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。

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第696章 数学的后AI时代奠基人 一

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