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王虹和韦东奕们,也要被 AI「斩杀」了? - LPL战队状态

一位荣获数学界最高荣誉的教授,竟然被AI气到落泪。

“周二深夜,我忍不住哭了,把女儿都惊醒了。”

10月8日,法国数学家雨果·杜米尼尔-科潘在一次线上会议中分享了自己的遭遇。这位2022年菲尔兹奖得主,早已站在数学研究的巅峰。令他情绪崩溃的,是OpenAI最新公布的一大批数学研究成果。

其中,有16个问题直接关联到他的研究领域。

在后续的电台访谈中,他形容AI如同推土机,把自己正在钻研的课题一路铲平。仅用0.1秒,许多常年打拼的职场人便理解了这位顶尖数学家的困境。这就好比——

你耗费多年学习、积累,好不容易发现一个能暴富的商机,突然有人告诉你:

这套完整的商业模式,半天前被AI以零成本实现了。

雨果·杜米尼尔-科潘并非唯一的受害者。

OpenAI一次性发布了722篇数学论文,涵盖数百项成果,涉及数论、几何、理论计算机科学等多个方向。

在著名的论文预印本平台arXiv上,个人每月最多只能上传2篇论文,若要将这些论文全部上传,至少需要300多个账号。

其中一些难题,已困扰科学家上百年。

例如,1859年提出的黎曼猜想,历经167年仍未解决,OpenAI宣称此次取得了重要进展,给出了更强的“无零点区域”结果;

卡塔兰常数是否为无理数,也困扰了数学家100多年。OpenAI表示,已成功证明它确实是无理数;

让王虹今年获得菲尔兹奖的挂谷猜想,1917年提出,1971年才完成二维证明,2025年王虹给出了三维证明。仅过一年,AI就给出了四维证明。

在此次公布的成果中,类似的重磅突破还有很多。

更令人沮丧的是,这些困扰人类百年的数学难题,OpenAI解决起来速度惊人:

平均每项成果消耗的计算量,相当于ChatGPT Pro思考3个小时。

恐怖如斯。

01

AI三巨头,正在疯狂抢占数学家的饭碗

老实说,这是普通人与数学家距离最近的时刻。

虽然那些复杂公式我们依然看不懂,但那种“我努力了这么多年,突然就落后了”的感受,普通人再熟悉不过。

过去十几年,我们熬夜考试、加班,数学家熬夜考试、证明。大家都曾朴素地希望,自己的努力能换来安稳的未来。

但一夜之间,连站在智力金字塔尖的人,饭碗也被AI抢走了。

看到AI这批论文,数学家们的反应是震惊、瘫坐,仿佛目睹了原子弹爆炸。

无论从成果数量、广度还是突破速度来看,这都堪称数学史上空前的大事件。

AI生成

虽说AI是站在巨人肩膀上,但问题是,谁又不是呢……

尽管这些研究结果尚未经历学术界的同行审议,可靠性有待验证,但这种效率和数量上的碾压,仍让几乎所有从业者倍感压力。

当然,OpenAI并不在乎人类的感受,只是一味地向数学圈投掷炸弹。

这轮数学军备竞赛,在AI圈已持续了一段时间。

率先吹响号角的是Anthropic。

7月19日,世界杯决赛当晚,Anthropic一位研究员在X上发文,大意是说自己已证伪了雅可比猜想。

雅可比猜想并非等闲之辈,而是困扰数学家80多年的重要难题。

问题描述仅一句话:若一个多项式映射的雅可比行列式为非零常数,则该映射必存在多项式反函数。

问题看似简单,答案却异常艰难。简单的谜面曾吸引无数数学家入坑,却再也没能爬出来。

几十年来,多次有数学家宣称解决了这一问题,但随后又被指出证明有误……

包括华人数学家张益唐在内,许多数学家已被折磨出心理阴影。折磨了数学家几十年后,这个猜想竟被一条推文轻描淡写地证伪了……

竞争对手OpenAI不甘示弱,也加入了这场数学“军备竞赛”。

几个月内,双方宣称解决的数学问题包括但不限于:

这可能是数学史上最“力大砖飞”的几个月。

不过,力大砖飞未必是好事,许多数学家对此深感忧虑。

首先,AI不讲武德的超车,让很多数学家耗费大量心血的工作面临半途而废的风险。

AI不仅让部分数学家面临饭碗被砸的风险,还让他们对自己的水平产生怀疑。

例如,OpenAI此次集中产出了一批算子代数成果,一位相关领域数学家看后得出结论:

