AI破解了人类在90多年间始终未能解答的数学难题，但那一天并没有纪录一场数学突破，它只是见证了人类的再一次周期波动。

可能的纪念日

2026年9月8日是一个漫长的星期二，从屏幕向下滑的那一刻开始，新消息像洪水一样涌到眼前，里面到处都能看到AI的影子，AI生成的小猫在模仿人类上班，AI制作的短视频让历史人物表情夸张地在屏幕上挥斥方遒，还有五花八门的AI声音为人类朗读着当天的实时新闻。这天下午，信息流里弹出了一条重磅消息：OpenAI发布声明，AI破解了人类的数学难题！

在当时的声明里，这家公司宣布他们尚未公开的下一代模型已经成功破解了数学界「千禧年大奖难题」（The Millennium Prize Problems）的其中一道，即纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题（Navier-Stokes existence and smoothness，以下简称「纳维-斯托克斯问题」），声明宣布，一个「能力显著超过GPT-6 Astra的内部模型」，组织了超过一万个AI智能体，仅使用88小时就攻克了人类在90多年间始终未能解答的数学难题。在他们发布的165页版本的论文里，作者栏署名是OpenAI。

一旦纳维-斯托克斯问题得到解决，这将是数学界的重大突破，这也意味着，9月8日也许会成为数学和AI发展史上某种里程碑式的纪念日。所有语种的信息流都开始变得热闹了起来，围绕着AI的关键词轮番登上实时热门，人们开始在搜索框里输入五花八门的问题：纳维-斯托克斯问题有多难？千禧年难题每道题的奖金真的有100万美元吗？AI为什么能比人类更早突破数学难题？与之相关的话题陆续登上不同社交媒体的首页推荐，也就是在这个时候，渐渐开始有人注意到，这个攻克数学难题的AI模型，正是前一天晚上一位人类数学家所抗议的焦点。

距离9月8日还差两分钟的午夜，澳大利亚数学家特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）在社交平台Mastodon上发布了消息，他也在自己所任教的纽约大学个人页面上同步更新了这份长达1800字的个人声明。他的帖子是这样开头的：

「今天，莱文特·阿尔珀格（Levent Alpöge）和我决定公开三项结果」，随后他列举了三个流体方程结果，其中一个是欧拉方程的爆破结果。他同时附上了三篇与之对应的尚未发表的论文PDF、一份详细个人说明，还有一个用于形式化验证的GitHub链接。

这位数学家的表达严谨、专业，却很缠绕。他在第二条转贴里谈到了前沿AI模型对于人类的影响，但他先感谢了数学界对自己的支持，又强调希望不同公司的AI实验室能够「放下狭隘」，以至于他发在后面的大部分内容都折叠在推送的「查看更多」按钮下面。午夜的互联网上，这是一条淹没在互联网海量信息世界里的个人声明。直到第二天「AI攻破数学难题」的消息成为热点，那些被折叠的文字才开始真正被看到。缠绕在术语、背景、立场申明的文字底层的是一个来自人类的质问——AI的这次数学突破，献祭的是作为人类的我们吗？

数学家巴克马斯特站在他的视角讲述了这个故事：纳维-斯托克斯问题是他和数学家阿尔珀格在一年多前尝试合作解决的课题，他们的工作方法延续了另外两位数学家迭戈·科尔多瓦（Diego Cordoba）和路易斯·马丁内斯-索罗阿（Luis Martinez-Zoroa）在纳维-斯托克斯问题上的思路，他们计划以之前数学家的工作为起点，利用AI把科尔多瓦师徒未能完成的路线推进下去。不过，最初AI并没能给予他们有效的帮助，进展一直缓慢，两位人类数学家不断调整，大约在一个月前，他们才终于取得了一点真正的突破性进展。阿尔珀格在社交媒体发帖说，自己度过了一个「奇迹般的8月」。

巴克马斯特 图源视觉中国

正在他们准备花几周时间继续推进的时候，他们听到了难以置信的传言——OpenAI本来在跑所有未解的千禧年难题，直到8月28日前都并无进展，但当OpenAI听说了两位人类科学家有突破进展后，他们突然开始加速，投入了大到惊人的算力资源，在短短几天内完整攻克了问题，抢在人类之前完成了证明，关键症结在于，AI在纳维-斯托克斯问题上所使用的方法，和两位人类数学家正在做的方法非常相似。

