一批由 AI 生成或辅助完成的数学成果，正在把原本只属于少数顶尖学者的焦虑，推到更大范围的公众视野里。
10 月 8 日，法国数学家、2022 年菲尔兹奖得主雨果·杜米尼尔－科潘在一场线上会议上回忆说：「周二晚上，我哭了，把女儿吵醒了。」让他情绪失控的，是 OpenAI 刚刚公布的一大批数学研究成果。按文中说法，其中有 16 个问题与他的研究直接相关。
在随后的一次电台采访中，雨果·杜米尼尔－科潘形容，AI 像推土机一样，把自己正在研究的问题一路推平。
OpenAI 公布 722 篇论文，覆盖多个数学方向
报道提到，OpenAI 一次性发布了 722 篇数学论文，涉及数百项数学成果，覆盖数论、几何、理论计算机科学等多个领域。
文章以 arXiv 为参照称，在这一论文预印本平台上，一个人每月只能上传 2 篇论文。如果要把这 722 篇论文全部上传，至少需要 300 多个账号。
更受关注的是，这批成果中包含多项长期悬而未决的问题。文中列举了几个例子：
- 1859 年提出的黎曼猜想，至今仍未解决。OpenAI 称，这次在相关研究中给出了更强的「无零点区域」结果。
- 卡塔兰常数是否为无理数，已困扰数学家 100 多年。OpenAI 称，已经成功证明它确实是无理数。
- 挂谷猜想于 1917 年提出，1971 年才得到二维证明。报道写道，2025 年王虹给出了三维证明，而这之后仅过一年，AI 又给出了四维证明。
文中称，类似级别的突破在这次列出的成果中还有不少。按报道说法，平均每项成果消耗的计算量，相当于 ChatGPT Pro 思考 3 个小时。
数学界的震动，不只来自结果本身
文章认为，这轮冲击之所以格外强烈，不只是因为 AI 给出了答案，还因为成果数量、覆盖广度和推进速度同时出现。
报道写道，看到这批论文后，一些数学家的反应是震惊、瘫坐，仿佛看到了原子弹爆炸。文中同时提醒，这些研究结果尚未经过学术界同行评议，可靠性仍有待检验，但效率和数量带来的压力已经非常直接。
这种压力首先落在具体研究者身上。文章提到，AI 的快速推进，让不少数学家多年投入的工作面临半途而废的风险，也让一些人开始怀疑自己过去的研究路径是否成立。
报道举例称，OpenAI 这次集中做出了一批算子代数成果，一位相关领域数学家看后的结论是：AI 是对的，人类在错误方向上浪费了 30 年。
更现实的问题也随之出现。有人发现自己正在做的方向被直接击穿，后续项目经费去向不明；也有人论文写到一半，课题价值和学位安排都变得不确定。
文章援引 Reddit 上一位自称研究算子代数的博士生留言称，他和同学已经解决了某个问题的特殊情形，并与导师讨论好了下一步，原本准备把更一般的情形发展成博士论文。OpenAI 公布成果后，他们开始加快整理已有工作，希望以独立研究形式发表。他认为，这个课题仍有继续研究的价值，但原先的兴奋感已经明显下降。
Anthropic 与 OpenAI，把数学变成能力竞赛前线
文章把这轮变化放进更大的 AI 竞争背景中。按报道说法，率先吹响号角的是 Anthropic。
7 月 19 日，也就是世界杯决赛当晚，Anthropic 的一位研究员在 X 上发文，称自己已经证伪雅可比猜想。报道指出，雅可比猜想困扰数学界 80 多年，问题表述简洁，但证明难度极高。在过去几十年里，曾多次有人宣布解决这一问题，随后又被指出证明存在错误。
文中提到，包括华人数学家张益唐在内，很多数学家都曾被这一问题长期困扰。也正因如此，这样一项成果以一条推文的形式出现，给学界带来的冲击格外强烈。
OpenAI 随后加入这场数学能力竞赛。报道称，在几个月时间里，双方宣称解决的数学问题不断增加，形成了前所未有的高强度推进局面。
文章还提到，今年刚刚与王虹、邓煜一起获得菲尔兹奖的雅各布·齐默尔曼，已经加入 OpenAI，参与 AI 安全工作；前段时间破解雅可比猜想的 Alpöge 是他的学生，目前在 Anthropic 任职。
齐默尔曼曾说：「我做数学，主要是因为我享受它，而且我擅长它。」但在文中看来，AI 公司高强度推进数学研究，并不是出于对数学本身的热爱，而是因为数学具备精密的形式逻辑，适合检验模型能力，也适合制造足够醒目的技术事件。
为什么是数学，先被推到最前面
报道给出的解释是，数学恰好满足了 AI 公司两方面的需求。
