MIT学者发文《未来的数学》：AI或把数学家从论文内卷中解放出来

2026 年 10 月，数学界迎来了一场前所未有的冲击。 10 月 6 日，OpenAI 公开了一批由 AI 模型生成的数学研究成果，包括 722 份手稿，涉及 372 组数学问题，涵盖数论、代数、几何等多个领域。其中一些结果宣称解决了长期悬而未决的数学难题。更重要的是，OpenAI 披露，模型平均只需要相当于 ChatGPT Pro 思考约 3 小时的计算量，就能生成一项数学结果。 这一消息很快在数学界引发焦虑和讨论。得克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）直接将这场冲击称为“数学末日”（Mathocalypse）。菲尔兹奖得主陶哲轩也开始讨论“数学 2.0”，重新思考 AI 时代的数学研究。 至此，一系列现实的问题被摆在台前：当机器能够快速生成大量数学证明，人类数学家还有什么工作可做？对于年轻学者来说，如果自己的研究课题随时可能被 AI 解决，继续攻读数学博士、争取大学教职，还有多少意义？ 面对这些疑问，两位来自麻省理工学院（MIT）的学者给出了不同的回答。 近日，MIT 数学教授帕维尔·埃廷戈夫（Pavel Etingof）与数学系高级讲师斯拉瓦·格罗维奇（Slava Gerovitch）共同发表了一篇题为《未来的数学》的文章，探讨 AI 时代数学研究、学术评价和人才培养可能发生的变化。他们认为，AI 的发展或许不会伤害数学研究，反而可能将数学家从长期以来的论文竞争中解放出来。 图｜帕维尔·埃廷戈夫（Pavel Etingof）和斯拉瓦·格罗维奇（Slava Gerovitch）（来源：MIT） 他们文章结尾写道：“与其试图挽救旧有秩序，我们更应该保留真正重要的东西——好奇心、知识、理解力、独立思考的能力，以及研究和分享数学的乐趣。” 以下内容由 Deep Tech 根据原文编辑整理，有所删减但是不改变原意 当 AI 可以批量证明定理，数学论文还值钱吗？ 过去几个世纪，数学界一直存在一种被两位作者称为“所有权文化”（Ownership Culture）的传统。 在这套规则下，数学家通过发现和证明新的定理获得学术认可。谁最先证明一个重要猜想，谁就有机会获得相应的荣誉，研究成果也会通过论文、引用和学术记录与个人姓名联系起来。 这样的机制推动了数学的发展，也逐渐形成了一套围绕成果优先权展开的竞争体系。发表了多少篇论文，解决了哪些重要问题，是否拥有自己的研究方向，成为衡量数学家能力的重要依据。 问题在于，当 AI 可以在短时间内生成大量数学成果，围绕定理所有权建立的评价体系就会受到冲击。 两位作者打了一个比方：假设有一座城市，所有人都在辛苦挖掘黄金，并把黄金作为财富的象征。突然有一天，一群人带来了能够大量制造黄金的工具，原本珍贵的黄金开始源源不断地涌入市场。在这样的情况下，继续以谁挖到了更多黄金来衡量个人价值，显然已经不太合理。 （来源：文章配图） 数学界面临的新问题也是如此。当一个复杂定理可以在 AI 的帮助下快速得到证明，单纯依靠证明数量和发表速度衡量学术贡献，就很难充分反映一名研究者的真实能力。 但两位作者认为，变化可能也有其积极的一面。以往，围绕成果归属展开的竞争，曾经让数学家花费大量精力争夺优先权，也可能限制研究者之间的合作。 AI 的发展则可能改变这个状况。未来，数学界需要更加重视一种被作者称为“智识能动性”（Intellectual Agency）的能力。这包括扎实而广泛的数学知识、深入理解复杂问题的能力、独立判断力、研究眼光，以及向他人解释数学的能力。 拥有这种能力的研究者，可以利用 AI 开展更高水平的研究，也能够在没有 AI 帮助的情况下进行独立思考。 由此，大学招聘数学教师、评估年轻学者时，也需要调整评价标准。两位作者建议，未来的学术招聘应当更加重视报告、面试和持续性的学术交流。招聘委员会需要直接观察候选人如何思考数学问题、如何解释自己的研究，以及面对追问时能否提出有价值的见解。 推荐信依然重要，但应该建立在充分的学术接触和个人了解之上，而不只是重复一份论文清单。 至于研究成果究竟由人类独立完成，还是借助 AI 完成，两位作者认为，这不应该成为决定其学术价值的主要标准。真正需要评价的是数学家本人所具备的知识、判断力和创造性贡献，而不是某个证明使用了什么工具。 数学家以后做什么？去探索一座无限扩大的图书馆 但如果 AI 能够承担越来越多的证明工作，未来数学家的主要任务又是什么？ 两位作者认为，首先需要改变的是数学研究的范围。长期以来，数学知识不断积累，研究分支也越来越细。一个人即使穷尽一生，也很难掌握多个数学领域的前沿进展。 在这样的环境下，年轻数学家通常需要尽早选择某个具体方向，集中精力研究一组相对狭窄的问题，以便建立自己的专业能力。 AI 将有潜力改变这种局限。过

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