15分鍾一局的王者榮耀,成了數學博士生的避難所

2026-07-04 | 來源: 差評XPIN | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

我們再往下看，就會發現，這事兒也不只是一個人的問題。

夢溪說，如果一位數學博士想在高校體系裡生存，就得出成果。

而要出成果，就只能做那些偏保守的，方法成熟的研究，這樣，產出才有確定性。然而這種研究，恰恰也是AI最擅長的事情，相當於整合各種知識，或者像推翻“單位距離猜想”那樣，遷移不同領域的知識，然後，堆工作量。

夢溪告訴我們，很多數學博士生為了畢業而發表的學術論文，本質就是把A領域的方法遷移到B領域。而從AI目前的勢頭看，批量生產這種“知識遷移”向成果，只是時間問題。

而這種“知識遷移”向成果在當前的學術評價體系下，也已經是相當大的創新了。OpenAI這次所取得的重大突破，就是一個”知識遷移“向的成果。

所以夢溪判斷，再這樣下去，大概只有5%的數學從業者，不會被AI替代。

"AI對數學最大的沖擊，不是它有多強，是讓大部分人認識到自己是平庸的。"

“也算打臉了之前一些'學科鄙視鏈'的風氣吧。之前嘛，學數學的看不起學工科的，學計算機的看不起生化環材的，現在，只能說反轉了。人生化環材至少還得做實驗呢，不會被AI取代。”

說了這麼多，傳統派真的要大失敗了嗎？

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我們也詢問了一位福大數學系的副教授，有意思的是，黃書棋老師的態度比夢溪冷靜很多，甚至可以說樂觀。

黃老師的判斷是，AI沖擊的只是數學的局部，不會取代數學家，因為數學家有“審美”。

AI做數學的路徑，簡單來說是這樣的：吃掉海量的歷史文獻和已有成果，在那些已經高度形式化的領域——比如代數、組合——進行訓練，再通過一個叫Lean的形式化驗證工具不斷自我糾正。如今AI的突破，幾乎就全集中在這類"標准化"的數學方向上。

剛才提到的單位距離猜想，其實就是個典型案例：AI把代數數論的現有工具跨領域遷移到離散幾何上，完成了一次漂亮的知識重組。厲害嗎？當然厲害。

但本質上，它用的每一個工具都是人類已經發明好的，它做的事情是把這些工具以一種沒人想過的方式拼在了一起。

但黃老師認為，這並不是數學裡最核心的那種創造。

他向我們舉了個例子，數學家哥德爾和科恩在研究連續統假設時，並不是采用已知的數學工具，而是努力把“什麼叫數學證明”這件事，變成了一個可以研究的數學問題。

正是在這個基礎上，哥德爾和科恩才分別構造出了不同的數學宇宙，一個讓連續統假設成立，一個讓它不成立。

這種能力，對AI還是太超前了。