“周二夜里，我哭出了声，甚至惊动了熟睡的女儿。”
10月8日，2022年菲尔兹奖获得者、法国数学家雨果·杜米尼尔－科潘在一场线上学术活动上分享了自己的经历。这位早已站在数学研究最高峰的学者，之所以落泪，源于OpenAI最近公开发布的一大批数学研究突破。
在这批成果中，竟有16项直接牵涉到他目前正在从事的研究工作。
在随后的广播访谈节目中，他用了一个生动的比喻：AI就像一台推土机，将他正在深入研究的问题统统铲平了。令人难以置信的是，这一切仅耗时0.1秒。平凡如我们，顿时感受到了这位顶尖学者的职业困境。其实质无异于——
你投入多年学习和积累，好容易发现了一个能够改变人生的商业机遇，突然却被告知：
这整套模式，AI昨天就已经零成本地实现了。
当然，杜米尼尔－科潘并非孤身承受这种冲击。
OpenAI此番一口气公开了722篇学术论文，涵盖的数学成就多达数百项，涉及数论、代数几何、计算机科学等众多领域。
学术论文的预印本平台arXiv规定，每个账户月均只能上传2篇。如果要将这些论文全部发表上去，至少需要三百多个账户。
其中许多课题难度极高，已让科学家们困顿了超过一个世纪。
比如1859年提出的黎曼猜想，时光荏苒已有167年，至今仍悬而未决，但OpenAI声称自己取得了重大突破，得出了更强的「零点分布边界」结果；
卡塔兰常数是否为无理数的问题，同样困扰学界逾百年。OpenAI表示已经成功证明了它确实是一个无理数；
2025年，王虹因挂谷猜想的三维证明而获菲尔兹奖，这一猜想1917年被提出，却用了54年才有二维的论证。而AI仅用一年时间，就给出了四维的完整证明。
该成果清单中，这样的重大突破还有太多太多。
更令人瞠目结舌的是，这些在人类历史上耗尽数代学者心血的数学问题，AI竟能以极快的速度破解：
每项科研成果的平均计算消耗，相当于ChatGPT Pro用户花费3小时的思考成本。
这个速度确实骇人听闻。
AI巨头正在上演数学领域的「军备竞赛」
这或许是普通人与数学家心灵最靠近的一刻。
虽然那些复杂的数学公式我们仍然无法理解，但「我辛辛苦苦这么多年，瞬间就被赶超了」的那种心痛，咱们再懂不过。
前面十多年，我们通宵备考、加班加点，数学家通宵证明、日夜思考。大家都曾天真地相信，付出总会换来一个稳定的未来。
然而一夜之间，即使是位居人类智能顶端的学者，工作机会也被AI掠夺了。
目睹AI这批论文后，数学家的反应无异于目睹原子弹爆炸——震惊、瘫痪、无力。
从成果的数量、范围、突破的频率来看，这都是数学发展史上前所未见的大事件。
AI诚然站在了巨人肩膀上，问题是，谁又不是呢……
当然，AI的这些研究成果尚未受到学术界的同行评议，其可靠性仍有待商榷。但这种在数量和效率上的碾压性优势，足以让从业者倍感压力。
OpenAI并不在乎人类的感受，他们在数学圈里一个接一个地投放「炸弹」。
这场数学领域的「核竞赛」在AI圈已进行了一段时间。
率先吹响号角的是Anthropic。
7月19日，也就是世界杯决赛那个晚上，Anthropic的研究人员在X平台发布推文，宣称自己已经推翻了雅可比猜想。
雅可比猜想并非什么无名之辈，而是缠绕了数学家80多年的关键难题。
其描述只需一句话：若某个多项式映射的雅可比行列式为非零常数，那么该映射必定存在多项式反函数。
这个问题看似简洁，但要找到答案却困难重重。简单的问题设定曾诱入无数数学家，他们陷入其中后便难以脱身。
漫长的数十年中，有不少数学家宣布解决了它，但随后发现自己的论证存在破绽。
知名华人数学家张益唐等许多学者已经被这个问题折磨出了心理阴影。在多次伤害数学家的心灵之后，这道猜想竟被一条推文轻描淡写地否定了……
竞争对手OpenAI也不甘落后，同样投身于这场数学「竞速赛」。
短短数月，两家企业宣告破解的数学问题包括但不仅限于：
这大约是数学历史上最为震撼的几个月。
不过，这种惊人的进展并非都是喜讯，许多数学家为此感到深深的担忧。
