《加速走出哀悼》 斯坦福大学理论计算机学者呼吁数学与理论计算机社区振作起来

游戏王

加速走出哀悼

数学世界——包括理论计算机科学——正处在动荡之中。即便是千禧年大奖难题，更糟糕的是，连我们挚爱的 FOCS/STOC 开放问题，如今也不再是大语言模型（LLM）无法企及的领域。目睹这一切发生，确实令人由衷地敬畏和兴奋，但与此同时，也带来了一种真实的失落感。如果套用“哀悼的几个阶段”这一说法，那么我们的共同体似乎已经走出了“否认”阶段。已经没有多少人再说：“模型当然不错，但它们做不了真正的数学。”相反，在我们各自的数学共同体中，我们现在大致处在愤怒、讨价还价和抑郁这几个阶段的某种混合状态里。

如果你是一名年轻数学家，那么你完全有权花时间慢慢消化这一转变。我对此深表同情。我们不仅应当支持你，也必须确保你在塑造我们领域未来的过程中拥有核心的话语权。但对于那些资深同行——也包括我自己——我要说的是：振作起来。

眼下的局面绝不简单，但我们没有时间可以浪费。我们必须迎接挑战。世界正在以惊人的速度变化，而我们的回应也必须果断，并且持续不断。这或许并不是学者一贯最擅长的事情，但眼下这场变革的规模要求我们必须如此。

在资深数学家所表现出的各种反应中，我尤其认为“讨价还价”和“抑郁”是有害的。所谓讨价还价，是“否认”的近亲：我们希望自己的工作只需要稍作调整，就能大体维持原样。要是能让那些前沿 AI 实验室暂停一下，或者别再证明我们的定理；又或者我们稍微修改一下论文发表体系的规则——那么事情似乎就不会太糟。当然，向前沿实验室施加压力，以及处理我们论文发表体系是否还能维持下去这类迫在眉睫的问题，都是重要的。但我们不应误以为，这些措施能够让我们逃避整个职业所面临的根本性转型。

讨价还价会拖慢真正的行动。它也会妨碍我们去享受 AI 革命中积极的一面，其中就包括：我们真正关心的数学问题正在取得进展。我们不能突然移动球门，然后假装证明定理从来就不是重点，或者假装我们提出的那些开放问题，仅仅只是为了培养数学理解而设计出来的替代指标。那些定理至今仍然具有深刻的吸引力；而研究它们的证明，本身也依然是我们获得数学理解的核心方式之一。至少对我而言，有不少猜想的证明，不管是谁——或者什么——找到的，我都无比希望自己能够真正理解。

至于抑郁：下次当你想感叹，甚至带着某种自豪说自己是“最后一代人类数学家”时，也许最好把这句话留给自己。能够在已经拥有稳定、终身教职职业生涯的相对舒适处境中，思考自己这个职业是否会走向终结，本身就是一种特权；而这种特权也伴随着责任。资深学者并不只是一个个独立的研究者；我们也是这个领域的守护者。我们欠年轻同行的，不是抛下他们不管，而是主动承担领导责任。

那么，我们究竟应该做什么？而且，应该一遍又一遍、持续不断地做些什么？

眼下，最受关注的是那些直接而实际的问题：我们应当如何调整我们的制度。我们已经看到了一些深思熟虑的建议，也看到了令人鼓舞的初步行动。就今天而言，这意味着我们应当给予交流、理解以及共同体建设更多认可和激励，并把这些优先级真正体现在招聘、晋升、经费分配以及论文发表制度之中。例如，许多人已经指出，我们不应该再因为某篇论文里的定理足够重要，就接受一篇写得极差的论文。同样，我们现在或许应该比以往任何时候都更加重视概念性的工作，比如提出新的定义、提出新颖的问题，以及发展新的技术和方法。

然而，我们不能把这些改革当成一次性调整。我们面临的是一项艰巨的任务：随着模型能力不断变化，我们必须持续不断地重新创造我们的制度。明天，模型可能会在表达和解释自己的结果方面超过我们；最终，它们也可能在概念性工作上超过我们。到了那时，我们又必须再次调整整个领域最核心的运作方式。我们教育未来几代数学家的方式也是如此。如果未来人类的角色越来越集中在判断力、品味，以及广阔的整体视野上，那么新人究竟要如何成长到那个阶段？这些问题如今都萦绕在每个人心头。我希望我们能够足够勇敢，去推动大胆而且持续不断的转型。

然而，要想真正引导这些转型，我们还需要更深层次的东西。最重要的是，我们需要重新审视自己的身份。数学知识和数学研究究竟为什么有价值？我们究竟在向社会提供什么？如果有一天，模型能够在部分甚至全部相关数学能力上达到或超过人类，那么我们所提供的这些东西，还有多少能够继续存在？长久以来，我们和社会之间似乎存在着一种没有被明确说出来的社会契约：社会付钱让我们追随自己的智识好奇心，而作为回报，我们为下一代提供有用的技能，并为这个世界创造具有实际价值的知识。当前这场危机之所以发生，并不仅仅因为 LLM 的能力变得如此强大，也因为长期以来，我们几乎从未被迫认真审视，甚至清楚说出这份社会契约究竟是什么。如今，这份契约需要重新谈判。而我们应当以谦逊，而不是一种理所当然的权利意识，来面对这个过程。