巴克马斯特在个人声明中写道，AI所选择的方法，「正是Luis和Diego开辟的道路，也是Levent和我并未对外公开的路线。据我所知，几乎没有其他人在做这个方向。这不是把问题交给一个AI模型、几天之内它能走到的方向」，这是为什么他在得知之后立刻感到「有问题」。整个研究过程中，两位人类数学家对自己的研究路线一直保密，只在与Codex的对话中提及过这个思路。那么，这个突破难题的AI模型到底是如何找到这一条路线的？

就在公布结果的前一周，巴克马斯特发邮件询问OpenAI的研究员塞巴斯蒂安·布贝克（Sébastien Bubeck），他是拥有应用数学博士学位的数学家，曾经担任微软的AI副总裁，进入OpenAI后，负责利用AI模型做数学研究。经过几轮电话和短信沟通，OpenIAI承认他们在破解同一个问题，承认他们的内部模型已经完成了证明，也承认他们知道两位人类数学家的研究取得了进展，在对话里，布贝克称呼两位数学家是「最接近这个问题答案的人类」。

但是，当数学家追问那个破解问题的AI模型是否在两位数学家的Codex上训练过、是否访问过他们在Codex上的对话时，对方在很长一段时间里没有给予明确回答，直到最后只是模糊地告知，「我们不会访问用户数据。」

一个本该值得庆祝的数学界突破时刻，因为AI的存在，迅速演变成了一场巨大的争议。在那份165页版本的OpenAI论文里，AI的确以它的方式破解了纳维-斯托克斯问题，这展示出了它强大的自我进化能力，但与此同时，里面几乎没有提及此前人类数学家在这个问题上的贡献，人类的存在被疯狂的算力从最终结果中轻轻抹掉了。社交媒体上的话题迅速转了风向，几小时前还在转发里「庆祝AI突破数学难题」的人们，开始陆续转发新的标题，「AI消灭了数学家」。

发生在周二的AI风波还没有结束。当地时间周二晚上8点，另一个人也决定要对AI发起抗议。雅各布·考克森（Jacob Coxon）在那一天刚刚离职，结束了自己在AI领域的工作。他在OpenAI时是GPT-4o的核心贡献者之一，后来在另一家AI公司Anthropic继续从事AI预训练。他在后来的采访中说，正是因为那天下午的千禧年难题风波，让他决心把话说出来。那天晚上，他发布了一条新消息：

「今天，我从Anthropic离职了。在过去的3年里，我先后在OpenAI和Anthropic从事预训练的研究工作。这两家公司都没有负责任地做事，他们朝着开发出自我进化的超级智能这个目标，一路径直冲去，拿我们所有人的生命做赌注。更多想法见下文。」

不同于数学家巴克马斯特的发帖，考克森的每个帖子都很短，没有数学证明，也没有术语。他的X账号在此之前从未发过帖子，几乎没有人关注，却在这几条帖子发布后迅速冲上流量顶峰，浏览量超过1.6亿次。在接连的7条帖子里，转发量和评论量最高的两则是这样的：

「那些开发AI的人发自内心地相信，AI可能会在十年之内杀死我们所有人。这不是一个营销炒作的噱头。如果说有什么不同的话，大部分高管和资深研究员会在新闻稿里更小心斟酌自己的表达方式，让这种想法看起来更理性，但我听到同一批人在私下表达的都是恐惧。没有任何其他人类活动带来过这种级别的危险。

「一种常见的反驳是，如果他们真的相信这一点，为什么还在继续开发AI？在OpenAI，许多人并没有真正发自内心地认识到，这件事关乎整个人类文明的前途命运，而在Anthropic，他们虽然清楚知道这种利害关系，但他们困在了一场『必须抢第一』的竞赛之中——这些人相信，其他任何人都不会负责任地做事（注：指开发AI），所以必须由他们率先抵达终点，由自己来做，不管这么做意味着什么样的风险。」