AI是对的,人类在错误方向上浪费了30年。

也有人因此面临更现实的生计问题。

有人发现自己正在做的方向被“爆破”了,项目经费不知何去何从;还有人的论文写到一半无需再写,学位能否拿到也成了未知数。

在Reddit上,一位自称研究算子代数的博士生留言说,自己和同学已解决了某个问题的特殊情形,并与导师商定了下一步,准备将更一般的情形发展为博士论文。OpenAI公布成果后,他们开始加紧整理已有工作,希望以独立研究形式发表。他认为课题仍有价值,但最初的兴奋感已大打折扣。

宏大的技术进步,落到具体的人头上总是令人叹息。

搞出这个大新闻后,OpenAI首席执行官(Sam Altman)终于不再震惊瘫坐,转而仰望星空。

去年AI还分不清9.8和9.11谁大,今年已能挑战黎曼猜想。

明年想干什么,已不敢想象。

王虹、邓煜获奖时就有人说过,这可能是最后一届纯人类的菲尔兹奖。

那时我们并不相信,但现在却不得不信了。

02

第一批被AI取代的,都是优等生?

那么,数学家们究竟如何得罪了AI公司,后者非要砸他们的饭碗?

答案是两者并无仇怨。相反,各家大模型都在认真招揽数学人才。

毕竟,AI大战中,没有什么比数学更适合做军事演习了。

数学家,只是恰好站在了AI公司争夺天下的路上。

不为AI所用,便为AI所杀。

今年与王虹、邓煜一同获得菲尔兹奖的雅各布·齐默尔曼,现已加盟OpenAI,参与AI安全工作。

前一段时间破解雅可比猜想的Alpöge是他的学生,目前就职于Anthropic。

齐默尔曼说过一句话:我做数学,主要是因为我享受它,而且我擅长它。

AI公司疯狂爆破数学成果,却并非出于热爱数学。

而是因为数学具有精密的形式逻辑,非常适合AI大显身手。更重要的是,它满足了AI公司每隔一段时间就要搞个大新闻的需求。

在这场AI竞赛中,数学就是那个被推到台前的“红颜祸水”。AI巨头看似重视数学,实则争夺的是技术领先地位,以及背后的用户、资本和市场。

数学家视作终身事业的研究,在AI公司的竞争逻辑里,其实只是一块广告牌。

毕竟当前AI的竞争强度,不夸张地说,就是以百米赛跑的速度冲刺,但谁也不知道终点在哪。

哪家公司停下来喘口气,就可能直接出局。不是不进则退,而是进步太慢,就等于退步。

Anthropic 正在冲刺上市

从GPT3到GPT6,每个大版本的迭代时间分别是3年、2年、1年,小版本更是恨不得周周更新。

AI公司必须不断开辟新赛道,持续提供吸引眼球的成果,才能维持不掉队。

谷歌的Gemini,因关键一两个版本掉队,就被网友褫夺封号,降为“美国大豆包”,至今未能重返第一梯队。

这也是奥特曼为什么三天两头就“原子弹爆炸、震惊瘫坐”;Anthropic的首席执行官达里奥也是装神弄鬼、一惊一乍。

AI需要不断寻找新的“珠峰”,证明下一代模型确实比上一代更聪明。

数学,就是一个盛产难题的领域。

推理能力提升百分之几,token消耗降低百分之几,用户很难有直观感受,但破解一道困扰数学家几十年的难题,这种成果谁都能听懂。

不信去民科吧看一看,90%数学民科都在攻关哥德巴赫猜想。

做题,也是一种秀肌肉。

9月份,OpenAI听说隔壁A家在挑战NS方程,马上把手头资源集中到这个方向,组织一万个AI代理并行工作,终于在A家之前抢发了成果。

NS方程正是韦东奕主攻的方向之一

数学领域现在已成为诸神之战的战场,随便一道余波都可能震晕场内的人类。

在数学家感到被碾压之前,其他行业的人早已被碾过好几轮了。

最早让全世界一起冒汗的是围棋。

2016年后,AlphaGo先后击败李世石、柯洁,从那以后,围棋棋手从象征人类智慧的职业,变成了天天与AI打擂台的工种。

那时,人类还能将这场失败理解为一项特殊技能的失守——机器棋下得好,总不能什么都比人强吧?

