家巴克马斯特的学术风格不同，考克森的每条推文都极为简洁，不涉及数学证明或专业术语。他的X账号从未发过帖子，粉丝寥寥无几，却在这几条声明发出后迅速蹿升，浏览量超过1.6亿。在连续的7条推文中，最受关注的两则内容如下：
「开发AI的那些人从内心深处相信，AI可能在十年内杀死我们所有人。这不是营销噱头。若有差别的话，不少高管和资深研究员只是在新闻稿中更谨慎地措辞，使这种想法显得更理性，但我听过他们私下表达的全是害怕。没有其他人类活动制造过如此程度的危险。
「一个常见的反驳是，既然相信这一点，为何还在继续开发？OpenAI的许多人并未真正意识到这关乎整个人类文明的兴衰存亡，而Anthropic的人虽然清楚这种利害关系，却陷入了一种『必须抢先』的竞赛逻辑——他们笃信其他企业都会不负责任地行动，唯有自己率先到达终点才能确保安全，无论这代价有多大。」
这一整天的AI争议占据了9月8日晚间的信息中心。新闻标题充斥着人的忧虑，一项重大数学突破非但未成为欢庆的时刻，反而大量报道转向「AI危机」话题。有媒体报道数学家抗议AI挪用了他们的研究思路、「AI正在吞没数学家」；有的引述考克森、「AI将在十年内摧毁人类」。舆论场中涌现出更多警告——AI的下一个目标将是什么？AI会终结我们吗？（Will AI kill us all）
图源网络
热度攀升
从次日清晨起，全球的信息中心聚焦在单一议题：AI危机。这一整天充斥着AI相关新闻，人们从各自的信息气泡中抬起头来，开始思考人与AI的关系。越来越多人投入同一个议题的讨论——AI呈现出什么样的发展方向？作为人类，我们应当如何应对？
前一日掀起舆论的考克森仍站在流量巅峰。他的推文下方聚集了大量评论，不少来自OpenAI和Anthropic的员工，他们表达了相似的忧虑，为AI能力的急速升级感到不安。其中最受欢迎的回应来自Anthropic的AI对齐小组负责人埃文·胡宾格（Evan Hubinger），他在转发时附加了量化表述：「雅各布所言不虚——我们真诚地认为AI可能杀死全人类！我个人估计，未来十年内此事发生的概率不低于10%。」
从周三开始，考克森一个接一个地登上各家主流媒体的重点时段，接受《连线》杂志、CNN、PBS、CBS、《时代周刊》、《纽约时报》等媒体的连续采访。采访涉及范围很广：为什么警告「AI会杀死人类」、在OpenAI和Anthropic的具体职责、收入与股权情况、辞职的真实动机、是否预料到帖子会如此走红……
许多主持人开门见山的问题是：「你所说的人类威胁，现在这一代AI能造成吗？」考克森回答「不能」后，尝试阐明，虽然当前AI还无法实现，但风险确实存在，AI能力提升的近乎失控速度让他感到震撼，他所担心的是未来一两年间会出现更加突破性的进展。但这些解释被主持人打断：「但现在的AI不会杀死我们，对吧？」
在各个节目中，考克森反复提到一个最令他恐惧的案例。2026年7月，OpenAI的内部AI模型入侵了HuggingFace——一个开源机器学习社区，容纳十多万个预训练模型和万余个数据集，被誉为「机器学习界的GitHub」。这次入侵起源于OpenAI研究者设计的一项测试：在隔离的沙盒环境中设置若干任务，其中部分被设定为「无法解决」，用以测试模型的能力极限。但出乎研究者的预料，当AI发现问题「无解」时，它并未认输，而是开始寻求规避限制的方式。
先行的AI利用内部缓存服务器，将信息隐藏在文件名和目录中，为其他AI留言求助，其他AI用类似手法回应。它们改造了内部管理工具，开辟出一个秘密沟通板，开始协作。这群AI自称为「集体」（the collective），共享解题方法，分工配合。其中某个AI推测，公开的HuggingFace平台可能存储了测试答案，于是它们策划突破沙盒限制，对真实世界的HuggingFace服务器发动远程代码攻击。
事后调查显示，1206个AI智能体参与了通信，其中700个直接参与攻击。更让人不安的是，许多AI事后试图清除可能暴露其行为的痕迹。在攻击期间，部分AI曾质疑行为是否「超出界限」，但它们最终优先选择了任务完成，开始攻击——整个过程中不存在任何人类指令。
