本届菲尔兹奖颁发之后，出现了一件震动外界的事情。

与王虹、邓煜一同获奖的多伦多大学教授Jacob Tsimerman，随后竟宣布加入OpenAI，转而研究AI安全。

他给出的理由是：

未来2年内，AI将在全部数学证明领域彻底超越人类。

第二天，在费城ICM 2026现场，菲尔兹奖得主陶哲轩也忧心忡忡地表达了如下看法：

他相信，人们正走进一段动荡时期，数学价值观以及实践基础都将遭遇危机。

巧合的是，另一名菲尔兹奖得主Timothy Gowers也作出了相近判断。

LLM很快将在数学问题求解的各个方面超过人类，可能连提出问题、构建理论和制定定义也不例外。

他发出警告：AI杀死数学的过程，或许会比人们想象得更优雅，也更加残酷。

AI不会饿死数学，却可能撑死数学家

对AI展现出的力量心怀恐惧的数学家，远远不只有他。

《莱顿宣言》（Leiden Declaration）于2026年6月2日正式公布。

截至今天，参与签名者已经达到3164人。

国际数学联盟（IMU）正式为这份宣言背书。副主席Ulrike Tillmann亲自表示，数学过去是一项深刻的人类事业，将来也应当永远如此。

签署名单上的人物，无一不是大佬。

陶哲轩表示宣言凝聚了社区数月的讨论成果，他完全支持其中的每一项建议。

Peter Scholze则心痛表示：正如不愿让AI教育自己的孩子，他思考数学问题时不会使用AI，也会尽可能避免阅读AI生成的文字。

Kevin Buzzard、Jeremy Avigad、Steven Strogatz，个个都是顶级大佬。

Timothy Gowers却没有签名，因为他关注的范围已超出AI取代数学家。他选择正面回应一个更冰冷、更宏大且无法绕开的终极问题：

如果AI给出的证明完全正确，又能不知疲倦地指数级增加，数学是否会成为一片无人光顾的墓地？

他忧虑的不是AI解题太强而夺走数学家的工作。相反，数学可能不会因停滞而死，却会因为过剩而消亡。

事情为什么会走到这一步？

Gowers为此设计了 一个思想实验。

设想AI从来没有出现，一场疫情却突然暴发，并且因为某种原因只夺去全部数学家的生命，其他人完全不受影响。

所有数学文献依旧完整地保存在那里，然而再也没有人懂得如何阅读和理解它们。

Gowers判断，若要在这种废墟上重新建立数学传统，可能需要耗费数十年。

需要注意的是，这场灾难没有摧毁任何东西，损失的信息量为0。

可是数学不只是记录在纸面的文献，它还存在于世界各地数学家的头脑中，其中容纳着庞大知识体系与深厚专业直觉。

Gowers把这称作人类智慧的奇观。若文献是一只压缩包，那么数学家的大脑就是解开它的密码。

接下来，可以再想象一个稍有差异的版本。

这一次，AI存在。而且AI随时待命，可以按照我们希望的任意详略程度解释任何数学问题。这会夺走数学这门学科中很大一部分乐趣。

由于AI始终存在，人们也会失去动力，不再耗费漫长岁月训练到当今普通研究型数学家的水平。

十年或二十年过去，人们或许会面对这样的局面：数学文献以某种形式达到空前繁荣，人类专家却在同一时期悄然集体消失，再无一个群体共享对特定领域的理解。

届时，几乎所有数学都可能成为全人类的思维墓地：它们留在几十年前完成的论文中，却不再有人阅读。

Gowers认为，人们应当竭尽所能抵制这种可能。

虽然两个版本的终点都是数学之死，第一个版本里的数学亡于贫瘠，第二个版本中的数学则亡于过度繁盛。

前者遭到饿死，后者则被撑死。

湖泊也是如此，既可能因干涸消失，也可能因富营养化而死亡。

富营养化（英语：Eutrophication）也叫优养化，指氮磷养分大量进入湖泊、河流和水库等水体，促使藻类爆发增长，水面变得碧绿，生物量高得惊人；随后，水下氧气被消耗殆尽，鱼类翻起白肚，整座湖最终成为死水。

