全球数学界正经历一场静默的变革，几项突破性进展引发学界持续讨论。国产大模型DeepSeek-V3.2-Speciale在国际数学奥林匹克竞赛与国际信息学奥林匹克竞赛中斩获金牌级成绩，标志着人工智能在基础学科竞赛领域取得重大突破。与此同时，菲尔兹奖得主陶哲轩借助升级版谷歌Gemini模型，仅用十分钟便补全了困扰学界多年的埃尔德什难题证明，完成从论证分析到结论确认的全流程验证。更引人注目的是，57岁著名数论学家小野健宣布辞去弗吉尼亚大学终身教职，转而加入其24岁博士生洪乐潼创立的初创公司，致力于开发具备自主猜想与证明能力的"AI数学家"系统。
这场变革的核心争议在于：人工智能究竟是数学研究的辅助工具，还是将彻底颠覆传统研究范式？支持前者的学者指出，当前AI在处理高度抽象数学概念时仍存在显著局限。复旦大学上海数学中心研究员林伟南以126维Kervaire不变量问题的突破为例，强调人类数学家在构建核心思路框架中的不可替代性。他比喻称，现有AI更像"智能字典"，虽能通过算法优化提升解题效率，但在形式化证明的琐碎步骤补全和LaTeX代码生成之外，尚未展现真正的创造性突破。针对"十年内AI取代数学家"的预测，林伟南认为这种担忧为时尚早。
另一派观点则持相反立场。数学AI领域创业者马小扁直言，人类数学家的生理局限构成研究瓶颈——寿命有限、计算速度缓慢、脑容量不足。他以庞加莱猜想等重大定理的证明过程为例，指出某些复杂证明需要数万页篇幅和数十年时间，而AI系统可同时处理多个维度的问题验证。这种观点得到"AI教父"杰弗里·辛顿的支持，他认为数学作为封闭逻辑系统，只需构建定理提出与证明验证的双模块架构，AI即可通过持续学习实现自主进化。
在争议声中，学界逐渐形成"人机协作"的共识。陶哲轩提出的"规格先行"方法成为典型范式：研究者需先将问题转化为包含目标、约束条件、分步计划的"规格书"，再由AI执行具体计算，最后通过Python等工具独立核验结果。这种模式将人类洞见转化为可验证的流程，有效降低AI推导中的"幻觉"风险。AI创业者木大宝进一步解释，结构化规格相当于为概率模型输出搭建"验证管道"，确保数学推导的严谨性。林伟南补充道，未来的数学研究将转向对AI生成结果的审视与构建，研究者需具备比AI更强的判断力来维护系统运行。
当人工智能开始涉足数学研究，教育领域同样面临变革压力。复旦大学计算与智能领域教授王晓阳强调，数学教育的核心价值不在于培养计算能力，而在于训练底层逻辑思维。即便AI能证明所有定理，人类仍需整理这些成果以理解世界运行规律。林伟南则关注到教学层面的挑战：部分AI模型已能出色完成本科生作业，这要求学习者必须具备更强的主观能动性。"如果仅为完成任务，AI可以代劳；但真正的研究需要对问题本身保持热情。"他指出，技术迭代不应削弱人类对知识本质的探索欲望。
在这场变革中，人类数学家的角色正在悄然转变。他们可能不再承担繁重计算工作，而是成为数学体系的"架构师"与"价值引导者"。当AI能够处理海量数据与复杂验证时，人类将更多思考：在无数可能的真理中，哪些值得追寻？这种追问不仅关乎数学本质，更指向技术时代的人文关怀——人工智能终究是人类的延伸，其使命在于成就而非替代人类智慧。
