菲尔兹奖还能撑到2030年吗？

2026年7月23日

2030年，或许将成为人类数学家最后一次站在菲尔兹奖领奖台上的时间节点。

随着7月23日第30届国际数学家大会（ICM）在费城即将开幕，一场关于“AI是否将终结传统数学研究评价体系”的争论，正从边缘讨论走向学界中心。

争论的导火索来自5月18日的一条X平台帖子。Anthropic技术员工Alek Dimitriev断言：“下周颁发的菲尔兹奖，将是人类最后一次拿到这个奖。”

Dimitriev并非普通的AI从业者。他拥有德克萨斯大学奥斯汀分校机器学习博士学位，曾作为高级机器学习工程师参与Google Gemini的微调和推理系统建设。他的言论迅速获得了深度学习奠基人Christian Szegedy的转发与共鸣。

Szegedy不仅是Inception网络（GoogLeNet）的第一作者、Batch Normalization的共同作者，更是最早发现并系统研究对抗样本的关键人物。目前，他正在自己创立的Math Inc公司，致力于用自动形式化构建可验证的超级智能。

面对这种激进的观点，菲尔兹奖得主Timothy Gowers在评论区给出了自己的判断：虽然过程有滞后，但菲尔兹奖大概还能撑到2030年。

Szegedy将此回应为一个“高风险的赌注”。但他坚信，未来两年内AI的贡献将越来越占主导，导致该奖项难以按最初的精神被公平地颁出。

Gowers之所以做出上述推测，源于他在2026年5月发布的一篇博客文章《最近使用ChatGPT 5.5 Pro的经历》。这篇文章详细记录了他与最新大模型进行数学研究的实验，其结果令人震惊。

测试一：改进Nathanson的界限

Gowers给出的测试题来自数学家Melvyn Nathanson的一篇论文，核心问题是：在指定集合A的元素个数k以及和集元素个数的情况下，集合A中最大的那个数能压缩到多小？

Nathanson此前给出的答案是$2^k$量级。而ChatGPT 5.5 Pro在思考了17分5秒后，交出了一个构造方案，成功将其压缩到了平方量级，并证明了这是最优解。

测试二：突破MIT学生的界限

随后，Gowers加码，要求模型改进MIT学生Isaac Rajagopal论文中的界限。仅用时16分41秒，模型就将界限从“随k指数式膨胀”压到了“随k的平方根指数式膨胀”。

最终，整个论证过程加上预印本撰写，全程耗时不到两个小时。Rajagopal在审阅后评价道：“几乎可以肯定是对的……不只是逐行检查通过，而是连想法都对。”

对于这一成果，Gowers直言其质量相当于组合数学博士论文中完全合理的一章。更重要的是，他在这个过程中“没有输入任何数学知识，甚至没在提示词上做任何花样”。

不仅仅是Gowers的个人实验，OpenAI近期也公布了一项令人震惊的成果：一个内部通用推理模型推翻了数学家埃尔德什在1946年提出的平面单位距离猜想。

普林斯顿大学的Noga Alon评价称，这是埃尔德什最喜欢的难题之一，而AI的解法彻底攻克了这个历史悠久的难题。数论学家Arul Shankar也直言，当前的AI模型已不仅仅是助手，它们有能力产生独创见解并将其转化为实际成果。

更具戏剧性的是，即将出席7月23日菲尔兹奖颁奖典礼的Jacob Tsimerman（多伦多大学）曾短暂研究过这道埃尔德什难题，试图构造反例但未获进展。最终，他在该问题上输给了AI。

随着AI在数学证明上的突破，菲尔兹奖的评判标准正面临前所未有的挑战。

Szegedy指出，诺贝尔奖奖励的是推动学科前进的成果，而菲尔兹奖旨在鼓励年轻天才。如果成就中的AI成分无法评估，菲尔兹奖的意义将受到质疑。

Gowers曾在博客中提出假设：如果一位数学家的主要想法和技术工作都由大模型完成，他是否还能被视为重大成就的获得者？他的答案是否定的。

但他同时强调，解题过程中获得的洞察力和“手感”依然具有不可替代的价值，这种能力正在变成驾驭AI的入门级门槛。

今年5月，菲尔兹奖得主陶哲轩在斯坦福讲座后宣布改变工作习惯，不再实时跟进所有新证明，因为AI生成证明的速度已经超过了人类消化的速度。他甚至建议，也许应该给AI生成的数学和人类的数学分设不同的发表场所。

对于即将到来的2030年，Gowers算了一笔时间账：今年秋天入学的博士生，最早也要到2029年才能毕业。届时，做数学研究这件事的含义，恐怕已经面目全非。

当机器能够以超越人类理解的速度生成证明，当“发现”与“验证”的界限变得模糊，我们不得不重新思考：数学的本质，究竟是结果的真理，还是人类智慧的闪光？

或许，2030年之后的菲尔兹奖，将不再颁发给“最聪明的大脑”，而是颁发给“最擅长与机器共舞的灵魂”。