北京
过去一周，一慢一快两件大事竟然发生在同一个世界里！
第一件是2026年诺贝尔奖公布了！
物理奖颁给了82岁的Francis Halzen，他从1987年开始研究用南极冰盖观测中微子，快40年了。
化学奖颁给了做手性放大的95岁的Henri Kagan和76岁的硤合憲三。这位日本化学家的名字比较难念，我帮大家标一下读音：硤合(hé)憲三(sān)。
他俩的代表工作分别来自1986和1995年，距今也都30-40年了。
科研这玩意，是真的很漫长啊。
而另一件是10月6号，OpenAI一次性在GitHub狂发722个数学成果。
(链接：https://github.com/openai/math)
里面有什么准黎曼猜想，四维挂谷猜想，矩阵乘法指数优化……这都是许多顶级数学家一生在研究的难题。但OpenAI说，平均出一个结果也就消耗ChatGPT Pro 3小时的算力
从前车马很慢，科研要用一生寻找答案。现在AI泛滥，数学家也只能瘫坐震撼看核弹。
有数学家说这要是人证出来直接就拿菲尔兹奖，有数学家说这就是722坨难以理解的屎山。
说实话，这些证明震撼不到我，因为我一个也看不懂。
真正震撼我的是，以前每年我们团队都会花几天肝两期诺奖科普视频，但今年诺奖公布后的几小时内，网上就有了几百个动画精美、分镜华丽、由AI制作的诺奖科普视频。
AI一发力，我们人类科普博主直接没活可干了！
那还做啥诺奖科普啊。今天就和大家聊聊，诺奖的慢和AI的快。
当数学和科学都能被AI加速了，人类还剩下什么专业和工作是不可被取代的？
数学，难道只是一种更难的围棋？
开始我想不通。因为我觉得数学家就是标准意义上的全世界最聪明、思维最抽象的人类(此处抽象取这个词的本意)，数学咋还能让AI给爆破了？
想完觉得原因有三点：数学是纯思想的游戏，语言高度格式化，对错可判定。这就是AI的舒适区。
这么看来数学就像一种更难的围棋。
AlphaGo打败李世石已经是十年前的事了。在那之后，围棋棋手追寻围棋真理的任务就结束了。
但好在围棋是个PVP游戏。人类就算PVE下不赢AI，但至少观众还是愿意看两个人类棋手PVP。
或者学柯洁，开创一个AI永远无法抵达之绝对抽象领域。
但数学它不是PVP啊！人类至今仍未能开发出两个数学家做题对决的综艺。下面这玩意你愿意看吗？
数学是不断发现真理的PVE游戏，在人类现有科研体系下，荣誉通常会给到第一个证出结果的人。可现在，AI开始夺取那个“第一个”。
AI把文章往GitHub上一挂，就已经收获了荣誉，人类数学家只好去验证。
验证对了，说明AI超过了顶级数学家；验证错了，也不会有人喷AI菜。
要搁以前，一个宣布自己证明了伟大的数学猜想并给出混乱证明过程的人，我们一般称之为民科。
但现在这玩意它不是人，反而在AI眼里，你只是个人科。
直到现在人们才意识到，柯洁是一种处境。
当AI生图取代画师时，大部分人是AI生图的用户，没多少人在意画师的愤怒。
围棋棋手被AI打败时，大家更代入柯洁，为棋手伤感。
数学家被AI冲击时，大家更代入数学家，会为数学家悲鸣。
但我也在想，如果故事的主角不是OpenAI而是豆包，是豆包发表了722篇数学论文，抢走了外国数学家的研究成果，我可能又不一定会悲鸣了。
我们为谁的失败而难过，往往取决于我们把自己代入了谁。
各种科学专业也危险了吗？
很多人担心，物理/化学/生物/材料之类的专业也会被AI冲击吗？
我个人觉得短期内还真不会
物理和化学中偏理论计算的部分当然会受到冲击，壁垒会迅速被AI拆掉。
但不要忘了，物理和化学领域的科研，真正靠的是广大硕博民工的劳动力啊！这绝对是AI短期内无法突破的壁垒。
许多物理、化学课题组，至今仍然在采用实验穷举法，即投入大量硕博，工作很长时间，一堆设备表征，直到试出结果。
导师只需要给硕博开3000不到的工资，他们就会在三到五年内不要命地工作。
也许你会想到使用AI+机器人做实验来替代，我跟你说，替代不了，这个比人贵多了。
再说了，AI想idea再快，真实世界依然以它的固有速度运转，整体速度会卡在硕博做实验的速度上。
毕博早上用AI生成了一个Nature级idea，准备开工，发现氩气瓶没气了，得打电话叫王师傅换一瓶。气来了，石油醚又被师弟用完了，得出去买一桶。约个电镜和AFM，满了，两周后才有位置了。
天坑专业名不虚传，这个坑虽然博士生翻不出去，但AI也翻不进来。
毕导，那你们科普博主会被AI取代吗？
按照规律，可能会吧。
像我，看到了铺天盖地的AI生成的诺奖科普视频，就默默删除了自己的新建文件夹。
但我感觉，有一件AI至今还不太会做的事：发现值得研究的东西。AI目前还不能区分正确但无聊的课题，和有趣且深刻的课题。
最近有一个很美的水滴下落的视频，好多人at我，让我解释一下科学原理。
一个悬挂在网球场看台天花板上的水滴下落时，侧面照来的灯光透过水滴投出了漂亮的尖刺状图形。
我的Agent很快就能解释这个现象。
但第一个抬头注意到这个现象、觉得它很美的，是这位拍视频的博主，是人类。
对这个现象充满好奇心，拼命at我让我出视频解释的，是我们可爱的观众朋友，应该也基本是人类。
AI懂这背后的几何光学、表面张力，但只有人类会在物理世界中看到它，并觉得这玩意好帅啊，究竟是为啥啊！
这是我做科普博主过程中最快乐的时刻。每当我觉得好玩的现象已经全都讲完了，总会有人在生活中发现神奇的新现象并告诉我，延续着我们科普博主的职业生涯。
结语
我问了一位数学博士朋友，OpenAI的成果会对你的数学研究有什么冲击吗？
他说，没那么大的冲击，因为已经果断打算跑路了。
未来物理、化学会变成什么样？科普博主这个行业会变成什么样？我也不知道。
但也许答案就藏在上面这个水滴视频里：在答案泛滥的时代，发现一个问题好美、值得被回答，成了人类最贵的能力。
要我帮你把这篇文章改得更适合毕导公众号图文的风格吗？
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