菲尔兹奖得主也用AI写论文了,学术界慌不慌?

最近数学圈和AI圈同时炸锅了。

原因是两位菲尔兹奖得主（数学界的诺贝尔奖）先后发文，讲述了他们使用最新AI模型做数学研究的经历。

结论让所有人震惊：

"AI在17分钟内完成了一个数学问题的证明，这个证明我自己可能需要一两周才能想出来。"
——蒂莫西·高尔斯（Timothy Gowers），菲尔兹奖得主

更夸张的是，高尔斯还说了一句让整个学术界颤抖的话：

"我自己的数学贡献是零。所有工作都是AI完成的，耗时不到两小时。"

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一、先认识一下这两位大神

在讲AI的故事之前，先科普一下这两位数学家有多牛：

简单来说，这两位就是人类数学能力的天花板。

而现在，他们都在用AI帮自己做数学研究。

二、高尔斯的实验：17分钟解决一个开放问题

高尔斯最近在博客上分享了他使用GPT 5.5 Pro的经历。

他拿了一篇数论领域的学术论文，里面有几个"开放问题"（就是作者自己也没解决的问题），然后直接喂给AI，让它试着解。

结果呢？

高尔斯在博文里写道：

"AI提出的核心想法，是我自己思考一两周后才可能想出来的那种。而它只用了17分钟。"

重点来了：高尔斯强调，他自己"什么都没做"——没有调整提示词，没有给AI提示方向，就是单纯地把问题甩给它，然后等结果。

三、陶哲轩的经历：AI证明了论文里的关键不等式

陶哲轩的故事稍有不同。他最近发了一篇新论文，研究的是一个叫"Lagrange插值"的经典数学问题。

论文里有一个关键的不等式，陶哲轩自己证不出来。

他先用Google的AlphaEvolve做了数值验证，发现这个不等式"应该是对的"，但还是找不到严格证明。

于是他把问题扔给了ChatGPT Pro。

有意思的是，同一篇论文里还有另一个对偶的不等式，AI没证出来。陶哲轩最后自己用留数定理和围道积分搞定了。

所以陶哲轩的总结是：AI解决了一半，另一半还是得靠人。

四、从"平庸研究生"到"日常工具"

陶哲轩对AI的评价，经历了一个有趣的转变：

陶哲轩现在日常使用AI做以下事情：

📚 文献搜索
💻 代码生成和调试
📊 数据可视化
🧪 测试某个数学方向是否值得深入
✍️ 润色和校对论文
🖼️ 生成配图

他说，AI降低了"探索成本"——以前尝试一个疯狂的想法可能要花好几天，现在几分钟就能知道行不行。

五、"数学专业，危"？

高尔斯在博客结尾预测：

"任何今天开始读博士、2029年毕业的人，到时候数学研究将会变得面目全非。"

这话听起来很吓人。但仔细想想，AI目前能做的，其实有明确的边界：

陶哲轩的说法可能更准确：AI是超强的"搜索引擎"和"组合引擎"，但还不是"创造引擎"。

它能帮你清理"积压"的问题——那些现有技术本来就能解决、只是没人去做的问题。但真正的硬骨头，还是要靠人类的灵感和创造力。

至少目前是这样。

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信息来源：Timothy Gowers博客、Terence Tao博客、The Decoder、arXiv、aiHola