面对这些问题时，人很容易感到前景灰暗。因此，不妨问一问：即使未来真的存在人工超级智能（artificial superintelligence），一种积极的未来图景又可能是什么样的？我们现在当然还没有到那一步。今天的模型依然会犯错误，而且错误的证明甚至会主动损害学习过程。但假设未来我们真的进入了一个模型能力强大得多的世界。我一直在思考一种较为乐观的可能性：未来，也许学术生活中最美好的那些部分，可以向所有人开放。这并不是说每个人都要拥有一份学术工作，也不是说每个人都必须创造出对于整个世界而言全新的知识，而是说，每个人都可以参与严肃的智识探索——不仅是在数学中，也包括其他领域。如果模型足够可靠，那么人与模型之间的对话可以真正具有苏格拉底式的特点：它们可以帮助我们提出问题、发展想法，并让我们自己去发现事物，而不是仅仅把答案直接交给我们。在这样的未来中，每个人都能够接触到某些形式的智识创造活动，而今天，这些体验还主要只属于少数幸运的人。在这样的世界里，职业学者——无论是数学家还是其他领域的学者——当然需要重新找到自己独特的位置。而我相信，我们是可以找到的。即便这样一个未来最终只能容纳更少的职业数学家，它依然可能孕育出一种丰富得多的数学生活。

最后，我们还必须把目光放得更远，不要只盯着属于我们自己的这一小片天堂。数学研究的加速，如果能够推动应用领域、医学以及其他能够为社会带来具体益处的方向，也可能给这个世界带来巨大的福祉。与此同时，这场变革所带来的冲击和危险，远远不止存在于学术界。一名职业司机因为自动化而失去工作，并不比一名职业数学家发现自己的工作变得不再那么有趣这件事更不重要。因此，我们有责任认真承担自己在 AI 对齐问题上的专业责任。

AI 模型本身就是数学对象。如果没有我们整个共同体长期以来积累的研究工作，它们的发展也根本不可能发生。此外，数学家——尤其是理论计算机科学家——在帮助治理 AI 模型方面具有至关重要的作用。我们的目标应当是让这些模型服务于个人和社会，而不是伤害个人和社会。当然，AI 对齐绝不仅仅是一个数学问题。但数学视角在其中具有不可替代的价值。长期以来，我们中的一些人一直在呼吁：数学家和理论计算机科学家应该更加深入地参与到“计算与社会”之间的界面问题之中。现在，是时候让更多人响应这一呼吁了。

致谢：感谢 Sílvia Casacuberta、Lee Cohen、Jabari Hastings 和 Charlotte Peale。我们之间进行了许多富有意义的讨论，他们也对本文早期草稿提出了许多深思熟虑的意见。不过，本文所表达的观点完全属于我个人。我还想感谢几个不具名的模型；它们非常慷慨地帮助我进一步厘清了自己的看法。

原文：Speeding Up the Process of Mourning
作者：Omer Reingold
原文发表于 Stanford Theory Dish，2026 年 9 月 29 日

游戏王

此外，9月28日于伯克利，有一些关于社区如何应对GenAI带来的变化的讨论
https://simons.berkeley.edu/AITCSreport?inline=

紧那罗

AI 模型本身就是数学对象。如果没有我们整个共同体长期以来积累的研究工作，它们的发展也根本不可能发生。此外，数学家——尤其是理论计算机科学家——在帮助治理 AI 模型方面具有至关重要的作用。

我觉得很对，一切战术转换家。AI现在最大的问题就是理论研究**落后于实践发展。数学家完全可以原地转职AI哲学家甚至玄学家。
这样不管AI最后进化到什么程度，都可以指着它说，“我是你爹！”

论坛助手,iPhone

ayanamilin

数学和理论计算机都属于封闭系统，AI 最擅长的领域。据说今年的 STOC/FOCS/SODA 已经被灌烂了

陈立杰高瞻远瞩啊

蓝泽玲

当初如果没选这个专业或者不走学术路线趁年轻多赚点钱多好啊

蓝泽玲

紧那罗 发表于 2026-10-1 15:58
AI 模型本身就是数学对象。如果没有我们整个共同体长期以来积累的研究工作，它们的发展也根本不可能发生。 ...

精神胜利有啥用，一年比一年难招学生，再过几年可能就失业了。

Jet.Black

上世纪发明电子计算机，数学就已经完蛋了一波吧。

这是第二次冲击？

yikaa

never gonna give u up

—— 来自 鹅球 v3.5.99

Ravio

数学完蛋过好几次，没物理和工科的话数学也就是空谈和哲学区别不大，这波比计算机发明后一切转计算数学的时候没多大事
数学哲学本来也是前沿研究的组成部分，和物理哲学类似

笛卡尔坐标系解放哲学追问，计算器解放查表时候类似，对解放数学界的大脑研究更抽象的问题肯定是大好事