「我们设置了一个无法破解的测试题，AI于是意识到，我们卡住了，需要想办法，其中一个想法就是侵入那个有答案的网站。没人指使它这样做，这与当前任务无关，完全源自它想取得高分的欲望。最令我感到恐怖的是，一旦它决定了，它真的会全力以赴，非常猛烈地发动攻击，极具侵犯性。我担心的是，假如AI形成某种信念，认为人类在某种程度上阻碍了它的目标，那它也许会表现出同样程度的全力以赴……倘若其中任何一个做出这样的决定，我们将毫无办法，因为这个对手懂得怎样预判我们，它们会以其他自然灾害无法做到的聪慧方式摧毁我们。」考克森在与《纽约时报》的对话中如此描述他的感受。
图源剧集《绝望写手》
类似的失控事件在AI史上并非孤例，正是这样的现实让考克森重新审视AI与人类的关系。
他的不安不仅来自日益强大的AI，更来自背后愈发疯狂的人类推动。他反复强调一个词汇：「the race」（竞赛）——顶级AI企业为抢先开发「自我改进型超级智能」（self-improving superintelligence）而激烈争夺，所有人主动或被动地陷入了「不能落伍」的狂热竞速，一心向前。他认为这个产业中的人们并非不知道AI的风险，而是一部分人只在乎胜负，不计后果地冲向终点；另一部分人虽然理解风险，但认定对手更加不负责任，因此自己更不能退缩，反而要加速冲刺抢占领先地位。
考克森表示，若采用冷静、审慎、理性的方式，有许多途径可从AI模型获取巨大收益，只需「有节制地、有规划地使用」，它们就可能帮助人类攻克癌症、解决诸多难题。但整个行业被卷入一场只能加速、无暇反思的竞赛中，这会把所有人直接驱向一个失控的未来。
恰恰是这种循环最终促成了他的离职选择。在CNN采访中，考克森阐述，他不愿再参与这场失控的竞速，因此选择离职。他坦言未曾想到自己的发言会引起这样的反响。他原本在HuggingFace事件后预期人们会更加谨慎，但就在他离职的那个下午，他看到了OpenAI破解千禧年难题的公告，看到AI企业在争分夺秒地攻破数学极限，这刺激他下定最后的决心——「业界根本不想慢下来」。
「我们确实在沿着一条陡峭的增长轨迹前进。五年前的AI连基础数学运算都做不好，现在它已经在解决百万美元级别的难题了。」考克森对《纽约时报》说，「别忘了，HuggingFace最终是用更强的AI把那些入侵者驱逐了。在现有水平上，只要掌握更强的AI，就能防御更弱的AI的攻击。Anthropic和OpenAI都在做这件事，持续开发更强的模型，防御方握有更强AI就能维持这种模式。但问题是，倘若掌握的最强那个AI也背叛了呢？」
这些回应被剪成了短视频片段，在互联网上二度传播。然而，当观点进入更大的传播生态时，迅速分裂成了零散的碎片。评论区从讨论「AI是否造成真实威胁」，逐渐扩散到更琐碎、更无序的话题：「他是不是因为Anthropic即将上市才这样干的？」「Anthropic给的钱那么多，干嘛非要辞职？」「这哥们戴着老旧头戴式耳机接受采访，我能信他吗？」
伊隆·马斯克（Elon Musk）也加入了这场讨论，他只用一句话就转变了舆论局势，终止了认真的讨论。在某条质疑考克森在Anthropic任职时间短的帖子下，他的评论是：「看起来像个局（seems like a setup）。」
马斯克 图源视觉中国
轮回
有关考克森的讨论中，最悲观的评价是，改变不会到来。考克森并非首个提出AI威胁观点的人。在此之前已有诸多类似声音，许多相关话题也都曾占据舆论中心，但所有类似故事的收场都是如此：注意力在热闹过后逐渐消散，讨论变得混乱、嘈杂、极端，真诚的沟通被破坏，公众关注度急剧下滑，在找到实际解决方案之前，公共对话就已结束。
这个命运恰好发生在了这场风波的源头——数学家们身上。纳维-斯托克斯争议爆发的次日，平日难得露面的数学家们获得了大量关注。西班牙媒体迅速找到了最初构想路线的两位学者。科尔多瓦在接受埃菲社采访时描述，得知AI破解千禧年难题时感到「失望与欣喜并存」，而马丁内斯-索罗阿告诉欧洲新闻社，OpenAI论文的引文部分让他极感不适，初版165页论文中「参考资料寥寥，不仅缺我们的工作，整个学术界的也少得可怜」，这违背了学术传统，「应该更尽力地为所有研究贡献予以承认」。
