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        AI不到兩小時(shí)搞定一章博士論文,菲爾茲獎(jiǎng)還能撐到2030年嗎?

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        新智元報(bào)道


        7月23日,第30屆國際數(shù)學(xué)家大會(huì)(ICM)將在費(fèi)城開幕,菲爾茲獎(jiǎng)將在開幕式上頒出。

        而在這之前的18日,Anthropic技術(shù)員工Alek Dimitriev在X上發(fā)帖稱:下周頒發(fā)的菲爾茲獎(jiǎng),將是人類最后一次拿到這個(gè)獎(jiǎng)。


        Alek此前在Google做高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,參與過Gemini的微調(diào)和推理系統(tǒng)建設(shè),UT Austin機(jī)器學(xué)習(xí)博士畢業(yè)。

        第二天,Christian Szegedy轉(zhuǎn)發(fā)了Alek的推文。


        Szegedy在深度學(xué)習(xí)圈里頗有影響,他是Inception網(wǎng)絡(luò)(GoogLeNet)第一作者,Batch Normalization共同作者,最早發(fā)現(xiàn)并系統(tǒng)研究對(duì)抗樣本(adversarial examples)的人。

        它們都是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的重要基石。

        Szegedy是波恩大學(xué)的數(shù)學(xué)博士,2023年3月進(jìn)入xAI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì),2025年創(chuàng)立了Math Inc,方向是用自動(dòng)形式化(autoformalization)做出可驗(yàn)證的超級(jí)智能。

        一個(gè)是天天和最前沿的模型打交道,一個(gè)是深度學(xué)習(xí)的奠基者,如今在研究怎么讓機(jī)器驗(yàn)證數(shù)學(xué)。

        他們卻都在說,菲爾茲獎(jiǎng)到頭了。

        當(dāng)天下午,菲爾茲獎(jiǎng)獲得者Timothy Gowers在Szegedy那條轉(zhuǎn)發(fā)底下現(xiàn)身:

        我也有過類似的想法。不過這個(gè)過程有滯后,所以我想它們大概能撐到2030年。


        Szegedy當(dāng)即接了一句:

        這是個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的賭注。但我認(rèn)為接下來兩年會(huì)出現(xiàn)大量突破,而AI的貢獻(xiàn)會(huì)越來越占主導(dǎo)。這可能會(huì)讓這個(gè)獎(jiǎng),很難再按它最初的精神被公平地頒出去。

        雖然Gowers并未親自說出「菲爾茲獎(jiǎng)即將終結(jié)」這樣的話,但他的確有過類似的想法,并給出了一個(gè)大概的期限:2030年。

        而且,他也有這樣推測的理由。

        就在這條推文的兩個(gè)月前,他自己剛做完一次實(shí)驗(yàn)。

        不到兩小時(shí)

        AI搞定一章博士論文

        2026年5月8日,Gowers在個(gè)人博客文章中,講述了他近日用ChatGPT 5.5 Pro的一次經(jīng)歷。


        他說道,我們所有人都得不斷上調(diào)對(duì)大模型數(shù)學(xué)能力的評(píng)估,而這一次的上調(diào)幅度相當(dāng)大。

        他給大模型出的題,來自數(shù)學(xué)家Melvyn Nathanson的一篇論文。

        題目大概是這樣的。

        挑出k個(gè)整數(shù)組成集合A,把里面任意兩個(gè)數(shù)兩兩相加,得到的所有不同結(jié)果湊成另一個(gè)集合,叫和集。Nathanson要求A有多少個(gè)數(shù)、和集有多少個(gè)數(shù),這兩個(gè)數(shù)值都事先指定死。

        問題只有一個(gè):在滿足條件的前提下,A里最大的那個(gè)數(shù),能壓到多小?

        說白了就是,這k個(gè)數(shù)最緊湊能擠到什么程度。

        Nathanson自己給出的答案是2的k次方這個(gè)量級(jí)。以20個(gè)數(shù)為例,最大的那個(gè)得取到一百萬上下。他在論文里留了一問:這個(gè)界能不能改進(jìn)?

