2025 年 Gemini Deep Think 已经在 IMO 达到金牌水平。到 2026 年，DeepMind 的 Aletheia 开始碰 research-level mathematics：先生成 candidate solution，再用 verifier 找漏洞，修改或重新生成。DeepMind 甚至公布了 AI 自主完成和人机合作的研究结果，但它自己也很克制，目前最高只 claim 到“publishable quality”，没有宣称出现 Major Advance 或 Landmark Breakthrough。

真正让我觉得有意思的不是“AI 会不会做数学家”，而是数学教育接下来到底培养什么。

数学里的 proof 不只负责告诉我们答案对不对，还负责解释为什么成立。Formal mathematics 又让这件事多了一层：用 Lean 把 theorem 和 proof 形式化以后，计算机可以逐步检查逻辑。

这已经进入大学教育。Imperial 2026 新开 Formalisation of Mathematics MSc stream；Cambridge 今年还有本科生参与的 Agentic AI for Formalized Math summer project。一个细节很有意思：Lean 经验建议有，AI/LLM 经验却不是必须。

数学共同体自己也在争。Leiden Declaration 强调 proof、understanding、independent verification 和 human judgment，IMU 正式 endorsement；EMS 今年 8 月则没有正式 endorsement，认为 AI 的长期影响仍在形成，也应该继续看它带来的机会。

所以我不会下结论说“AI 永远替代不了数学家”。

我更在意另一个问题：当找答案和检查答案都开始越来越便宜以后，数学里真正稀缺的会变成什么？

09 换到另一端：数学可以在电脑里验证，但 Chemistry、Biology 的 hypothesis 最后还得碰真实世界。当 AI 开始自己做实验，会发生什么？

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