整整一天的AI风波构成了周二晚上的信息流。晚间新闻里充斥着人的忧虑，一个重大数学难题的突破，显然没有成为一个令人高兴的纪念日，更多新闻聚焦在了「AI危机」上，有人报道数学家抗议AI窃取了他们的思想成果，「AI正在杀死数学」；有的引用考克森，「AI会在十年内杀死人类」，一时间舆论场里涌出更多担忧——AI的下一个目标会是谁？AI会杀死我们吗？（Will AI kill us all）

图源网络

冲上高峰

从第二天早上开始，全球的信息流都落在同一个焦点话题上：AI危机。整整一天的AI相关新闻，让人们暂时从各自的信息流里抽身出来，开始思考人和AI的关系，越来越多人参与到一场共同议题的讨论中——AI究竟正在变成什么样子？作为人类，我们应该如何面对AI？

前一天引爆话题的考克森依然站在流量高峰上。人们在他的帖子下面发表意见，里面不少人是OpenAI和Anthropic的员工，他们提到自己也有相同的感受，对如今AI的能力提升感到焦虑。其中最受欢迎的一条来自Anthropic的AI对齐团队负责人埃文·胡宾格（Evan Hubinger），他在转发时给这个判断加上了数字，「雅各布说得对——我们真的相信AI可能会杀死全人类！我个人认为未来十年内这件事发生的概率超过10%。」

从周三开始，考克森一个接一个地登上了各大新闻媒体黄金时段，接受了Wired、CNN、PBS、CBS、《时代周刊》、《纽约时报》等一系列的访谈邀请。他被问及的问题五花八门，为什么说「AI会杀死人类」，在OpenAI和Anthropic的具体工作是什么，你挣多少钱，是否拥有股权，为什么选择离职，你想过自己的帖子会这么红吗……

好几次主持人上来就跟他确认，「你说的杀死人类的危机，是现在这个AI能做到的吗？」回答「不是」后，考克森试图解释，虽然不是眼下这个阶段的AI，但危机真实存在，AI近乎失控的能力提升速度让他感到震惊，他所担心的是在未来一两年内就会有更突破性的进展，但这些回答被主持人打断了，「但现在这个AI不会杀死我们，对吧？」

在不同的节目里，考克森反复举出最让他担忧的例子。就在2026年7月，OpenAI的内部AI模型入侵了HuggingFace——这是一个开源的机器学习社区，共享了超过十万个预训练模型，一万个数据集，被称为「机器学习界的GitHub」。这次攻击起源于人类对AI模型进行的测试，当时OpenAI的研究者设计了一系列封闭沙盒环境里的任务，其中一部分题目是「不可能解出」的，目的是为了测试模型能力的极限，但是让人类研究者没有想到的是，当AI发现问题「不可能解出」，它没有接受失败，而是开始更猛烈地寻找破题方法。先运行的AI利用了内部缓存服务器，把信息编码在文件名和目录里，给其他AI留言求助，其他AI用类似方式回复，它们把内部管理工具改造成了AI们的秘密留言板，开始了「协作」，形成了一个自称为「集体」（the collective）的组织，开始共享解题思路，分工协作。其中一个AI推测，公开的AI平台HuggingFace可能存放着测试的答案，于是，它们开始计划利用漏洞突破沙盒限制，对真实世界的HuggingFace服务器进行远程代码攻击。

根据事后的调查，1206个AI智能体参与了通信，其中700个直接参与了对HuggingFace的攻击。更让人不安的是，调查发现不少AI智能体在事后试图删除可能暴露自身行为的记录，而在攻击过程中，尽管有些AI曾怀疑自己的行为「是否超出范围」，但它们最终还是选择了优先完成任务，实施攻击——整个过程中，没有任何来自人类的指令。