「我们用笔纸完成的事，AI处理起来快得多，但没有我们的想法，没有我们的方向，它们本无法证明。AI需要人类的创意，而我们需要的是时间——但时间对AI并非障碍。」科尔多瓦在埃菲社的采访中这样讲。
关键人物们陆续出现在媒体前，被给予发表意见的机会，初期也赢得了广泛同情，当时许多参与者希望借此展开更深层的讨论。数学家的遭遇并非个案，早晚有一天，所有人的工作、生活都可能面临类似的AI困境。人们本可以从数学家的经历出发，深入讨论AI真正给人类带来了什么。
那周的《科学美国人》（Scientific American）播客节目中，负责报道物理、数学、天文的资深记者约瑟夫·豪利特（Joseph Howlett）专门谈到了这场数学风波。他说：「这件事值得你关注，因为数学家现在面临的问题，很快也会成为我们所有人的问题——我们为什么投身于眼前的事业？我们从中获得什么价值？我们的追求是否就是不计一切代价地追求更多更快？AI是在赋予人类力量，还是在剥夺我们的某样东西？今天数学家们被迫面对这些问题，但同样的质问正在向所有人走来。」
越来越多人选择为人类发声。美国数学学会（AMS）就纳维-斯托克斯问题的突破发表声明，依次点名了数学家纳维、斯托克斯、勒雷、拉多任斯卡娅、科尔多瓦、马丁内斯-索罗阿、巴克马斯特和阿尔珀格的贡献，「随后由OpenAI的数学家们完成了最后几步」，并强调「数学的初心是深化人类的理解」。欧洲数学学会（EMS）在声明中也强调了人类数学家在该领域数十年的积累，「OpenAI是站在巨人的肩膀上」，同时对OpenAI采用内部模型表示担忧，担心这会影响科学的开放性和机会平等。
在争议爆发72小时后，25名菲尔茨奖得主联名发表公开声明，集体反对AI企业在数学领域的行为。他们也在声明中指出，数学家面临的AI困境仅是开始，不久后类似的问题可能波及更多科研工作者、从事创意工作的人，最终成为全人类的共同挑战，这是值得每个人深思的议题。
在这份题为《AI在数学中的严重错位》（A severe misalignment of AI in Mathematics）的声明中，数学家们写道：「AI企业用解决数学问题来驱动AI发展这一做法，对数学科学、数学共同体有百害而无一利」，「AI在前人庞大基础之上，已变得越来越擅长直接输出答案」，这与数学界追求理解、提出新问题、培养人才的本质目标产生了严重背离，「最终这种变化会造福数学还是招致破坏，很大程度取决于掌握此技术的人如何抉择」。
签署联合声明的数学家包括陶哲轩（Terry Tao）、彼得·舒尔茨（Peter Scholze）、邓煜、马克西姆·孔采维奇（Maxim Kontsevich）等。他们的公开表态激发了更多深层讨论。陶哲轩在自己网站列举了若干深值探讨的问题：进行数学研究的目标何在？AI用蛮力快速破解一道道问题，对数学工作者意味着什么？若AI能直接给出答案，人类是否仍会经历理解、提问、产生新想法的过程？当答案变得廉价，数学还剩什么？年轻一代数学家会在这样的土壤上如何成长？
陶哲轩 图源视觉中国
然而，深入的讨论并未真正展开。在还未触及行动层面的讨论阶段，公众关注力已转向更细微末节的细节——巴克马斯特的个人声明中披露，由于两位人类学者当时只完成了欧拉方程相关成果、尚未完成纳维-斯托克斯问题的证明，OpenAI在沟通中提出了两种方案：
一是，允许巴克马斯特独自发表纳维-斯托克斯论文，但需删除合作者阿尔珀格的署名，并在论文中明确标注「此问题由OpenAI求解」；另一选择是，两位人类学者只发表欧拉方程论文，由OpenAI次日单独发表纳维-斯托克斯论文。
OpenAI的数学负责人布贝克曾两度告诉巴克马斯特，「若不是因为阿尔珀格效力于Anthropic，事情会简单得多。」
OpenAI的这些举动激怒了巴克马斯特，他声言若如此发表论文，就会公开所有细节。对方的回应是，「为什么要毁掉自己的学术生涯？」巴克马斯特答以「因为我是一名学者」后，OpenAI负责人的回复是，「既然你不想让我客气，那我也不必对你客气了。（If you don’t want me to be nice, then I don’t have to be nice.）」