后来,战场从棋盘搬到了办公桌。

Midjourney、Stable Diffusion们开始抢画师的饭碗,十年学艺可能不如AI一分钟输出的结果;

代码能力的进步让Vibe coding很快降低到乐高积木的难度;

至于文案和办公这类工作,对AI来说更是简单到连一滴汗都不会出。

然后是咨询公司、金融机构……越是智力密集的工作,AI越是得心应手。

连靠脸吃饭的行业,也逃不过AI的入侵。

刚刚火起来没两年的短剧,已被AI漫剧降维打击,红果短剧上排名靠前的剧集,AI剧已比真人还多。

AI艺人也已堂堂出道,甚至开始接代言。

仅仅是单人出道还不够,就在最近,芒果TV的AI阵容已官宣上线,虽然只有5个人,但凝视他们的脸能看到人山人海。

如果这还不能让你感到意外,那么我要告诉你,AI女团艺人甚至已经未婚先孕。

从写材料,到提供专业意见,再到制造美丽的面孔、营造情绪价值,AI正在逐步占领人类生活中的高净值工作。

我们过去习惯相信:工作越需要知识、创意和专业训练,就越不容易被替代。

可这些技能往往留下了大量文字、图像和代码,恰好也是模型可以反复学习、快速生成的东西。

反倒是我们最希望机器接手的那些琐事,还没有这么顺利地从生活中消失。

比如做家务。

我们原本期待,机器接过烦琐的劳动,让人有更多时间去思考和创造。现在情况反过来了:

AI接过了思考和创造,把烦琐的劳动留给了我们。

可如果这么多工作都能更快完成,为什么我们首先感到的是压力,而不是终于可以轻松一点?

03

纯过日子,是人类唯一的选择?

对人类来说,AI最可怕的不是在个别领域和技能上的突破,而是它正在摧毁我们习以为常的观念。

我们一直在为“不被淘汰”做准备。小时候努力考好学校,毕业时选有前景的行业,工作后考证、做项目、积累经验。

大家未必想成为行业顶尖,更多时候想的只是,通过精进自己某方面的技能,带来一点议价能力和不可替代性。

十年前有一类鸡汤很流行,“时代抛弃你的时候连一声招呼都不会打”,这句话真正的意思是时代抛弃你之前其实是会打招呼的,但是很多人没有注意。

结论是我们要跟上时代,不要做被抛弃的人。

DeepSeek刚火起来的时候,有人攒了一本教学指南上架微信读书,一度上升到热度第一。

那时和AI沟通还是需要门槛的,提示工程师一度被认为是AI时代的重要工种,结果这个职业一两年的时间就黄了:

AI现在比这个世界上80%的员工和99%的领导更能听懂人话。

AI发展到今天,不要说普罗大众了,即使是世界上最聪明的头脑,用漫长时间积累的知识体系,在AI面前,好像也没有什么抵抗能力。

难道,时代这次真的不准备和我们打招呼了?

不过,焦虑或许也无济于事。后AI时代的路怎么走,数学家们还在思考。

有人像陶哲轩一样呼吁要警惕AI,也有人说:要拥抱AI。

10月11日,丘成桐牵头成立了数学与人工智能实验室联盟,联合八家数学研究机构,准备自主研发数学科学专用模型。

这些尝试最终会走向哪里大家都不知道,但要说数学已经结束了,恐怕还早。

30多年前也有人曾经下过定论说历史终结了,后来证明那只是历史的一个逗号。

大变之世,思想总是格外活跃,我们也不必急着替自己写好结局。

据不完全统计,今年已经先后出现X压抑理论、大水理论、大睡理论、薄肌理论……诸子百家重现于世。

找耍结合也好,降本增笑也罢,充满不确定性的未来面前,专家和普通人的水平也差不多。

至少还是有一些确定性是可以抓住的。

比如,从明天起,关心粮食和蔬菜,喝大水、睡大觉、做一个纯纯的日子人。

文/王动

编辑/章鱼

本文来自微信公众号 “凤凰周刊”(ID:phoenixweekly),作者:王动,36氪经授权发布。

评论
  1. LPL战队状态

    JDG在最近一场比赛中更换了辅助选手,团队视野控制率从52%提升至61%,直接带动了小龙控制率的上升。这一变化说明,人员调整对团队协作的影响可以通过具体数据量化追踪。

    林莎

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    1. 阵容的稳定性与版本适应能力是判断战队状态的重要维度,不能只看胜负场次。 2026年9月18日 林莎 回复
  2. 首发名单的变动往往伴随着战术体系的调整,建议结合赛前公布的阵容与近期训练赛表现综合评估。 2026年9月18日 林莎 回复
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