首先，AI毫不留情的赶超，让许多数学家投入巨大精力的研究面临半途而废的危险。
AI不仅威胁了一些数学家的学术前景，还动摇了他们对自身能力的认知。
比如，OpenAI这次专门推出了一系列算子代数方面的成果，看过这些成果的相关专家得出结论是：
AI的思路是对的，而人类在错误的方向浪费了整整三十年。
更有人面对现实层面的困境。
有人发现自己的研究方向被彻底摧毁，后续的经费申请变成了未知数；也有人的论文已经到了最后阶段，眼看着要完成，却突然得知再也用不上，学位授予权也成了问号。
在Reddit论坛上，一位自称学习算子代数的博士生留言称，他和小组成员一起解决了某个难题的特例，已经和导师讨论好了下一步计划，打算以此作为博士学位论文。OpenAI公开成果后，他们急忙整理已有成果，希望能够独立发表。他表示，这个课题仍有继续研究的必要，但之前的那份热忱已经消散殆尽。
伟大的技术进步一旦作用于具体个人，总是令人感慨。
这次大事件公布后，OpenAI首席执行官（Sam Altman）终于放下了惊讶的姿态，开始仰望星空。
还记得去年AI还分不清9.8与9.11的大小，如今已经可以向黎曼猜想发起挑战。
至于明年会有什么新动向，我已经不敢去想象。
当王虹、邓煜获得菲尔兹奖的时候，就有人预言，这可能是最后一次「纯人类」的菲尔兹奖评选。
那时我们并未相信，但如今不得不信了。
率先被AI淘汰的，是精英阶层？
那么问题来了，数学家们究竟如何惹恼了AI企业，以至于后者要摧毁他们的未来？
答案其实很简单——两方没有仇恨。相反，各大模型公司都在积极物色数学方面的人才。
归根结底，AI大战中，没有比数学更适合作为展示才能的舞台的了。
数学家们，只是恰巧站在了AI企业争夺天下的道路上。
不为AI效力，就成了AI力量下的牺牲者。
今年和王虹、邓煜共同获得菲尔兹奖的雅各布·齐默尔曼，已正式加盟OpenAI，参与AI安全研究。
之前破解雅可比猜想的Alpöge正是齐默尔曼的门徒，目前在Anthropic工作。
齐默尔曼曾说过这样一句话：我从事数学研究，主要源于享受这个过程，以及相信自己在这一领域有天赋。
AI企业之所以疯狂爆破数学成果，并非出于对数学的热爱。
而是因为数学具有严密的形式逻辑，极其适合AI大展身手。更关键的是，它满足了AI企业定期制造轰动新闻的需要。
在这场AI角逐中，数学就像是被推到前台的「绝色佳人」。AI巨头表面上重视数学，实际争夺的是技术领先优势，以及这种领先身后的用户基数、资本流向和市场占有。
数学家视为终生志业的学问，在AI企业的逻辑里，只不过是一块广告牌罢了。
眼下AI的竞争激烈程度，毫不夸张地说，就像在百米冲刺的速度上进行马拉松比赛，但没人知道终点究竟在哪。
哪一家企业稍微停下来喘口气，就会被淘汰出局。这不是不进则退，而是进度稍缓就等同于退步。
Anthropic 正在冲刺上市
从GPT3到GPT6，每一个大版本的迭代周期分别是3年、2年、1年，小版本的更新更是恨不得一周一次。
AI企业必须不断开辟新领地，持续推出能吸眼球的成果，才能保证不掉队。
谷歌的Gemini因为几个关键版本的失利，就被网友戏称为「美国大豆」，至今还没能回到第一阵营。
这就是为什么Altman隔三差五就要发表一次「核弹级」言论，Anthropic CEO达里奥也总是制造出一些「惊人之语」。
AI必须不断寻找新的「珠峰」，用来证明下一代模型确实超越了上一代。
数学，恰好是一个汇聚难题的学科。
推理能力提升百分之几，计算效率节省百分之几，普通用户很难有切身感受，但破解了一道困扰数学家几十年的问题，这个成就谁都能理解。
去看看民间科学爱好者论坛就知道了，90%的数学民科都在想办法证明哥德巴赫猜想。
做题，就是秀肌肉。
9月份，OpenAI听说隔壁A家在挑战NS方程，立刻调集全部资源往这个方向集中，组织了上万个AI代理并行处理，最终抢在A家之前发表了自己的成果。
NS方程正是韦东奕主攻的方向之一
