康奈尔大学教授史蒂文·斯特罗加茨在谈及近期数学界的动荡时难掩情绪。他对媒体表示，科学虽令人振奋，但随之而来的人际纠葛却令人不适。
周二，OpenAI宣布已部署数万个自主智能体，攻克了悬置90年的“纳维-斯托克斯存在性与光滑性”问题。该问题系克雷数学研究所千禧年大奖难题之一，解法挂钩100万美元奖金，目前尚待独立验证。据悉，此次计算资源消耗创下单个科学问题之最。该解法基于西班牙数学家迭戈·科尔多瓦和路易斯·马蒂内斯-佐罗亚的早期构想，随即引发了关于荣誉归属的激烈争议。
荣誉之争与行业加速
纽约大学的特里斯坦·巴克马斯特与Anthropic公司的莱文特·阿尔波格近期利用调整后的AI工具在同一方程组上取得重大进展。巴克马斯特指责OpenAI在获悉其成果后匆忙发布声明，试图主导叙事。这一冲突揭示了AI介入基础科学后敏感的神经。
AI在数学领域的突破正密集涌现。上周，Anthropic宣布Claude模型生成了29,500个小定理，完成了费马大定理的形式化证明，而此类工作以往需耗费数学家数年光阴。今年8月，OpenAI声称在另外10个长期未决问题上取得进展；日前，AI系统又识别出困扰学界自1947年以来的六维球体S6复杂结构。
“奇迹之年”还是“恐怖之年”？
《Big Math》合著者亚历克斯·汤森德认为，2026年是历史性转折点。斯特罗加茨指出，这一年或因变革剧烈被铭记为数学界的“奇迹之年”或“恐怖之年”，未来若不使用AI，研究者将难以竞争。
汤森德已转向依赖该技术，近期借助ChatGPT解决了一个困扰数十年的数值线性代数问题。然而，斯特罗加茨将此刻比作恐怖片，直言对内部运作不透明的AI系统感到本能恐惧。他在特里·陶博客的客座文章中解释，泪水并非源于失业焦虑——这位67岁的教授甚至用AI协助起草了该文——而是源于变革突发性与数学宏大传统的冲突，以及人类印记在证明过程中的丧失。
斯特罗加茨类比称，传统数学如充满仪式感的温网，而AI正将其变为门槛更低的美网。这种开放性虽带来新鲜视角，却也让他哀悼那种经由多年准备孕育出的工艺与优雅。
学界警告：警惕基准测试扭曲学科本质
9月11日，包括特里·陶、彼得·朔尔策和考切尔·比尔卡尔在内的25位菲尔兹奖得主发表声明，获超6000名数学家支持。他们警告，当前以解决著名问题为基准测试重点的做法扭曲了学科本质，强调理解而非单纯解题才是目标。
数学家贾里德·利希特曼指出，当年轻研究者利用GPT-5.4 Pro解决60年难题时，原始AI输出需大量人工编辑才能揭示核心思想。签署者担心，企业实验室为展示模型实力追逐基准测试，可能引发一场重速度轻洞察的军备竞赛，边缘化人类猜想与理解的进程。
《量子》杂志追踪显示，转折点出现在2025年夏季，当时模型在国际数学奥林匹克竞赛中解决六道题目中的五道。至2025年底，系统在多项基准测试中表现达到或超过专家水平。2026年1月，DeepMind的AlphaEvolve发现置换群新结构，随后由拉维·瓦卡尔等人引导证明。
认知范式的深层动摇
长期以来，数学家将证明等同于理解，即提出严谨论证者必须掌握背后思想。AI系统的介入动摇了这一假设：机器能生成正确陈述，却缺乏人类可认可的内在理解。
尽管存在不安，斯特罗加茨也看到了希望。一名无高级数学背景的外科住院医师近期借ChatGPT解决了数值线性代数的主要开放性问题，显示入门门槛降低带来的创新潜力。但企业层面的IPO竞争使情况复杂化，头条新闻与荣誉归属成为焦点，加剧了人际摩擦。
斯特罗加茨承认，令他落泪的或许是四千年传统遭遇突然冲击的震撼，或是目睹同事在实验室竞争中成为炮灰，亦或是意识到数学实践中某些不可替代之物正面临风险。随着纳维-斯托克斯声明等待验证，以及更多形式化工作的推进，人类洞察力在AI时代的角色仍将是争论的核心。对于这位雄辩的数学家而言，当前章节混合了惊奇与失落，结局尚未可知。