全球数学领域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取得突破性成绩，其表现达到金牌标准；菲尔兹奖得主陶哲轩借助升级后的谷歌Gemini系统，仅用十分钟便补全了困扰学界多年的埃尔德什难题证明；传奇数学家小野健宣布辞去弗吉尼亚大学终身教职，转而加入其学生洪乐潼创立的初创公司，专注于开发具备自主数学推理能力的AI系统。这些事件共同指向一个核心命题：当人工智能开始在数学证明领域展现潜力，人类数学家的角色将如何演变？
这场变革的标志性事件之一，是小野健教授的职业转向。这位57岁的数论学家在学术研讨会上意识到，AI在抽象思维领域的进步正在削弱人类数学家的传统优势。他加入的Axiom Math公司已取得实质性成果：其研发的模型在无人工干预情况下，独立攻克了两道困扰数学界数十年的埃尔德什难题，证明过程经专家验证逻辑严密。该公司创始人洪乐潼表示，他们的目标不仅是解决现有难题，更要构建能自主提出数学猜想并完成证明的完整系统。
学界对AI的数学能力存在显著分歧。复旦大学上海数学中心研究员林伟南认为，当前AI仍属于辅助工具范畴。他以去年与团队解决126维Kervaire不变量问题为例指出，AI在处理高度抽象概念时仍存在"幻觉"问题，且缺乏专业领域语料库支持。目前数学家主要利用AI完成形式化证明中的琐碎步骤或代码生成，核心推理框架仍需人类主导。"未来十年内，AI取代数学家的可能性极低。"林伟南强调，"数学研究需要创造性思维，这仍是人类的专属领域。"
另一种观点则持乐观态度。数学AI创业者马小扁直言，人类数学家的生理局限构成发展瓶颈："寿命、计算速度、记忆容量这些硬约束，在AI面前都不复存在。"他举例称，某些需要数万页证明的重大定理，人类团队可能耗时数十年仍无法完成，而AI系统可并行处理海量数据。这种观点得到"AI教父"杰弗里·辛顿的支持，后者曾公开预测数学家将成为首批因AI失业的群体，理由是数学作为封闭逻辑系统，最易被人工智能掌握。
在争议声中，"人机协作"模式逐渐成为共识。陶哲轩教授提出的"规格先行"方法颇具代表性：他将数学问题拆解为可执行的步骤清单，明确目标、约束条件和验收标准，再由AI系统按流程推进，关键节点需人工确认，最终通过独立计算工具验证结果。这种模式被AI创业者木大宝解释为"用结构化框架约束概率模型输出"，可有效降低推理过程中的错误风险。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，研究者需要具备比AI更强的判断力。"
数学教育的价值在AI时代引发新思考。复旦大学王晓阳教授强调，数学训练的核心是培养底层逻辑思维能力："即使AI能证明所有定理，人类仍需整理这些成果，理解世界运行的规律。"他指出，数学教育应更注重培养学生的批判性思维和问题意识。林伟南则关注教学方式的变革："当AI能轻松完成本科作业，学生的主观能动性变得前所未有的重要。真正的研究需要对问题本身怀有热情，而非完成任务的心态。"
这场变革的本质，终究指向人类与技术的关系重构。小野健将新工作描述为"探索数学的另一种可能"，陶哲轩视AI为"思维外挂"，这些表述揭示着同一个真理：人工智能不是要取代人类，而是作为延伸工具存在。当计算工作逐渐被机器承担，人类数学家的角色可能转向更本质的追问——在浩瀚的数学宇宙中，哪些真理值得追寻？这种追问本身，或许正是人类区别于机器的核心价值所在。
