全球數(shù)學(xué)界正經(jīng)歷一場(chǎng)靜默的變革，幾項(xiàng)突破性進(jìn)展引發(fā)學(xué)界持續(xù)討論。國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek-V3.2-Speciale在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽與國(guó)際信息學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中斬獲金牌級(jí)成績(jī)，標(biāo)志著人工智能在基礎(chǔ)學(xué)科競(jìng)賽領(lǐng)域取得重大突破。與此同時(shí)，菲爾茲獎(jiǎng)得主陶哲軒借助升級(jí)版谷歌Gemini模型，僅用十分鐘便補(bǔ)全了困擾學(xué)界多年的埃爾德什難題證明，完成從論證分析到結(jié)論確認(rèn)的全流程驗(yàn)證。更引人注目的是，57歲著名數(shù)論學(xué)家小野健宣布辭去弗吉尼亞大學(xué)終身教職，轉(zhuǎn)而加入其24歲博士生洪樂潼創(chuàng)立的初創(chuàng)公司，致力于開發(fā)具備自主猜想與證明能力的"AI數(shù)學(xué)家"系統(tǒng)。

這場(chǎng)變革的核心爭(zhēng)議在于：人工智能究竟是數(shù)學(xué)研究的輔助工具，還是將徹底顛覆傳統(tǒng)研究范式？支持前者的學(xué)者指出，當(dāng)前AI在處理高度抽象數(shù)學(xué)概念時(shí)仍存在顯著局限。復(fù)旦大學(xué)上海數(shù)學(xué)中心研究員林偉南以126維Kervaire不變量問題的突破為例，強(qiáng)調(diào)人類數(shù)學(xué)家在構(gòu)建核心思路框架中的不可替代性。他比喻稱，現(xiàn)有AI更像"智能字典"，雖能通過(guò)算法優(yōu)化提升解題效率，但在形式化證明的瑣碎步驟補(bǔ)全和LaTeX代碼生成之外，尚未展現(xiàn)真正的創(chuàng)造性突破。針對(duì)"十年內(nèi)AI取代數(shù)學(xué)家"的預(yù)測(cè)，林偉南認(rèn)為這種擔(dān)憂為時(shí)尚早。

另一派觀點(diǎn)則持相反立場(chǎng)。數(shù)學(xué)AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者馬小扁直言，人類數(shù)學(xué)家的生理局限構(gòu)成研究瓶頸——壽命有限、計(jì)算速度緩慢、腦容量不足。他以龐加萊猜想等重大定理的證明過(guò)程為例，指出某些復(fù)雜證明需要數(shù)萬(wàn)頁(yè)篇幅和數(shù)十年時(shí)間，而AI系統(tǒng)可同時(shí)處理多個(gè)維度的問題驗(yàn)證。這種觀點(diǎn)得到"AI教父"杰弗里·辛頓的支持，他認(rèn)為數(shù)學(xué)作為封閉邏輯系統(tǒng)，只需構(gòu)建定理提出與證明驗(yàn)證的雙模塊架構(gòu)，AI即可通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自主進(jìn)化。

在爭(zhēng)議聲中，學(xué)界逐漸形成"人機(jī)協(xié)作"的共識(shí)。陶哲軒提出的"規(guī)格先行"方法成為典型范式：研究者需先將問題轉(zhuǎn)化為包含目標(biāo)、約束條件、分步計(jì)劃的"規(guī)格書"，再由AI執(zhí)行具體計(jì)算，最后通過(guò)Python等工具獨(dú)立核驗(yàn)結(jié)果。這種模式將人類洞見轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證的流程，有效降低AI推導(dǎo)中的"幻覺"風(fēng)險(xiǎn)。AI創(chuàng)業(yè)者木大寶進(jìn)一步解釋，結(jié)構(gòu)化規(guī)格相當(dāng)于為概率模型輸出搭建"驗(yàn)證管道"，確保數(shù)學(xué)推導(dǎo)的嚴(yán)謹(jǐn)性。林偉南補(bǔ)充道，未來(lái)的數(shù)學(xué)研究將轉(zhuǎn)向?qū)I生成結(jié)果的審視與構(gòu)建，研究者需具備比AI更強(qiáng)的判斷力來(lái)維護(hù)系統(tǒng)運(yùn)行。

當(dāng)人工智能開始涉足數(shù)學(xué)研究，教育領(lǐng)域同樣面臨變革壓力。復(fù)旦大學(xué)計(jì)算與智能領(lǐng)域教授王曉陽(yáng)強(qiáng)調(diào)，數(shù)學(xué)教育的核心價(jià)值不在于培養(yǎng)計(jì)算能力，而在于訓(xùn)練底層邏輯思維。即便AI能證明所有定理，人類仍需整理這些成果以理解世界運(yùn)行規(guī)律。林偉南則關(guān)注到教學(xué)層面的挑戰(zhàn)：部分AI模型已能出色完成本科生作業(yè)，這要求學(xué)習(xí)者必須具備更強(qiáng)的主觀能動(dòng)性。"如果僅為完成任務(wù)，AI可以代勞；但真正的研究需要對(duì)問題本身保持熱情。"他指出，技術(shù)迭代不應(yīng)削弱人類對(duì)知識(shí)本質(zhì)的探索欲望。

在這場(chǎng)變革中，人類數(shù)學(xué)家的角色正在悄然轉(zhuǎn)變。他們可能不再承擔(dān)繁重計(jì)算工作，而是成為數(shù)學(xué)體系的"架構(gòu)師"與"價(jià)值引導(dǎo)者"。當(dāng)AI能夠處理海量數(shù)據(jù)與復(fù)雜驗(yàn)證時(shí)，人類將更多思考：在無(wú)數(shù)可能的真理中，哪些值得追尋？這種追問不僅關(guān)乎數(shù)學(xué)本質(zhì)，更指向技術(shù)時(shí)代的人文關(guān)懷——人工智能終究是人類的延伸，其使命在于成就而非替代人類智慧。