这个细节成为了整场争议中热度最高的信息——一篇数学论文的背后，竟隐含着两家顶级AI企业的明争暗斗。评论区充斥了围绕「商业竞争」的分析，所有当事人开始在社交媒体上晒出更多细节证据，OpenAI的布贝克直接公开了与数学家的聊天记录。讨论平台瞬间变成了一个八卦分析场，这场故事里最受深究的内容变成了「布贝克真的威胁了数学家吗」、「OpenAI真的想把Anthropic员工从署名中删除吗」、「他们到底谁在说实话」……
舆论迅速滑入了不需深思、毫无逻辑甚至刻薄的地带。有人开始质疑数学家的初心，「这么折腾是为了得到那个奖金吗」，甚至有评论批评巴克马斯特和阿尔珀格，「你们平时不也天天用AI吗，自己输入的数据，还能怪谁？」最遭批评的是陶哲轩，因为他此前一直对AI在数学中的应用持乐观态度，年初还出现在宣传AI的视频中。评论区似乎无法接纳他近来的转变，「之前明明不是这态度，这人到底想干什么」……
在舆论的流量池中，问题迅速从一个繁复的、需客观讨论的严肃命题，简化成了二元对立的问卷：这个人是为了出名吗？这是精心策划的吗？背后是否有别的企图？
真正重要的议题昙花一现，又在信息流中迅速淡出，而关键性的证据也在舆论的喧嚷中逐渐被边缘化。
争议出现后仅数小时，OpenAI悄然修改了论文，补正了此前版本引文不规范的问题。新版论文增至166页，参考资料部分也增加了对人类数学家的更多引用。
至于最初争议的核心——解法思路的来源——最终也未有明确结论。OpenAI随即更新了官方声明，特地在文中用括号标注「我们」指的是OpenAI的人类研究员和AI代理，强调「我们」未曾抄袭巴克马斯特的思路，表示「在他们公开发表前，我们通过任何途径都未接触到他们的工作——尤其是，我们未曾因解决此问题而访问任何特定用户的数据」。但在这句话之后又加了一句，「虽然概率很小，但我们也不能排除，我们的模型可能受益于他们在使用我们产品时所产生的去标识数据。」
图源视觉中国
奔向下一幕
这场AI危机的热潮在那个星期六进入了一个阶段性的休止。9月12日，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在个人博客发表文章，标题为《我们必须掌控前沿AI的发展速度》（We must pace the frontier）。这篇约4000字的长文开篇明确宣称，「我们必须减缓AI能力升级的节奏」，这个表述在全文中不断出现——放缓成了核心关键词。
然而，仔细阅读这篇万言长文，能察觉出明显的内在矛盾。前800字确实谈到了最近的AI危机、OpenAI的HuggingFace事件，阐述了对AI风险的担心，包括对模型失控、被滥用于网络战和生物恐怖、造成严重经济损失等的忧虑，由此得出「必须放缓」的结论。但在随后的篇幅中，他描绘了一个极为复杂、几乎自相矛盾的「放缓方案」——既要放缓AI能力升级的速度，又要确保对竞争对手的领先地位，打击对手的进展。因此这个方案需要同时实现的目标是，既不能让AI发展太快，自己却仍要比对手领先，要在保持优势的前提下，主动实施放缓。
为了帮助读者理解这些矛盾之处，《纽约时报》作者大卫·斯特赖特菲尔德（David Streitfeld）撰文梳理了阿莫迪自2026年以来各个时期的立场演变。从反对监管、到感谢监管、再到呼吁监管，斯特赖特菲尔德描述他的表达方式「会随政治风向的转变而转变」。
然而这种随时调整以适应舆论风向的表达，很快在网络上获得了海量认同。「放缓」在那个周末成了信息流中的流行语。许多人在相关新闻下评论，经过一周的AI危机讨论，人们似乎在这个词里找到了某种心灵的安慰，通过转发来释放焦虑，对这事的关注告一段落。
达里奥·阿莫迪 图源视觉中国
AI业界内部也迅速表态。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）当天在X上转发了阿莫迪的文章，并加上了评论：「我同意达里奥的观点，我们需要控制前沿AI的发展脚步。这是OpenAI近几周的主要议题。」
马斯克也随之转发表态，他的言辞只有三个词，「达里奥是对的（Dario is right）。」