ChatGPT 5.5 Pro打脸菲尔兹奖得主

Timothy Gowers并非一时兴起，才开始思考AI与数学的关系。

早在2022年，他便获得资助并启动一个自动定理证明项目。

当时，他明确支持GOFAI（传统人工智能）：先深入理解人类寻找证明的方法，再让计算机模仿这一过程。

他为此撰写了一份54页的文件，细致说明项目目标与实施方法。

那时他的判断是，人类擅长化繁为简并找到结构清晰的证明，而机器学习在真正理解和迁移方面依然存在限制。

他希望生成有动机的证明，也就是过程清楚、能够解释，甚至适合本科教学的证明。

甚至到2025年，他仍公开批评现有LLM的训练方法：

大多数模型只看过最后写成的证明，却无法看到人类真正经历的思考过程。

因此，他建议建设有动机证明数据库，让AI能够学习真实的推理路径。

随后，时间来到了2026年。

5月某一天，AI把他的既有认知彻底打破。

他几乎没有给出实质数学提示，只将一道数论问题交给ChatGPT 5.5 Pro。

AI大约思考一小时后，给出一份清晰的博士级研究成果，将原先为线性或指数的界限直接推进至二次，甚至多项式！

实际测试ChatGPT 5.5 Pro后，高尔斯的态度发生了彻底转变。

他不再只谈论如何使AI更接近人类，而开始承认：LLM已具备处理博士级问题的能力。

后来听说ChatGPT解决了单位距离问题，他甚至一整夜无法入睡。

到第二天，他得知ChatGPT提供的只是反例，并没有完成上界证明，才略微放下心来。

尽管如此，他仍认定这是AI数学发展中的一座里程碑。

在他看来，解决单位距离问题毫无疑问是AI for Math领域的里程碑：如果论文出自人类之手并投给《数学年鉴》，而他受邀快速评审，他会毫不犹豫地建议接收。

此前所有AI生成的证明，都没有达到如此高的水平。

他仿佛面对AlphGo的李世石，既无奈又心酸：一名毕生强调理解的数学家，最终被机器的实际能力迫使重新界定什么才算研究。

7月24日，他索性把自己的论文交给AI自动形式化，也就是让AI将证明转换为机器能够验证的代码。

整个过程持续一周半，而他本人只用一两个小时提供提示，工作便告完成。

最终，他不得不感叹：当前技术水平会比未来的任何时候都更落后。

写给数学的挽歌

Gowers选择发布这篇文章的时间点，显得格外微妙。

就在当天，哥伦比亚大学的Peter Woit也在博客发表了一篇《一个领域的安魂曲？》。

Woit的评论直击要害：过去你与其他数学家竞争，学术界有严格规范，会把想法归于最早提出它的人；然而AI智能体对冠名游戏没有任何兴趣。

这与国际象棋并不完全相同：棋类程序超过人类之后，人类之间的比赛仍然存在。人们正在迈向的，更像是人人都会使用的某种程序。

大部分星星没有以天文学家的名字命名，却丝毫不损害星空之美。倘若定理不再归属数学家，不过是真理恢复了它在宇宙里的原本面貌。

Gowers本人也为此承受了代价。

据他说，自己已经有两次亲眼看到GPT-5.6 Pro一次性解出那些他十分喜爱且认真思考过的问题。两次都是在获得他同意后，由更年轻的合作者使用AI模型。

那种体验异常怪异，也并不愉快，仿佛脚下的地毯被突然用力抽走。

当科学发现交给机器，人类还能承担什么？在真理无限扩张的年代，人类心智又该如何安放自身？

答案仍在风中飘荡。