解语樱木

2026年8月，北京雁栖湖。

2026国际基础科学大会在这里开幕。丘成桐、马克西姆·孔采维奇、马丁·海尔、考切尔·比尔卡尔四位菲尔兹奖得主，外加图灵奖得主罗伯特·塔扬，坐在同一个会场里。

但全场最受关注的话题，不是哪个数学难题被解开了。

是AI。

AI已经能做什么？

先说几个事实。

2026年5月，DeepMind发布了AlphaProof Nexus。这个AI智能体一次性解决了9个Erdős开放问题，最早的那个已经悬了56年。它还证明了44个OEIS数学猜想，解决了一个悬置15年的对数凹性问题。单题成本最低只有7.5美元。

同一个月，OpenAI的推理模型推翻了埃尔德什单位距离猜想——一个困扰离散几何领域近80年的核心问题。

7月，中国科学院数学与系统科学研究院发布“数学机械化智能体”MMAT，独立或与数学家合作攻克了8项长期公开问题。

8月，Axiom Math团队用AI系统AxiomProver，首次自动验证了“246定理”——人类在孪生素数猜想上目前最接近的成果。

数学正在从一个“证明很稀缺”的时代，进入一个“证明可能过剩”的时代。

但数学家们说：别慌

马丁·海尔在这次大会上接受了央视《高端访谈》专访。他的核心观点就一句话——数学家所关注的，恰恰就是那些无法通过自动化手段解决的问题。

什么意思？

AI确实很能打。海尔自己承认，AI在数学推演上已经达到博士水平。有些数学问题AI处理起来特别顺手，久而久之数学家自己都会觉得这类问题“失去了乐趣”。

但数学家真正感兴趣的，是那些还没被证明的东西，是人类还没发现的数学结构。海尔的原话是：至少目前，我看不出人工智能拥有这一层面的创造能力。

他也不同意“两年内AI全面超越数学家”的说法。AI在特定领域很厉害，但不代表在所有数学工作上都能碾压人类。

不只是海尔一个人这么说

这次大会上，几位菲尔兹奖得主几乎都在谈同一个话题。

陶哲轩在2026年国际数学家大会现场敲响警钟：AI正在引爆数学界前所未有的“价值观危机”。但他同时也说，AI已经彻底改变了数学工作流，他个人已经不再试图实时跟进所有新证明，因为AI生成证明的速度远超人类消化能力。

邓煜——2026年菲尔兹奖得主，中国数学家——在大会“数学之夜”上说，AI目前对他研究的偏微分方程、随机偏微分方程领域影响还不大，但在组合数学、代数几何等领域已经展现出很强能力。他还指出了一个很刁钻的角度：同一个问题，对AI和人类来说，难度可能完全不一样。

丘成桐也强调，AI在数学推演、定理证明方面确实强大，但创造全新概念、搭建完整理论体系这件事，还得靠人类数学家。

行业正在发生什么变化？

这场讨论不是学术圈的自嗨。它正在改变整个数学研究和相关产业的底层逻辑。

第一，部分细分领域正在萎缩。

海尔说得很直白：AI会让一些数学细分领域缩减，因为这些领域已经失去了研究的意义。如果一个方向的问题AI都能轻松搞定，人类数学家自然就不想再碰了。

第二，数学研究模式在变。

以前数学家的工作是“自己想、自己证”。现在不一样了。中科院数学与系统科学研究院院长张平描绘了一个新场景：人类数学家提问题、把控方向，大模型做推演和证明，数学智能体做大规模计算，形式化系统保底验证。

这不是AI取代数学家，是人机协同。

第三，产业对数学人才的需求变了。

有分析指出，AI产业对数学人才的需求已经从“锦上添花”变成了刚性需求。工业AI缺的不是更多参数，而是更严谨的数学底座。工信部规划到2027年工业软件市场规模突破5300亿元，而工业软件的底层，全是数学。

第四，数学证明的成本在暴跌。

AlphaProof Nexus解一道几十年没人解出来的题，成本最低7.5美元。DeepSeek V4做数学证明，成本优势达到500倍。这意味着什么？意味着以前只有顶尖数学家花几年时间才能碰的问题，现在AI可以用极低成本大规模试错。

但有一个新问题冒出来了

AI产出证明的速度太快了，快到人类跟不上的地步。

陶哲轩已经公开承认，他不再试图实时跟进所有新证明。真正的瓶颈已经从“怎么生成证明”变成了“怎么验证和理解证明” 。

AI给了一个证明，人类看不懂，或者没时间看。这怎么办？

中国的位置

这次大会在北京开，不是偶然。

2026年，两位中国数学家邓煜和王虹同时获得菲尔兹奖。马丁·海尔评价说，这证明中国已经涌现出能拿到数学最高荣誉的顶尖人才。

他还注意到另一个细节：现在大量优秀青年学子选择留在中国读博士，完整的学术生涯全程在中国完成。过去五到十年，中国数学研究水平实现了质的飞跃。

在AI+数学这条赛道上，中国的布局也很清晰。中科院的MMAT已经能独立解决公开数学问题。DeepSeek在数学证明上的成本优势也很突出。国内AI产业正在告别参数和算力的内卷，进入数理驱动、人机协同的精细化阶段。

说回那个核心问题

AI会不会终结数学？

海尔说得最清楚：AI会改变数学，但不会终结数学。

它会让一些方向失去意义，会让另一些方向效率暴增，会让数学家的研究模式彻底改变。但数学家关注的永远是那些机器搞不定的东西——没被证明的猜想、没被发现的结构、需要真正创造力的突破。

机器擅长解决问题，人类擅长提出问题——这句话在数学领域，目前还成立。

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