卡内基梅隆大学有位数学博士，拉着团队死磕一道数学难题整整两年，日夜反复推演验算，眼看着只差最后一步就能写完论文。可他无意间看到消息，有家AI企业靠大模型解开了同一个难题，前后只花五天，还抢先对外发布了全部研究结果。

这么悬殊的速度对比，狠狠戳中了学界所有人。以往一篇严谨的数学论文，从投稿到正式刊登，少说也要好几年。现在AI证明工具效率极高，当天给题目，当天就能拿出完整推导。

过去博士生想要产出第一篇论文，解决难度适中的公开题目是最好的选择。可现在这类题目AI几小时就能算出答案，往后想要顺利毕业，只能专攻AI算不明白的复杂难题。

很多知名数学家都亲自做过测试，有位菲尔兹奖得主直接把数论难题丢给AI，不用额外提点任何思路，短短两小时就能产出能达到博士论文水平的独创推导。陶哲轩也直言，如今各类数学证明多得过剩，AI产出速度太快，我们人类根本跟不上解读、梳理的节奏。

往后搞数学研究，拼推演速度我们肯定比不过机器。研究者真正不可替代的地方，是发掘有价值的问题、判断一项研究有没有长远意义。

AI确实能帮我们高效做研究，但它永远替代不了人类在一次次试错中沉淀的思维直觉。未来搞科研，不靠硬拼速度，懂得和AI互补协作，才是真正的核心能力。AI数学天才 AI开放计算 人机协同