15分钟一局的王者荣耀,成了数学博士生的避难所

我们再往下看，就会发现，这事儿也不只是一个人的问题。

梦溪说，如果一位数学博士想在高校体系里生存，就得出成果。

而要出成果，就只能做那些偏保守的，方法成熟的研究，这样，产出才有确定性。然而这种研究，恰恰也是AI最擅长的事情，相当于整合各种知识，或者像推翻“单位距离猜想”那样，迁移不同领域的知识，然后，堆工作量。

梦溪告诉我们，很多数学博士生为了毕业而发表的学术论文，本质就是把A领域的方法迁移到B领域。而从AI目前的势头看，批量生产这种“知识迁移”向成果，只是时间问题。

而这种“知识迁移”向成果在当前的学术评价体系下，也已经是相当大的创新了。OpenAI这次所取得的重大突破，就是一个”知识迁移“向的成果。

所以梦溪判断，再这样下去，大概只有5%的数学从业者，不会被AI替代。

"AI对数学最大的冲击，不是它有多强，是让大部分人认识到自己是平庸的。"

“也算打脸了之前一些'学科鄙视链'的风气吧。之前嘛，学数学的看不起学工科的，学计算机的看不起生化环材的，现在，只能说反转了。人生化环材至少还得做实验呢，不会被AI取代。”

说了这么多，传统派真的要大失败了吗？

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我们也询问了一位福大数学系的副教授，有意思的是，黄书棋老师的态度比梦溪冷静很多，甚至可以说乐观。

黄老师的判断是，AI冲击的只是数学的局部，不会取代数学家，因为数学家有“审美”。

AI做数学的路径，简单来说是这样的：吃掉海量的历史文献和已有成果，在那些已经高度形式化的领域——比如代数、组合——进行训练，再通过一个叫Lean的形式化验证工具不断自我纠正。如今AI的突破，几乎就全集中在这类"标准化"的数学方向上。

刚才提到的单位距离猜想，其实就是个典型案例：AI把代数数论的现有工具跨领域迁移到离散几何上，完成了一次漂亮的知识重组。厉害吗？当然厉害。

但本质上，它用的每一个工具都是人类已经发明好的，它做的事情是把这些工具以一种没人想过的方式拼在了一起。

但黄老师认为，这并不是数学里最核心的那种创造。

他向我们举了个例子，数学家哥德尔和科恩在研究连续统假设时，并不是采用已知的数学工具，而是努力把“什么叫数学证明”这件事，变成了一个可以研究的数学问题。

正是在这个基础上，哥德尔和科恩才分别构造出了不同的数学宇宙，一个让连续统假设成立，一个让它不成立。

这种能力，对AI还是太超前了。