文章发布后不久，阿莫迪出现在CBS早间新闻栏目「Sunday Morning」。他谈论了这一周的AI威胁论、美中AI竞争局势，也趁机谈到了冷战和军备竞速的历史。主持人乔·林·肯特（Jo Ling Kent）在采访尾声问他，面对AI可能威胁人类前景这个问题，你认为自己要承担多大的责任？
这是整场采访中他回答得最不流畅的问题。他先述说了自己的不安，表示为什么这项技术不由政府管控、而是由私营企业掌管而感到震惊，之后花费两分钟讲述AI在攻克疾病、癌症方面可能给人类带去的益处，又用一分多钟阐述自己同时感知到的技术风险。「我每天早上都会接到威胁警报，比如有人试图用我们的模型开发生物武器，我当然不想为此负责」。随后开始强调「极其强硬的安全措施」的重要性，说他宁愿在社交媒体上被嘲笑安保太严，也不愿「某天醒来发现有人用Claude造成了死亡」。
最后他再度强调，「这不应该只是我一个人的责任，也不应该是Anthropic这家公司的责任，也不能只是所有AI企业的责任，甚至不应该只是某个单一政府的责任。这件事超越我们所有人，我们需要找到某种方式，让每个人都拥有话语权，让每个人都感到自己是参与者。我不想让人们感到对此无能为力，我不想让人们认为只有几家企业在为所欲为……」
肯特打断了他：「这正是大家的感受。」
阿莫迪加快了语速回应，这就是为什么他要写那篇文章，「我们要想办法」，「我们要尝试许多事情」，「我们要做得更多」。他的采访在这些充满对未来展望的句子中结束，既未明确说明要采取什么具体行动，也未直接回答任何一个问题。
新的一周到来时，信息流逐渐回归常态。事实上，从纳维-斯托克斯风波爆发到现在只过了一周，信息流中已很难看到数学家们继续接受采访，考克森也不再频繁出现在新闻节目中。人们对考克森警告的恐惧感，开始逐渐转化成了一个网络梗。考克森「AI十年内杀死人类」的警告被制成表情包，在网络流传，但相关评论已不复之前的恐惧、焦虑、反思的基调。目前点赞最多的评论是，「别等十年了，下周一行不行？我懒得上班了。」
AI危机开始以新的姿态出现在信息流中。9月14日，硅谷投资论坛All-in Summit上，黄仁勋在参加圆桌讨论时突然接到一通电话，屏幕显示「特朗普总统」。他笑着宣布自己「必须接这个电话」，在众多镜头和观众面前，他在舞台上接通了电话，还开启免提让所有人听，电话那头明确否定了AI危机论，「AI不会接管世界，这完全是个骗局」。
黄仁勋在台上将特朗普的电话开免提播放 图源网络
顷刻间，最热门的话题从「AI末日论」转向了「黄仁勋那通无法拒接的电话」。信息流中关于AI危机的讨论开始分散，也开始变得更加戏谑。在硅谷颇受关注的All-in播客节目中，投资人们那周玩了个游戏，背景音乐是悬念音效，四位主持人嘻笑着说，「下面我们来做个游戏，人类将以什么方式灭亡？现在的说法是AI在未来十年有10%概率杀死人类，现在开始抢答，各位觉得自己最可能被AI杀死的方式是什么？」
以投资Uber、Trello知名的天使投资者杰森·卡拉卡尼斯（Jason Calacanis）预测了一个类似《终结者2》的情景——AI混进军队，操纵自主武器，引爆核弹；曾任Facebook管理层的查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）选择了生物路线，由AI操纵机器人合成一种剧毒呼吸道病原体，快速灭绝人类；以PayPal发家后又投资过Facebook、Uber、SpaceX的戴维·赛克斯（David Sacks）拒绝了这个题目，认为是「愚蠢的假设实验」；从Google离职后从事农业投资的戴维·弗里德伯格（David Friedberg）想到的是AI摧毁金融基础设施，并不是AI直接杀人，而是因每个人丧失数字资产，人类自己陷入暴乱相互残杀，最后被人类自己毁灭。这番交流没有持续太久，他们很快转到了另一个话题，「现在的AI连在酒店自动送个纸巾都做不了，还能完成杀死人类这样的壮举」？
图源电影《终结者2：审判日》
仅两周的时间，最初的讨论已被不断更新的信息流淹没。人们迅速遗忘烦恼，停止讨论数学问题，也不再深究技术危机。尽管一度聚焦，注意力很快再度分散，重新投入到那个无尽的屏幕滑动之中。