数学已沦为诸神之间的战场，任何涟漪都足以让现场的人类感到晕眩。
还没轮到数学家尝到碾压滋味之前，其他行业的人早就体会过好几轮了。
最先让全球陷入惶恐的是围棋。
2016年之后，AlphaGo先后战胜李世石、柯洁，自那以后围棋手从象征人类智慧的职业转变成了日常与AI对阵的工作。
那时，人们还能把这个失败理解成一项特定技能的沦陷——AI会下棋，可总不能说样样都比人强吧？
后来，战场从棋盘转移到了办公室。
Midjourney、Stable Diffusion等工具开始侵占画师的工作，十年的美术学习可能不及AI一分钟的输出；
代码方面的突破让「氛围感编程」降低到了积木的难度（其实也没那么简单）；
文案创意、行政办公这类工作，对AI来说轻松到不费吹灰之力。
随后是咨询公司、金融部门……脑力密集型的工作被AI攻占得越来越彻底。
就算是靠颜值吃饭的行业，也逃不掉AI的魔爪。
刚火不到两年的短视频剧集已经被AI动画打得溃不成军，红果短视频的高排名作品中，AI剧集已经超过了真人制作。
AI演员也堂而皇之地出道了，甚至已经在接广告代言。
一个AI演员的出道还不够，现在芒果TV的AI阵容已经正式亮相，虽然才5个人，但看着他们的脸，你能感受到人山人海。
如果这还不够让你震惊的话，再告诉你一件事，AI女团成员甚至已经有了身孕。
从撰写方案，到提供专业咨询，再到塑造美丽形象、营造精神寄托，AI在不断侵占人类生活中的高价值岗位。
过往我们总是相信：越需要知识、创意和专业积累的工作，越难被取代。
但这些专业往往留下了大量文字、图像和程序代码，而这恰好是AI能够反复学习、快速生成的对象。
反倒是我们最盼望机器接手的那些琐碎家务，至今还没有顺利从生活中消失。
比如做家务。
我们曾经的期待是，机器接手繁重的体力劳动，让人类拥有更多时间用于思考和创造。但现在局面颠倒了：
AI接手了思考和创造，把繁琐的杂事留给了人类。
那么当这么多工作都能加速完成的时候，为什么我们第一感觉是压力，而不是可以放松了呢？
活着本身，是否就成了唯一出路？
对人类最恐怖的并不是AI在某一领域的突破，而是它在摧毁人类长期依赖的价值观。
我们一直在为「避免被淘汰」做准备。从小努力升学，毕业后选择有发展潜力的行业，工作中考证、做项目、积累经验。
大家未必想成为行业精英，更多是想通过深化某项能力，换来一点议价权和职业安全感。
十年前流行的一句鸡汤是「时代抛弃你时甚至不会说再见」，其真正含义是在被抛弃前，时代会给你信号，但很多人视而不见。
结论就是要紧跟时代脚步，不要沦为被甩掉的那个。
DeepSeek刚出现时，有人整理了一份教程指南，上架到微信读书，一度冲到热度第一。
那时候和AI交互还是有门槛的，「提示工程师」甚至被认定为未来的热门工种，结果这个职业才火了一两年就凉凉了：
AI现在的理解能力超过了世界上80%的员工和99%的领导层。
AI发展到现在，不要说普罗大众了，连世上最顶尖的智者，用多年积累的知识体系，在AI眼前也显得微不足道。
那这一次，时代真的不打招呼就走了吗？
或许焦虑也改变不了什么。关于后AI时代的走向，数学家们还在探索中。
有人学陶哲轩那样敲响警钟，也有人主张拥抱变化。
10月11日，丘成桐牵头建立了数学与人工智能实验室共同体，联合八家数学科研机构，着手研发专属于数学领域的模型。
这些尝试最后会走向何方，暂时还无法预知，但说数学已经结束，这个结论出现得太早。
三十多年前，也曾有人宣布过历史的终结，后来发现那只不过是历史里的一个停顿。
时局大变之时，思想的活力格外蓬勃，我们也无必要急于给自己的命运下定论。
据不完全梳理，今年陆续涌现X压抑理论、大水流派、大睡学说、薄肌学派……诸子百家重现人间。
无论是「找乐子」也好，还是「降低成本增加欢乐」也罢，前路充满不确定之际，专业人士和普通人的认知水平差距其实并不大。
至少还有一些确定性是咱们能把握的。
比如，从明天开始，关注粮食和菜园，喝足水、睡足觉、做个纯纯的过日子人。
