就在徐辰解決霍奇猜想的這一個多月的時間裡，數學界正發生著巨大的變化。
數學AI進入成熟期後，開始瘋狂收割那些懸置已久的數學猜想。
起初，面對AI的爆發，學術界是歡呼雀躍的。
但隨著時間的推移，一些敏銳的頂尖學者，開始察覺到了一絲不對勁。
最先感受到這場凜冬將至的，正是處於學術金字塔中下層的博士生和年輕學者。他們的歡呼聲，在短短幾個星期內，迅速演變成了令人窒息的絕望。
“我的導師讓我換方向，因為原來的課題已經被AI解決了。”
“我還有一年畢業，但現在不知道論文該寫什麼。”
“簡單問題AI幾個小時就能做出來，難問題我們根本沒有能力做。那博士生還剩下什麼？”
“如果一篇論文的終極追求只是一個結果，而結果又已經被機器徹底壟斷，那學術圈是不是可以直接原地解散了？”
恐慌的情緒如同瘟疫般在各大高校的數學院系蔓延。甚至有資深教授公開承認，自己已經不知道該如何指導學生。
曾經，數學界的問題按照難度呈現金字塔狀。但現在，中間那一大片“中等難度“和“繁複推導“的問題，已經被AI成批清理。
留給人類的，不是最底層的課後訓練題，就是最頂端的神明禁區。
學術生態的中間層，正在迅速塌陷。
……
甚至連陶哲軒這種最早擁抱AI的先驅，最近都頻頻在自己的部落格上表達擔憂。
他在一篇長文中寫道：
“AI解決問題的速度太快了，快得令人不安。”
“在過去，人類解決一個著名猜想，往往需要幾十年，甚至上百年的時間。在這段漫長的攀登過程中，數學家們為了抵達山頂，不得不在半山腰開闢出無數條小路。”
“他們會發明新的代數結構，創造新的幾何對映，設計新的分析工具。許多時候，最終的猜想本身固然重要，但證明過程中誕生的那些副產品，才真正改變了數學的地形。”
“費馬大定理就是最典型的例子。”
“它曾經被數學家稱為一隻會下金蛋的雞。為了證明它，人類發展出了橢圓曲線、模形式、伽羅瓦表示等一系列極其深刻的理論。這些理論後來又反過來解決了許多與費馬大定理毫無直接關係的問題。”
“如果當年有人能夠直接把懷爾斯最終使用的證明路線交給一臺機器，那麼費馬大定理或許會更早被解決。”
“但那樣一來，許多在通往最終證明過程中誕生的數學工具，或許根本不會出現。”
“我們不會擁有那麼豐富的橢圓曲線理論，也不會擁有那些後來改變數論面貌的深層結構。”
“人類數學的進步，從來不只是不斷摘取山頂上的果實，同樣需要有人在半山腰上種樹、修路、造梯子。”
陶哲軒在文章中用了一個更加直觀的比喻。
“哥倫布原本想尋找通往印度的航路，卻意外發現了美洲。數學研究同樣如此。人類經常在解決問題的過程中走錯方向，而許多偉大的發現，恰恰誕生於這些看似無關緊要的偏航。”
“但AI不會偏航。”
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