第696章数学的后AI时代奠基人一

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    就在徐辰解决霍奇猜想的这一个多月的时间里，数学界正发生着巨大的变化。
    数学AI进入成熟期后，开始疯狂收割那些悬置已久的数学猜想。
    起初，面对AI的爆发，学术界是欢呼雀跃的。
    但随着时间的推移，一些敏锐的顶尖学者，开始察觉到了一丝不对劲。
    最先感受到这场凛冬将至的，正是处于学术金字塔中下层的博士生和年轻学者。他们的欢呼声，在短短几个星期内，迅速演变成了令人窒息的绝望。
    「我的导师让我换方向，因为原来的课题已经被AI解决了。」
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    「我还有一年毕业，但现在不知道论文该写什么。」
    「简单问题AI几个小时就能做出来，难问题我们根本没有能力做。那博士生还剩下什么？」
    「如果一篇论文的终极追求只是一个结果，而结果又已经被机器彻底垄断，那学术圈是不是可以直接原地解散了？」
    恐慌的情绪如同瘟疫般在各大高校的数学院系蔓延。甚至有资深教授公开承认，自己已经不知道该如何指导学生。
    曾经，数学界的问题按照难度呈现金字塔状。但现在，中间那一大片「中等难度「和「繁复推导「的问题，已经被AI成批清理。
    留给人类的，不是最底层的课后训练题，就是最顶端的神明禁区。
    学术生态的中间层，正在迅速塌陷。
    ……
    甚至连陶哲轩这种最早拥抱AI的先驱，最近都频频在自己的博客上表达担忧。
    他在一篇长文中写道：
    「AI解决问题的速度太快了，快得令人不安。」
    「在过去，人类解决一个着名猜想，往往需要几十年，甚至上百年的时间。在这段漫长的攀登过程中，数学家们为了抵达山顶，不得不在半山腰开辟出无数条小路。」
    「他们会发明新的代数结构，创造新的几何映射，设计新的分析工具。许多时候，最终的猜想本身固然重要，但证明过程中诞生的那些副产品，才真正改变了数学的地形。」
    「费马大定理就是最典型的例子。」
    「它曾经被数学家称为一只会下金蛋的鸡。为了证明它，人类发展出了椭圆曲线丶模形式丶伽罗瓦表示等一系列极其深刻的理论。这些理论后来又反过来解决了许多与费马大定理毫无直接关系的问题。」
    「如果当年有人能够直接把怀尔斯最终使用的证明路线交给一台机器，那么费马大定理或许会更早被解决。」
    「但那样一来，许多在通往最终证明过程中诞生的数学工具，或许根本不会出现。」
    「我们不会拥有那么丰富的椭圆曲线理论，也不会拥有那些后来改变数论面貌的深层结构。」
    「人类数学的进步，从来不只是不断摘取山顶上的果实，同样需要有人在半山腰上种树丶修路丶造梯子。」
    陶哲轩在文章中用了一个更加直观的比喻。
    「哥伦布原本想寻找通往印度的航路，却意外发现了美洲。数学研究同样如此。人类经常在解决问题的过程中走错方向，而许多伟大的发现，恰恰诞生于这些看似无关紧要的偏航。」
    「但AI不会偏航。」
    「它是一台没有感情的机器，拥有远超人类的搜索能力，可以在浩如烟海的旧工具库里进行暴力排列组合，直接找到一条通往山顶的捷径。」
    「它直奔目标，从不东张西望。」
    「因此，在许多AI生成的证明中，我们看到的是漂亮丶严谨丶令人叹为观止的结论，却很少看到真正意义上的新概念和底层工具。」
    「AI正在疯狂消耗人类过去几百年积攒下来的数学遗产。」
    「但这种消耗不可能无限持续。」
    ……
    陶哲轩的这番话，一针见血地点出了数学界正在面临的困局。
    数学AI并不是没有创造力，而是它的创造方式与人类完全不同。
    它更擅长从既有理论中进行压缩丶组合丶搜索和验证，却很难像人类最顶尖的数学家那样，在尚未存在的概念空间里，凭空提出一个全新的对象。
    而偏偏现有的学术评价体系，是一个极其功利的「唯结果论」体系。
    只有当你使用某种工具证明了着名猜想，才能发表顶刊，获得教职，拿到基金和荣誉。
    如果你的论文只是提出了一种「可能有用，但目前还没有解决具体问题」的新工具，那么在大多数审稿人眼中，它只是一种尚未兑现的承诺。
    顶刊不愿意赌，基金不愿意赌，背负着房贷和非升即走压力的年轻学者更不敢赌。
    可现在，所有能够快速兑现的「成果」，都正在被AI垄断。
    人类数学家苦思几个月丶几年，甚至一辈子的结果，可能还比不上AI运行一个晚上。
    长此以往，所有的聪明大脑都会放弃去发明那些费力不讨好的新工具，而AI又只消耗却不生成工具。
    最终的结果就是，当人类现有的数学工具被AI彻底组合穷尽的那一天，也就是人类数学天花板被彻底锁死的那一天。
    ……
    这并不是人类历史上第一次遭遇类似的生态冲击。
    第一次工业革命时期，珍妮纺纱机和蒸汽机的出现，让传统手工作坊在极短时间内失去了竞争力。
    那些曾经需要多年训练才能掌握的纺织技艺，突然变得不再稀缺。大量熟练工匠流落街头，英国甚至爆发了着名的卢德运动。
    当时的人们砸毁机器，并不是因为他们不懂机器的价值，而是因为旧制度已经无法容纳新工具。
    后来，工厂制度逐渐建立，现代教育开始普及，工会和劳动法也随之诞生。
    人类没有消灭机器，而是重新设计了与机器相处的方式。
    如今的数学界，正在经历属于自己的「卢德时刻」。
    人类当然无法阻止数学AI发展，就像当年的工匠无法阻止蒸汽机前进。
    但人类可以重新定义什么值得被奖励，重新设计博士培养方式，重新建立适应AI时代的学术生态。
    问题是——谁来迈出第一步？
    ……
    在这种极度压抑和迷茫的氛围中，人们终于回想起了几个月前，徐辰在MathOverflow上引发的那场巨大震动。
    当时，徐辰亲自下场，给那十几篇错漏百出丶但试图提出新工具的「垃圾论文」补全了证明。
    当时那篇《从「退稿意见」到「数学范式」》的万字长文横空出世，大家才恍然大悟：徐辰是在用一己之力，对抗AI时代的僵化评价体系，试图为人类保留住创新的火种。
    而现在，随着AI收割速度的加快，这句话的含金量还在不断飙升！
    「徐神真的是先知啊……」
    「他早就看到了今天这个局面！他当时疯狂地给那些创造新工具的论文署名丶发顶刊，就是在用他『数学皇帝』的无上威望，硬生生地逼着整个学术界去重视『新工具』的价值！」
    「可他只有一个人啊。AI的浪潮太大了，他一个人怎么顶得住？」
    整个数学界，似乎都陷入了一种悲观的低谷期。
    大家都在等待，等待那个男人，再次力挽狂澜。
    ……
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