一方面，数学问题形式清晰、逻辑严格，适合大模型展示推理能力。另一方面，相比「推理能力提升了几个百分点」或「token 消耗下降了几个百分点」这类指标，攻克一道困扰数学家几十年甚至上百年的难题，更容易被外界理解，也更容易形成传播效应。
文章据此认为，AI 巨头看似在重视数学，真正争夺的仍是技术领先地位，以及领先背后的用户、资本和市场。
在这种竞争节奏下，数学研究被推到台前，成了展示模型能力的一块醒目标牌。文中形容，当前 AI 公司的竞争强度像百米冲刺，但没人知道终点在哪里。谁停下来喘口气，可能就会掉队。
报道还提到，从 GPT3 到 GPT6，每个大版本的迭代时间分别是 3 年、2 年、1 年，小版本更新更快。AI 公司必须不断开辟新赛道，持续拿出新的成果，才能维持竞争位置。
文章以谷歌 Gemini 为例称，因关键版本掉队，其市场声量和外界评价都受到影响。也正是在这种背景下，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 与 Anthropic 首席执行官达里奥不断制造新的技术叙事，数学则成了最容易被外界感知的竞技场之一。
报道还写道，9 月份，OpenAI 听说 Anthropic 在挑战 NS 方程后，迅速把资源集中到这一方向，组织了 1 万个 AI 代理并行工作，并在对手之前发布了自己的成果。文中补充，NS 方程正是韦东奕主攻的方向之一。
从围棋到绘画、代码与内容生产，冲击早已扩散
文章并未把数学视为孤立案例，而是把它放进更长的 AI 替代链条中。
最早引发全球关注的节点之一，是 2016 年之后 AlphaGo 先后击败李世石、柯洁。报道认为，从那以后，围棋棋手这份职业的象征意义已经发生变化。
随后，冲击从棋盘转向办公桌。Midjourney、Stable Diffusion 开始影响画师的工作；代码能力提升，让编程门槛继续下降；文案和办公类工作，也越来越多地被 AI 覆盖。
文章还提到，咨询公司、金融机构等智力密集型行业同样在承受压力。甚至连依赖外貌和情绪价值的行业，也开始被 AI 侵入。
报道举例称，短剧走红后不久，AI 漫剧已经形成冲击；AI 艺人开始出道并接代言；芒果 TV 也已官宣上线 AI 阵容。文中甚至提到，AI 女团艺人已经出现「未婚先孕」的设定。
在作者看来，AI 正在逐步进入那些原本被认为更依赖知识、创意和专业训练的高价值工作，而人们原本希望机器优先接手的家务等琐碎劳动，反而没有同样快地退出日常生活。
被动追赶的逻辑，正在失效
文章第三部分把讨论从数学家扩展到更普遍的人群处境。过去很长时间里，人们习惯于通过考试、择业、考证、做项目和积累经验，来提高自己的议价能力和不可替代性。
文中提到，曾经流行的一句话是「时代抛弃你的时候连一声招呼都不会打」，而很多人的应对方式，是努力跟上时代。
报道以 DeepSeek 走红后的现象为例称，当时有人整理教学指南并上架微信读书，一度冲到热度第一。那时，与 AI 沟通仍被视为有门槛，提示工程师也一度被认为是 AI 时代的重要岗位。但文章写道，这个职业在一两年时间里就迅速降温，因为 AI 已经比这个世界上 80% 的员工和 99% 的领导更能听懂人话。
在这种变化下，作者提出的问题是：如果连世界上最聪明的人，用漫长时间建立起来的知识体系，在 AI 面前都显得缺乏抵抗力，那么普通人过去熟悉的那套「通过持续精进来避免被淘汰」的逻辑，是否也在失效。
数学界开始组织回应，但结论仍未出现
尽管焦虑明显，文章并没有把数学研究直接判定为终结。
报道提到，面对 AI 的推进，数学界内部并不只有一种声音。有人像陶哲轩一样呼吁警惕 AI，也有人主张主动拥抱 AI。
10 月 11 日，丘成桐牵头成立数学与人工智能实验室联盟，联合 8 家数学研究机构，准备自主研发数学科学专用模型。
文章认为，这些尝试最终会走向哪里，现在还没有答案。但要说数学已经结束，恐怕还为时过早。作者借此提醒，历史上也曾出现过「历史终结」式判断，后来证明，那往往只是阶段性的停顿，而不是终局。
在结尾部分，文章没有给出明确方案，而是把这种不确定性保留下来：在一个变化剧烈的时期，无论专家还是普通人，都还在摸索新的生活和工作方式。
本文据 MarsBit 发布内容整理，原文署名为王动，编辑为章鱼，内容来自微信公众号「凤凰周刊」（ID：phoenixweekly）。