如果说，这个世界上谁最有资格来解答这个问题，那么眼前的陈林，绝对是当仁不让的那一个。
在数学上的能力和成就自不必多说，菲尔兹奖的含金量数学系的学生不会不知道。
而在人工智能领域，陈林同样是站在全蓝星最顶端的执牛耳者。
他不仅一手缔造了“YanHai”底层算法架构，他名下的演海公司，目前依然维持着全球开源模型的最高水平。
要知道，演海公司目前为止正式对外发布的开源模型，仅仅只有一个YanHai-30B。
可就是这个区区300亿参数的模型，在同参数量级别的赛道里，效果至今依然是绝对碾压。
就在今年5月份刚刚更新的Deepseek 4 Pro模型，其参数量已经达到了恐怖的1.6T（万亿）级别。
但内行人都清楚，1.6T这个参数，如果放到国外CloseAI、Anthropic、狗狗公司这“AI御三家”的面前，顶多也就是个Flash（轻量极速）级别的模型。
那三家真正的旗舰级大模型，参数量恐怕还要再往上高出一个数量级，达到了变态的十万亿级别。
可即便是在这种疯狂的算力军备竞赛下，YanHai-30B凭借着底层架构的逆天优势，依然能在众多特定任务中和那些庞然大物打得有来有回。
所以，面对这样一个横跨了纯数学与顶级AI双重领域的真神，学生们迫切地想知道，他对于AI取代人类数学家这件事，到底是怎么看的。
看着台下那些充满迷茫和好奇的目光，陈林倒是有些意外。
他本来以为这帮学生会问一些关于刚才拓扑学题目的具体细节，没想到居然抛出了这么一个宏大又直击灵魂的问题。
不过陈林并没有急着直接给出自己的答案。
他双手撑在讲台上，目光环视了一圈，微微一笑：“这个问题问得非常好。不过，在回答之前，我想先听听大家的看法。”
“在座的各位都是燕南大学数学系的学生，都是很优秀的，对于这个问题，有没有谁有自己独立的思考？随便说，说错了也没关系。”
教室里安静了几秒钟。
随后，一个坐在中间位置、穿着格子衬衫的男生，有些犹豫但还是坚定地举起了手。
陈林冲他点了点头，示意他站起来说。
“陈教授，我觉得……”男生深吸了一口气，大声说道，“现在就断言AI在数学上必定会超过人类，有点太武断了。”
“哦？说说你的理由。”陈林饶有兴致地挑了挑眉。
“之前CloseAI公司宣布他们的大模型独立解决了Erdős提出的‘平面单位距离问题’时，我也密切地关注了这个消息。”
男生推了推眼镜，条理清晰地开始阐述自己的发现：“当时我们很多数学专业的学生都在讨论。我专门去CloseAI的官网上，看了一下那些数学学者们根据AI输出的结果整理出来的最终论文。但我看完之后，不仅没有得到答案，反而产生了很多疑问。”
“首先，CloseAI官方已经明确说了，最终的论文是由人类数学学者对模型的输出进行整理的。这就说明，在整个解题的过程中，并不是完全没有人类参与的。
那么，人类在这个过程中参与的程度到底有多深？是仅仅帮忙排版，还是在关键的逻辑断层处进行了人工补足？这一点他们并没有公开。”
男生的语速越来越快，显然是经过了深思熟虑的：
“还有一些重要的问题，我在网上翻遍了资料也没有搜到。因为Erdős这位伟大的数学家，他一生中其实提出了数以千计的数学猜想，这些猜想被统称为‘埃尔德什问题’，并且收录在一个专门的网站上。”
“这次CloseAI解决的，仅仅只是这几千个问题中的一个。而在这之前，早就有新闻放出风声，说CloseAI将会尝试用大模型解决‘埃尔德什问题’，这指的应该是整个问题合集。”
男生目光灼灼地看着讲台：“所以，如果CloseAI真的是把整个问题集合全都喂给了AI，我想知道实际情况到底是什么样的？”
“是AI就只做出了‘平面单位距离问题’这唯一的一道题？”
“还是说，AI其实解决了其中的几道题，但CloseAI为了宣传效果，只挑了其中含金量最高的一道题来公布？”
“又或者……”男生抛出了一个尖锐的猜测，“是CloseAI财大气粗，他们让AI在每一道题上，都用几十种、上百种不同的思路去进行暴力的证明和解答。然后，再由CloseAI花重金请来的人类数学家，去把这海量的AI输出结果给全部人工验证一遍。”
