詹姆斯·梅纳德James Maynard最近一年过得不太好。作为牛津大学的数学教授、菲尔兹奖得主他本该在纯数学的抽象王国里享受智力的自由。但最近几个月他发现自己频繁陷入一种情绪——他用了一个很重的词灵魂拷问。让这位顶尖数学家焦虑的不是某个天才同行的新论文也不是什么学院政治。而是一台机器。几天前OpenAI公布了一项成果他们用一款代号Astra的未发布模型一口气解出了10个长期悬而未决的数学难题。这些题目横跨多个数学分支有的已经困扰学术界几十年。其中一个涉及高维空间中的球体堆积问题——这不仅仅是抽象游戏它直接影响数据传输的编码效率。另一个推进了纠错码的极限关系到如何从嘈杂信号中恢复信息。还有一个方向触及了量子博弈论和抗量子密码学那是未来网络安全的底层基石。但真正让数学界震动的是Anthropic那边传来的消息他们的一个未发布模型在黎曼猜想上取得了实质性进展。黎曼猜想数学界的珠穆朗玛峰悬而未决超过一个半世纪。它关乎素数的分布规律被认为是人类认知边界的一块试金石。从高斯到希尔伯特从哈代到塞尔伯格几代最聪明的大脑都曾试图攀登最终只能在山脚的某个高度插上一面小旗。现在一台神经网络模型正沿着前人的足迹以一种不同于人类的方式推进着探索。当《The Verge》的记者找到梅纳德时他说了一句让人心里一沉的话整个领域都在经历一场深刻的动荡。这不是技术乐观主义者的溢美之词而是一个从业者面对范式转移时的诚实坦白。谁的功劳争议几乎和成果同时到来。OpenAI发布的10个数学解答中最引人注目的一个结果涉及非概率群的存在性——简单说就是无限数学结构能否用有限结构来近似。这个问题打开了几十年被AI证明了一些关键进展。但紧接着就有数学家跳出来质疑这里面有多少是人做的有多少是模型做的这不是第一次了。OpenAI此前公布Astra的数学成果时就曾被指控抄袭——有研究者指出部分解答与人类之前的未发表工作高度相似。如何界定AI的原创性、如何分配学术credit正在成为数学界一个火药味十足的议题。菲尔兹奖得主陶哲轩倒是一直在尝试某种中间路线。他公开表示自己在日常研究中使用AI辅助工具但坚称核心的数学直觉仍然来自人类。他曾乐观预言2026年将是数学大规模协作的元年。现在2026年过半协作确实在发生——只是协作的对象不太像人。数学不是最后一个堡垒长久以来数学被认为是AI最难攻克的领域。写文章、画图、做音乐说白了都是模式识别和概率分布的问题说白了就是看起来像。但数学不一样数学要求证明——每一步推导必须逻辑严密不存在差不多。一个定理的证明不会因为你99%的步骤都对就算对错一步整个结构就塌了。所以当GPT-5在语言任务上碾压人类时数学家们是安心的。他们觉得自己的领地有天然的护城河逻辑。但现在这道护城河正在被填平。根本的突破在于方法。AI并不是像人类那样从公理出发一步步推导。它做的是另一种事情在海量文献中寻找隐藏的关联把不同分支的方法嫁接在一起把埋藏在论文深处几十年的某个技术重新挖出来用它去撞另一个看似无关的问题。这种能力靠的是规模不是直觉。一个正在浮现的担忧是如果AI可以用数学家看不懂的方法证明定理那数学还是数学吗证明的意义从来不只是结论正确而是人类的理解过程。如果有一天我们只知道某个命题为真却说不清楚为什么那数学作为一门追求理解的学科还剩下什么林俊旸的选择同样是今天就在OpenAI和Anthropic把数学界搅得天翻地覆的时候上海静安区某个办公室里一个叫林俊旸的93年年轻人也宣布了一件大事。林俊旸曾是阿里巴巴最年轻的P10级技术专家和智谱AI创始人唐杰、月之暗面杨植麟、腾讯首席AI科学家姚顺雨并称为基模四杰。今年3月他从阿里辞职沉寂五个月后今天正式官宣创办语用科技Pragmatik Labs方向是横跨数字世界和物理世界的下一代智能体。值得注意的是高榕创投和红杉中国各投了约1亿美元腾讯投了2000万美元公司估值达到20亿美元——对于一个成立不到两个月的公司来说这个数字令人咋舌。就在同一天硅谷那边xAI联合创始人Igor Babuschkin的River AI也宣布获得11亿美元融资同样也是不到两个月。一边是数学家们在担心AI会让人类失去对真理的理解方式另一边是资本在疯狂下注下一代AI公司的未来。这两个画面放在一起有一种奇妙的不协调感。或许这正是2026年AI世界最真实的面貌技术走得太快快到连创造它的人都不知道它会跑到哪里去。有人在担心灵魂有人在计算估值。而夹在中间的是我们这些不知道该怎么理解理解本身的普通人。The Verge那篇文章的结尾很有意味——Maynard说他现在每天打开arXiv数学论文预印本网站都会先去搜一搜有没有AI生成的论文因为他越来越分不清了。一个菲尔兹奖得主开始怀疑自己读的论文是不是人写的。这可能是关于2026年夏天最好的一个隐喻。文中所用图片来源于网络仅供技术学习与交流。如权利人认为存在侵权请联系我们我们将在24小时内处理。