我對AI的未來是正面而樂觀的，AI讓科學家能探索很多以往根本無法研究的問題，這讓包括我在內的不少讀者感到興奮，但這種喜悅並不是普遍的，從很多人類研究者的角度看來，AI帶來的衝擊也是破壞性的。

二零一六年三月十日，AlphaGo 與李世乭的第二局棋，AI 走出了那著名的第三十七手。那是一手違反數千年圍棋定式、人類棋手幾乎不可能想到的棋——李世乭離席十五分鐘才回到棋盤，現場評論員一開始以為是AI失誤。它後來被解讀為一個分水嶺：人類第一次清楚看見，機器不只是比我們算得快，它能想到我們想不到的地方。十年後的五月，數學界迎來了自己的第三十七手。

五月二十日，OpenAI在部落格上宣布，他們內部一個並非為數學特別訓練的模型，獨力反證了數學家保羅．艾狄胥在一九四六年提出的「平面單位距離問題」。在八十年裏，大部分數學家都相信艾狄胥的直覺是對的。然後，在一個週末，艾狄胥的直覺被AI推翻了。但更讓數學家震撼的是AI推翻艾狄胥直覺的方式——它跳出人類定式，「創造性地」把這道平面幾何題搬到了另一個看似毫不相干的數學範疇中，然後造出了違反直覺、在數學審美上「醜」、卻成立的反例。它不只是解開了題，它解開的方式提醒了所有人：那一手棋，這一次落在了數學的棋盤上。

德州大學奧斯汀分校的學者Scott Aaronson在他部落格上記錄了一個小場景：消息傳開大約一個小時後，幾位研究生走進他的辦公室告訴他這件事。他寫道，那些學生情緒低落，喃喃自語，說對他們這一代年輕科學家而言，「一切可能即將結束」。幾個二十多歲、剛剛把人生最好的歲月投入抽象世界的年輕人，在一個普通的下午，走進老師辦公室，說的不是某個證明的細節，而是他們的人生。

在Aaronson的部落格留言區，有人寫了一句後來被很多人引用的話：當我們的智能在字面意義上變得多餘時，我們該怎麼辦？另一個人問得更具體——如果大學以後不再聘請數學家，因為AI可以教所有的課，也可以做所有的研究，那麼數學家還剩下什麼？

當一個人從小被教導，人類的尊嚴有很大一部分繫於思考、繫於那些「只有人類能做」的事情上，而這份信念在他還沒真正進入職業生涯之前就被抽走，他該怎麼面對接下來的幾十年？

我作為一個讀者，可以為知識的進展鼓掌，因為我不必為這份進展付出職業生涯的代價。但對於一個正在寫博士論文的年輕人，這道由我輕鬆翻過去的新聞，卻可能是他餘生都要回過頭來重新理解的轉折點。

被尊為AI教父的Geoffrey Hinton在五月底接受訪問時說，他相信AI將在十年內超越世上最頂尖的數學家。即使是擁抱AI、但同時相對謹慎的菲爾茲獎得主陶哲軒（Terence Tao），也承認在足夠的投資下，這種情境在理論上並非不可能。

陶哲軒自己提出了一個更溫和、卻同樣讓人不安的觀察：數學正從一個「證明稀缺」的時代，走進一個「證明過剩」的時代。他舉自己的經驗為例——一位學生用聊天機器人在八十分鐘內生成了一份證明，而他自己花了二十四小時才看懂它。他說，未來真正稀缺的，不再是產出證明的能力，而是理解證明的能力，是判斷哪些問題值得問的眼光。這是一種樂觀的說法，但年輕人聽進去的，往往是另一面：當生產被自動化，學徒制、升等、終身職這條人類數學家熟悉了幾百年的階梯，正在他們腳下被悄悄抽走。

不過，也有一種更冷靜的讀法值得放在這裏。陶哲軒自己也提醒過，到目前為止，AI在數學上真正解掉的，多半是「注意力瓶頸」型的問題——那些艾狄胥當年隨手寫下、之後幾乎沒有後續文獻跟進的題目。換句話說，現有的數學文獻本身已經藏著足夠多的線索，只要一個系統能夠快速吞下、比對、並在幾秒鐘內嘗試成千上萬種證明路徑，它就能摘下那些「低垂果實」——那些不是因為太難、而是因為從來沒有足夠多的人類心力被分配過去的問題。

過去這個月發生的事，並不是「AI超越了人類數學家」，而是AI第一次有能力對人類文獻進行大規模的橫向掃描，把人類自己沒空走完的路走完。至於它能不能跨過這一層——從「在人類方法中提取模式、填補文獻漏洞」，走向發展出真正的全新方法——目前沒有人知道答案。八十年的猜想看似被「創造性地」翻轉，固然震撼，但它落在哪一邊，仍然是個未決的問題。

正是在這樣的氛圍裏，《萊頓人工智慧與數學宣言》在六月二日問世。它最初由十六位數學家共同撰寫，發布當天就有一百三十多人連署，兩星期後已經逼近一千五百人，並獲得國際數學聯盟與多家頂尖研究機構正式背書。連署者裏有菲爾茲獎得主，有國際數學聯盟的副主席，有幾代最受尊敬的學者。

宣言指：當前的衝擊「對學生與初階研究者造成不成比例的影響，因而危及學科的長遠未來」；宣言強調「數學自主性受到威脅」——不是擔心機器搶走人類的工作，而是擔心整門學科未來該朝哪個方向走，將不再由那些一輩子在這門學科裏浸泡的人決定，而由那些擁有伺服器與資料的公司決定。當一家公司的部落格文章比學界期刊更早成為「成果發布管道」，當市場的時程開始凌駕於同儕評議的時程之上，數學家所守護的，已經不只是某個猜想的證明，而是這門學科自我治理的權利。

AI確實能帶我們去人類自己永遠到不了的地方。它們可以掃過幾百萬種可能性，可以幫忙驗算，可以幫忙把瑣碎的步驟做完，讓最稀有的心智資源——人類那種會困惑、會猶豫、會在半夜被問題喚醒的注意力——投到真正值得投的地方去。

但我也知道，這份樂觀有它的盲點。我所興奮的那些「人類到不了的地方」，是用另一群人正在熟悉的地方換來的。當我為一道八十年的猜想被推翻而拍手時，有幾個剛開始寫論文的年輕人，正在重新衡量自己餘下的人生應該擺在哪裡。我的樂觀如果聽不見他們，那就不是樂觀，只是健忘。真正的問題或許不是AI會走多遠，而是當它走那麼遠的時候，我們有沒有為那些被它越過的人，留下一條仍然值得走的路——一條讓那幾個下午走進老師辦公室的年輕人，明天還願意走回研究室的路。