        ChatGPT 5.5 Pro想了17分5秒,交回來一個(gè)構(gòu)造,把它壓到了平方量級(jí)。同樣是20個(gè)數(shù),最大的一個(gè)只要幾百。而且這已經(jīng)是最優(yōu),不可能再壓。

        Gowers又讓它把論證寫成正規(guī)的數(shù)學(xué)預(yù)印本格式,2分23秒交稿。

        然后他加碼,換了一個(gè)更難的版本:能不能改進(jìn)MIT學(xué)生Isaac Rajagopal論文里的界。

        16分41秒,模型把那個(gè)界從「隨k指數(shù)式膨脹」壓到了「隨k的平方根指數(shù)式膨脹」,寫成預(yù)印本又花了47分39秒。Rajagopal本人看過,說看起來是對(duì)的。

        Gowers問它能不能再進(jìn)一步,一路壓到多項(xiàng)式級(jí),也就是徹底擺脫指數(shù)式膨脹。

        13分33秒,模型說有戲,但有兩條技術(shù)命題需要核實(shí)。他讓它去核。9分12秒,核完了。再花31分40秒,預(yù)印本出來。

        Rajagopal看完的評(píng)價(jià)是:幾乎可以肯定是對(duì)的。他還特意強(qiáng)調(diào),不只是逐行檢查通過,而是連想法都對(duì)。

        全程加起來不到兩個(gè)小時(shí)。Gowers給這份成果的評(píng)價(jià)是:相當(dāng)于組合數(shù)學(xué)博士論文里完全合理的一章。

        真正扎心的,是他后面補(bǔ)充的那句話:

        我的數(shù)學(xué)輸入是零,我甚至沒在提示詞上做任何花樣。

        數(shù)學(xué)家們

        慢慢笑不出來了

        Gowers在博客里回顧,早期那些所謂「大模型解決了研究級(jí)問題」,笑一笑就能過去:

        不少所謂的解,其實(shí)是模型發(fā)現(xiàn)答案早就躺在文獻(xiàn)里,或者能從已知結(jié)果輕易推出來。

        慢慢地,這些笑聲一點(diǎn)點(diǎn)變小了。

        再后來,碰上那種乍看挺聰明的論證,仔細(xì)一查往往還能找到先例。于是還能自我安慰一句:它只是在拼裝已有知識(shí),算不上真正的原創(chuàng)想法。

        這一回,連這些安慰也沒有了。

        被AI改寫論文的Isaac Rajagopal,在Gowers的博客里專門寫了一節(jié),解釋模型到底想出了什么。

        他沒有一上來就夸,而是把模型的兩步改進(jìn)分開打分。

        第一步,從指數(shù)級(jí)壓到平方根量級(jí)。他的評(píng)價(jià)是,這是對(duì)我工作的常規(guī)改動(dòng)。順著他論文的思路往下推,就能推出來。

        真正讓他坐不住的是第二步,徹底擺脫指數(shù)式膨脹。

        原來那串?dāng)?shù)是一路翻倍上去的,1、4、16、64,漲得太快。

        ChatGPT換了個(gè)思路:先找一批彼此之間加起來不會(huì)撞車的數(shù),任你挑幾個(gè)相加,都不會(huì)和另一組的和碰上;再把每個(gè)數(shù)乘以同一個(gè)倍數(shù),復(fù)制出一份。

        這樣一來,翻倍數(shù)列里那種「四個(gè)小的正好等于一個(gè)大的」的關(guān)系被原樣復(fù)刻了出來,而所有數(shù)都被關(guān)在一個(gè)很小的范圍里。

        Rajagopal說,這像是把半條幾何級(jí)數(shù)塞進(jìn)了一個(gè)多項(xiàng)式區(qū)間,相當(dāng)反直覺。而且這個(gè)想法據(jù)他所知,完全是原創(chuàng)的:

        這是我琢磨一兩個(gè)星期之后想出來、會(huì)非常自豪的那類想法。而ChatGPT用了不到一個(gè)小時(shí),找到它,并且證明了它。

        即將領(lǐng)菲爾茲獎(jiǎng)的人

        在這道題上輸給了AI

        Gowers博客發(fā)布后不久,OpenAI公布了另一件事:一個(gè)內(nèi)部的通用推理模型,推翻了埃爾德什1946年提出的平面單位距離猜想。


        普林斯頓的Noga Alon說,這是埃爾德什最喜歡的難題之一,而OpenAI這個(gè)內(nèi)部模型給出的解法,在他看來徹底攻克了這個(gè)歷史悠久的難題,改變了幾十年來的共識(shí)。

        數(shù)論學(xué)家Arul Shankar更是直言,它證明了當(dāng)前的AI模型不只是人類數(shù)學(xué)家的助手,它們有能力產(chǎn)生獨(dú)創(chuàng)而精妙的見解,并且能把這些見解做成實(shí)際成果。

        和Alon、Shankar、Gowers一起代表數(shù)學(xué)界發(fā)聲的,還有Jacob Tsimerman,他即將走上7月23日的菲爾茲獎(jiǎng)?lì)I(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)。

        7月13日晚,ICM 2026官網(wǎng)鬧出一次事故。四條標(biāo)著「HIDDEN菲爾茲獎(jiǎng)演講」的記錄被扒了出來,今年的獲獎(jiǎng)名單提前泄露:

