全球數學領域正經歷一場靜默的變革，幾項突破性進展引發學界持續討論。國產大模型DeepSeek-V3.2-Speciale在國際數學奧林匹克競賽與國際信息學奧林匹克競賽中取得突破性成績，其表現達到金牌標準；菲爾茲獎得主陶哲軒借助升級后的谷歌Gemini系統，僅用十分鐘便補全了困擾學界多年的埃爾德什難題證明；傳奇數學家小野健宣布辭去弗吉尼亞大學終身教職，轉而加入其學生洪樂潼創立的初創公司，專注于開發具備自主數學推理能力的AI系統。這些事件共同指向一個核心命題：當人工智能開始在數學證明領域展現潛力，人類數學家的角色將如何演變？

這場變革的標志性事件之一，是小野健教授的職業轉向。這位57歲的數論學家在學術研討會上意識到，AI在抽象思維領域的進步正在削弱人類數學家的傳統優勢。他加入的Axiom Math公司已取得實質性成果：其研發的模型在無人工干預情況下，獨立攻克了兩道困擾數學界數十年的埃爾德什難題，證明過程經專家驗證邏輯嚴密。該公司創始人洪樂潼表示，他們的目標不僅是解決現有難題，更要構建能自主提出數學猜想并完成證明的完整系統。

學界對AI的數學能力存在顯著分歧。復旦大學上海數學中心研究員林偉南認為，當前AI仍屬于輔助工具范疇。他以去年與團隊解決126維Kervaire不變量問題為例指出，AI在處理高度抽象概念時仍存在"幻覺"問題，且缺乏專業領域語料庫支持。目前數學家主要利用AI完成形式化證明中的瑣碎步驟或代碼生成，核心推理框架仍需人類主導。"未來十年內，AI取代數學家的可能性極低。"林偉南強調，"數學研究需要創造性思維，這仍是人類的專屬領域。"

另一種觀點則持樂觀態度。數學AI創業者馬小扁直言，人類數學家的生理局限構成發展瓶頸："壽命、計算速度、記憶容量這些硬約束，在AI面前都不復存在。"他舉例稱，某些需要數萬頁證明的重大定理，人類團隊可能耗時數十年仍無法完成，而AI系統可并行處理海量數據。這種觀點得到"AI教父"杰弗里·辛頓的支持，后者曾公開預測數學家將成為首批因AI失業的群體，理由是數學作為封閉邏輯系統，最易被人工智能掌握。

在爭議聲中，"人機協作"模式逐漸成為共識。陶哲軒教授提出的"規格先行"方法頗具代表性：他將數學問題拆解為可執行的步驟清單，明確目標、約束條件和驗收標準，再由AI系統按流程推進，關鍵節點需人工確認，最終通過獨立計算工具驗證結果。這種模式被AI創業者木大寶解釋為"用結構化框架約束概率模型輸出"，可有效降低推理過程中的錯誤風險。林偉南補充道："未來的數學研究將轉向對AI生成結果的審視，研究者需要具備比AI更強的判斷力。"

數學教育的價值在AI時代引發新思考。復旦大學王曉陽教授強調，數學訓練的核心是培養底層邏輯思維能力："即使AI能證明所有定理，人類仍需整理這些成果，理解世界運行的規律。"他指出，數學教育應更注重培養學生的批判性思維和問題意識。林偉南則關注教學方式的變革："當AI能輕松完成本科作業，學生的主觀能動性變得前所未有的重要。真正的研究需要對問題本身懷有熱情，而非完成任務的心態。"

這場變革的本質，終究指向人類與技術的關系重構。小野健將新工作描述為"探索數學的另一種可能"，陶哲軒視AI為"思維外掛"，這些表述揭示著同一個真理：人工智能不是要取代人類，而是作為延伸工具存在。當計算工作逐漸被機器承擔，人類數學家的角色可能轉向更本質的追問——在浩瀚的數學宇宙中，哪些真理值得追尋？這種追問本身，或許正是人類區別于機器的核心價值所在。