一个顶 尖数学学者,靠AI几个月内连续攻破苦熬多年的博士课题。
这是好事啊。
然而,他居然宣布退出学术圈!
这位大哥名叫 Rishikesh Gajjala,刚从纽约大学阿布扎比分校做完博士后。
就在昨天,他在 X 上写下了一份让整个数学圈爆炸的帖子:我决定离开数学学术界。

过去几个月,AI 帮他在读博期间钻研多年、最在乎的那些问题上接连取得突破。
按原来的节奏,这些难题够他钻研好几年。换成别人,这本该让他更加确信数学就是自己的天命。
结果,恰恰相反。每过一周,他就觉得自己在里面越来越像个多余的人。
Gajjala 说,数学对他的意义,从来不在答案本身。而在答案之前那一段几个月甚至几年的探索,一条条走不通的路,长时间的苦苦探索,直到隐藏的结构终于浮出来。那段挣扎让结果真正属于他。

现在他判断,我们正飞快逼近这样一个世界:上帝之书里的大多数答案,都只隔着一个 prompt。
想透这件事之后,把大半辈子花在比别人早一点找到那些答案上,他突然就没那么有意义了。
01、一份漂亮的证明和垃圾没有区别
但有个问题一直咬着他不放。
怎么知道这个神谕是对的?
智能一天比一天强,一天比一天便宜,数学论文跟着满天飞。但没有验证。
这些AI系统写出来的证明可以极其精巧。 同样,错误也可以藏得极深。
判断一个看起来漂亮的突破到底成不成立,有时要花掉他好几天。
Gajjala 说了句「暴论」:在通过验证之前,一份漂亮的证明和垃圾没有区别。

这话刺耳,但不只是他一个人这么想。
当世最伟大的数学家之一陶哲轩,在 2026 年国际数学家大会(ICM)上专门发表了题为《AI 时代的数学》的演讲,说的几乎是同一件事。
他造了一个词叫「证明的消化不良」(proof indigestion)——AI 生成证明的速度已经远超人类审核的速度,数学正从一个证明稀缺的时代冲进一个证明过剩的时代。

他特别提到,专门收集数学难题的网站上,已经堆满了 AI 生成的证明提交。很多可能是对的,但没有人类数学家有空去一一核实。
说白了,AI 写论文的速度是光速,人类读论文的速度还是蜗牛。当论文洪水般涌过来,没人读过的「正确答案」跟不存在没什么两样。
智能正在变成最 便宜的东西,但能被信任的智能,还是最贵。
从找答案到造验证系统
想透这一层之后,Gajjala 做了一个决定,不找答案了,去造能给答案盖章的系统。
他转身走进形式化验证领域,用 Lean(一种定理证明助手语言)把那些借助 LLM 发现的长期猜想和 Erdős 问题一个个形式化。
随后他加入了刚拿到 Khosla Ventures 领投 2700 万美元种子轮的 PramaanaLabs,研究重心从「发现数学真理」换成「构建能证明 AI 答案正确的认证系统」。
有人在评论区问 Gajjala:AI 很快也能用超人速度把验证系统本身造出来吧?
他回了一句:我还不信。等我哪天真这么觉得了,我就再找一份新工作。

形式化验证就是把证明改写成机器读得懂的语言,让计算机逐行去查。
人会看漏,会疲倦,会被漂亮的行文带跑。但机器逐行核验时没有情绪,不会被作者文笔打动。
而同一时间,这条路上出现了迄今最硬的一次战果。
02、246 定理,人类离孪生素数最近的一次
Axiom Math 用自家多智能体系统 AxiomProver,首次自动完成了「246 定理」证明的形式化验证。
创始数学家 Ken Ono 说,这个定理代表着人类目前关于素数知识的绝 对边界。

246 是啥?
2、3、5、7、11、13……素数越往后越稀疏,但总有些挨得特别近,比如 3 和 5、11 和 13,只差 2。这种一对儿一对儿出现的素数叫孪生素数。
19 世纪法国数学家 Polignac 提了一个猜想:不管你沿着数轴走多远,这样的一对总会再冒出来。也就是说,孪生素数有无穷多对。
小学生都听得懂,但至今没人能证明。

2013 年,张益唐先撕开一道口子。他证明了存在无穷多对相差不超过 7000 万的素数。7000 万离目标的 2 还差得远,但这是人类历史上第 一次证明这个间隙是有限的,数学界炸了。
几个月后,牛津的 James Maynard 换了套方法,一刀把 7000 万砍到了 600。这项工作对他 2022 年拿下菲尔兹奖(数学界的诺贝尔奖)贡献巨大。
再往后,Maynard 和陶哲轩在 Polymath8b 合作项目里联手,又把间隙压到了 246。
从 7000 万到 600 到 246,三步走了十年。246 是人类离目标 2 最近的一次。
AxiomProver 这回验证为正确的,就是这条定理——存在无穷多对相差 246 的素数。
更关键的是,它没停在秀肌肉。团队顺手把素数间隙的一批结果打包成了可复用的开源库,246 定理是里面的旗舰。这意味着以后其他 AI 系统想在素数问题上做研究,直接有一套经过机器验证的基础设施可以调用。
世界即将运行在没人读过的代码上
一位数学学者退出学术圈,看上去只是一个人的职业选择。
但,故事的底色完全不一样。
这个世界即将运行在没有任何人读过的计算机代码之上。
陶哲轩在 ICM 演讲里也给了一个惊人的判断:他在 2023 年还相对有信心预测未来三年的趋势,如今这种确定性已经消失。
「我不确定现在是否还有任何人能可靠预测一年以后的事情。」
Gajjala 退出了数学学术界,但他没离开数学。他只是从找真理的人,变成了给真理盖章的人。
在 AI 加速重写一切的时代,这可能才是最紧缺的角色。