        Yu Deng(芝加哥大學(xué))、John Pardon(石溪大學(xué))、Jacob Tsimerman(多倫多大學(xué))、Hong Wang(NYU Courant與IHES)。

        據(jù)報(bào)道,這四人各自解決了一個(gè)懸置30年到125年的問題。

        而Tsimerman在評(píng)價(jià)那份AI證明時(shí)透露過一件事:他自己曾短暫研究過這道題,試著構(gòu)造反例,但沒能取得進(jìn)展。


        他即將為人類領(lǐng)走數(shù)學(xué)的最高榮譽(yù),而在埃爾德什這道題上,他剛剛輸給了AI。

        AI將如何改變數(shù)學(xué)

        說回Szegedy。

        他說,諾貝爾獎(jiǎng)獎(jiǎng)的是推動(dòng)一門學(xué)科往前走的成果,菲爾茲獎(jiǎng)獎(jiǎng)的是相對(duì)年輕的天才,目的是鼓勵(lì)他們繼續(xù)做數(shù)學(xué)。

        如果這類成就里的AI成分難以評(píng)估,那菲爾茲獎(jiǎng)的全部意義就成了問題。

        評(píng)論區(qū)當(dāng)然有人不認(rèn)。有人回他:這說不通,菲爾茲獎(jiǎng)按定義就是給最優(yōu)秀人類數(shù)學(xué)家的獎(jiǎng)?wù)隆?/p>

        但爭議的焦點(diǎn)已經(jīng)偏移了,是AI時(shí)代這個(gè)獎(jiǎng)要用什么標(biāo)準(zhǔn)去認(rèn)定「這是你做的」。


        Gowers曾在博客中拋出一個(gè)假設(shè):

        假設(shè)一位數(shù)學(xué)家解決了一個(gè)重大問題,方式是跟大模型長時(shí)間對(duì)話,他在其中起了有效的引導(dǎo)作用,但技術(shù)活全是大模型干的,主要想法也是大模型出的。我們會(huì)把這當(dāng)成這位數(shù)學(xué)家的重大成就嗎?

        他的答案是:不會(huì)。

        他還說,如果你做數(shù)學(xué)的目標(biāo)是某種意義上的不朽,是讓自己的名字永遠(yuǎn)和某個(gè)定理、某個(gè)定義綁在一起,那你要明白,這件事可能撐不了太久了。

        但跟難題死磕仍然值得。

        Gowers說,價(jià)值在于你能獲得對(duì)解題過程本身的洞察,這種洞察只讀別人的答案是換不來的。

        他舉了一個(gè)比方:代碼寫得好的人,用AI寫代碼也比水平一般的人強(qiáng);算術(shù)基本功扎實(shí)的人,用計(jì)算器也更容易察覺出答案不對(duì)勁。

        把名字留在某個(gè)定理上的那個(gè)時(shí)代,可能正在結(jié)束。但解過難題留下的「手感」,正在變成駕馭AI的入門級(jí)能力。

        在即將到來的國際數(shù)學(xué)家大會(huì)上,另一名菲爾茲獎(jiǎng)獲得者陶哲軒會(huì)在大會(huì)上做一場公開講座,題目叫《AI時(shí)代的數(shù)學(xué)》。


        西蒙斯基金會(huì)公布的ICM公共活動(dòng)安排:7月24日晚,陶哲軒主講《AI時(shí)代的數(shù)學(xué)》。(圖源:Simons Foundation)

        今年5月,他在斯坦福講完《新數(shù)學(xué)工作流》后,曾在Mathstodon上宣布改變自己的工作習(xí)慣:不再試圖實(shí)時(shí)跟進(jìn)所有新證明。

        因?yàn)锳I生成證明的速度,已經(jīng)超過了人類消化它們的速度。

        他還提過一個(gè)建議:也許該給AI生成的數(shù)學(xué)和人類的數(shù)學(xué)分設(shè)不同的發(fā)表場所,就像高速公路和人行道。

        正在被推向2030年的,除了菲爾茲獎(jiǎng)評(píng)委會(huì),還有每一個(gè)正在選題的博士生、每一個(gè)正在帶學(xué)生的導(dǎo)師,以及原有的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系。

        Gowers曾算過一筆時(shí)間賬:今年秋天入學(xué)的博士生,最早也要2029年才能畢業(yè)。

        他的猜測是,到那時(shí)候,做數(shù)學(xué)研究這件事意味著什么,可能已經(jīng)變得面目全非了。

        參考資料:

        https://x.com/tensor_rotator/status/2078335791156310369

        https://x.com/haider1/status/2078993287634137424

        https://x.com/ChrSzegedy/status/2078624857223536824

        https://gowers.wordpress.com/2026/05/08/a-recent-experience-with-chatgpt-5-5-pro/

        編輯:元宇

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