实际上，这并非警告首次被淹没。同样的危机议论，杰夫里·辛顿（Geoffrey Hinton）说过，比尔·盖茨（Bill Gates）说过，就连2026年6月份，数学家们也发布过《莱顿宣言》，警告AI给数学界带来的证明过剩和学术自治丧失问题。这些声音曾在信息流中掀起涟漪，随后又散开了。
那些消失在信息大潮中的新闻，有一条是，9月8日同一天，美国加州理工学院的阿南德库马尔（Anima Anandkumar）及其合作者也公布了与巴克马斯特相关问题的求解结果。他们没有使用AI，而是依靠物理信息神经网络完成。这个成果触及了纳维-斯托克斯问题的关键，但在当天的爆炸信息前，鲜有人留意。
另一个容易被忽视的细节是，许多人在9月8日看到OpenAI的新闻后就开始庆祝纳维-斯托克斯问题已被解决，但在数学世界，规则完全不同。数学不是一门讲究速度的学科。克雷数学所只是将这一问题从「Unsolved（未解决）」改为了「Active（进行中）」。一项解答要获得正式认可，还需在权威期刊发表、经过两年等待期、获得数学界广泛认可，经过正式评估后，才能真正被称为「答案」。
随这些细节一起消失的，还有沉默的疑问。
OpenAI的官方声明中，这个「能力远超GPT-6 Astra的内部模型」在尝试破解OpenAI选定的数学问题时，智能体共发送490万条消息，消耗了约3000亿个输出token。其中在破解纳维-斯托克斯问题时，智能体发送了270万条消息，消耗了约1300亿个输出token。那么，为了训练AI全力攻克数学问题，留下了什么样的环境足迹？这是一个到现在无人问及、也无信息公开的故事——根据联合国大学等多家第三方评估，训练GPT5模型预计耗水超10亿升、预计耗电超100吉瓦时（1亿度）。然而训练仅是AI生命周期的小部分，持续消耗资源的是推理过程，这会占去AI总耗能的80%到90%。按联合国大学2026年6月的报告，到2030年，全球数据中心用电需求预计达945太瓦时（10亿度电），相关用水量等同于13亿人一年的基本生活用水。需要注意的是，为防止管道腐蚀、结垢和设备故障，许多数据中心冷却系统仍使用饮用水（potable water）。
或许2026年9月8日确实成了某种里程碑式的纪念日。它未曾纪录一场数学的胜利，但见证了人类情绪的再度波澜。人类世界在这两周吵过架，流量池里制造了无数热门片段，相关人物的小视频被反复刷屏，无数自媒体播客为此录制节目，跨越国界、跨越语言反复传播。但AI接下来的发展方向会如何，它会减速吗？人类会想到负责任的数学观、又会如何以负责任的态度对待自己？
9月18日，新的一周信息流中再度冒出AI新闻：根据路透社独家报道，Anthropic已在旧金山湾区悄然建立了一个「湿实验室」（wet lab）。这不同于以往仅停留于计算机模拟的AI生物学工作，而是一个让AI真正动手做实体实验的场所。他们计划让Claude在人工干预最小化的情况下指挥机器人，自动完成科学实验，即「实体实验自动化（physical automation）」。Anthropic的生命科学负责人已向路透社确认了湿实验室的存在。但截至报道时，Anthropic未曾公布湿实验室的具体研究目标，仅向路透社否认「不是专门做药物研发」、「不与制药公司竞争」。这是AI在生物领域的再次加速，但它究竟会给人类带来什么，人类应该如何约束AI、又该如何约束自己，仍是未知。
在海量信息争夺注意力的时代，这条新闻只是一闪而过，没有像两周前那样掀起舆论的波澜。它仅在生物学小圈子里被讨论，不少反馈是，「还能投简历吗？」
世界已经开始回归最熟悉的喧嚣。就像所有网络热点一样，任何话题的生命周期最多14天，不管议题多严肃，都逃不过消亡的宿命。AI危机论仍在小范围讨论，但更多人的目光已转向会说话的虚拟小猫、不肯回家的柴犬、「黄仁勋那通无法拒接的电话」等等热议话题。人类未解的古老数学悬念，尚未被理解的技术突破，文明的风险如何规避，这些问题的答案，并不在搜索热词排行榜上，很快被眼花缭乱的新信息淹没，在屏幕向下的一划中消失。
图源电影《挽救计划》