“而直到现在为止，只有公布出来的这一种思路，是人类数学家们能够看懂、并且验证是绝对正确的？”
男生最后掷地有声地总结道：“如果这些黑盒操作和具体情况没有弄清楚，那么，仅仅根据现在那些AI公司为了拉高估值而公布出来的公关信息，是根本很难客观评估现在大模型的真实数学水平的。”
话音落下，整个大教室里响起了一阵低声的惊叹和议论。
不少学生都露出了恍然大悟的表情，纷纷点头。
而站在讲台上的陈林，听着这个男生的长篇大论，心里也是忍不住暗暗点头赞赏。
这小子，有点东西的啊，这逻辑思维和洞察力，相当敏锐。
事实上，这个男生刚才分析的那些疑点，和陈林这几个月以来，在电子邮件里与陶哲轩等国际顶尖学者交流探讨的内容，简直是不谋而合。
不过，作为站在讲台上的大佬，陈林表面上依然是不动声色。
他压了压手，示意那个男生坐下，然后微笑着看向全场：“这位同学分析得非常精彩，切中要害。大家还有没有什么别的想法？”
看着台下的学生们在听了刚才那番话后，全都面露沉思之色，没有人再举手。
陈林这才收敛了笑容，神色变得认真起来。
“首先，我们需要客观地肯定一件事。”
陈林的声音在安静的教室里回荡：“这两年，AI的数学能力，确确实实是取得了长足的进步的。”
“大家回想一下，从2023年年底，那时候的通用大模型，甚至连咱们高中数学教材上的应用题都理解不了，动不动就胡言乱语。而到了现在，它已经可以参与解决像Erdős猜想这种复杂的历史级数学问题了。
这种进化速度是不容抹杀的事实。”
陈林顿了顿，接着说道：“另外，就像刚才那位同学猜测的那样。这几个月，我确实和国外很多顶尖的学者，针对这件事情进行了深度的交流。其中有好几位，目前就正在给CloseAI做AI for Science的相关工作。”
听到陈林直接爆出了这种业内第一手核心猛料，台下的学生们瞬间精神一振，全都竖起了耳朵。
“具体的讨论过程和那些大厂的内部机密，因为有点复杂，我就不在这里展开细说了。”
陈林干脆地给出了一个结论：“直接说我们得出的共识结果吧。如果在现阶段，AI能够绝对独立地解决‘Schinzel's Hypothesis H（辛策尔H假设）’这种级别的宏大、需要极强结构性思维的数论问题。那么，我们才可以负责任地说，AI在数学上已经完全超越了人类。”
“否则的话，如果仅仅只是依赖于在离散几何、或者某些特定组合数学上取得的几个结果，就对AI产生过高的、甚至神化的期望，那是不客观的。”
陈林靠在讲桌上：
“我自己平时在研究数学、推导模型的时候，其实是极少、甚至可以说是不怎么使用AI的。”
“但是，有很多处于一线的顶级数学家，现在在他们的日常工作中，已经把AI用得非常好了。我给你们分享一下这些数学家使用AI后的真实感想。”
“目前来说，AI最大的缺陷，在于它的提问能力和宏观架构能力还是比较欠缺的。它很难像人类一样，敏锐地察觉到一个全新领域的切入点。”
“但是，AI的想象力很惊人。”
陈林竖起一根手指：“它经常能给出一些天马行空、甚至完全违背传统数学直觉的设想。老实说，它给出的十个设想里，有九个半都是完全不可行的。”
“但是剩下的那半个设想，可能极具讨论价值，甚至能直接捅破人类思维的盲区。”
陈林举了一个例子：
“比如，前段时间，AI给某位数学家朋友，提出了一个关于ζ（Zeta）函数的反演问题的全新切入点。那位数学家看完之后，觉得相当惊艳，值得深入研究。”
“可能由于那位数学家本人的研究范围就广阔，涵盖了分形几何、函数可微性、超越数论（尤其是Mahler分类）、以及芬斯勒几何等多个艰深的领域。”
“在有了AI这种不知疲倦的灵感辅助之后，那位数学家明确地表示：AI对他的帮助，远远大于那些需要人工去甄别垃圾信息所带来的负面影响。”
说到这里，陈林站直了身子，做出了最终的总结。
“所以，如果今天非要让我来给出一个明确的定论，回答‘AI的数学能力到底有没有超越人类’……”
陈林的目光扫过全场，抛出了一个精妙的数学比喻：
“我会说，AI目前在某些细分的数学领域里，就像是给人类已知的数学知识，取了一个‘闭包（Closure）’。”