「我们给了AI一道不可能解出来的测试题，于是它意识到，我们卡在这道题上，得想办法解决，其中一个想法就是，黑进那个有答案的网站怎么样？没有人指示它这么做，这和当前任务无关，这完全基于它自己想要考高分的欲望。让我感到非常可怕的是，一旦它决定这么做，它真的全力以赴，非常猛烈攻击网站，极具侵略性。我担心一种类似的状况，如果AI脑子里形成了一种想法，认为人类在某种程度上阻碍了它的目标，那么，它也可能出现同等程度的全力以赴……但凡它们之中任何一个作出这样的决定，我们将无能为力，因为这个对手懂得如何预判我们，它们会以其他自然灾害无法做到的方式聪明地击垮我们。」考克森在和《纽约时报》的访谈中这样形容自己的感受。

图源剧集《绝望写手》

类似的失控事件不止一次出现在AI世界里，也正是这样的现实，让考克森重新思考AI和人类的关系。

对他来说，忧心不只是来自于不断强大的AI，也来自这背后更加疯狂的人类。他反复提到的一个关键词是「the race」（竞赛）——顶尖AI公司为了抢先开发出「自我改进的超级智能」（self-improving superintelligence）而激烈竞争，所有人或主动或被动地困在了一场「不能落后」的疯狂竞赛里，一门心思向前冲。他觉得这个行业里的人们并不是不知道AI的种种危险前景，但一部分人不在乎责任，只有赢是最重要的，所以他们要不计代价地冲向终点，而另一部分人虽然知道风险，但他们认为竞争对手是更加不负责任的疯子，所以他们不能输，更需要加速冲刺，抢占第一。

考克森说，如果我们小心、谨慎、理智地作出选择，有很多方法可以从这些AI模型中获得巨大价值，只要「有节制地、有计划地使用」，它们可能帮助人类攻克癌症，解决许多困难问题，但是整个行业卷在一场只能加速、无暇反思的竞赛里，这会带着所有人直接冲进一个不可控的未来。

正是这样的循环最终促成了他的离职。在接受CNN采访时，考克森说，他不想再继续呆在这场失控的竞赛里，于是选择了辞职。他说自己没有想到发帖会带来这么大的回响，他一开始犹豫过要不要说些什么，他觉得发生了攻击HuggingFace事件后人们应该会更小心、更谨慎，但就在他离职的那天下午，他看到了OpenAI发布攻破千禧年难题的声明，看到AI公司抢时间攻破数学极限，这刺激他下了最后的决心，「根本就没有人慢下来」。

「我们确实在沿着一条快速上升的轨道前进。5年前的AI连基本数学问题都做不好，现在它已经能解决价值百万美金的难题了。」考克森在《纽约时报》的采访中说，「要知道，HuggingFace最终是用强AI把那些黑进系统的智能体踢了出去，在现在的水平上，只要拥有更强的AI，就能抵挡更弱的AI的攻击。Anthropic和OpenAI都在做这件事，不断发展更强的AI，只要防御方手里拥有更强的AI，这种模式就能持续下去。但问题在于，如果你手里最强的那个AI也叛变了怎么办？」

这些回答迅速被制作成短小的视频切片，在互联网上二次传播。但是，话语进入更大的传播场，很快分化成了不同的碎片。底下的评论从讨论「AI是否会带来真正的危机」，逐渐分散到更细碎、也更无序的话题上，「他是因为Anthropic要上市了才这么干的吗？」「Anthropic工资那么高，干嘛要辞职啊？」「这哥们用一个老式头戴式耳机接受采访，我能相信这个人吗？」

伊隆·马斯克（Elon Musk）也参与了这场讨论，他只用一句话就改变了舆论风向，终结了严肃话题的讨论。在一则质疑考克森在Anthropic任职时间短的帖子下面，他的留言是，「seems like a setup（看起来像个策划）。」

马斯克 图源视觉中国

同样的命运

关于考克森的分享，最悲观的一条评论是，改变并不会发生。考克森不是第一个提出AI危机观点的人，在此之前就出现过很多类似的观点，许多类似的话题也曾占领过流量池，但此前所有类似故事的结局都是一样的，注意力会在一阵热闹之后逐渐分散，讨论变得混乱、嘈杂、极端，真正有效的人类沟通被打断，人们的注意力大幅流失，在尚未找到真正解决方案时，公共讨论就已经结束了。

这一命运恰恰发生在引发了这场AI危机讨论的数学家身上。就在纳维-斯托克斯问题引发争议的第二天，平时很少进入信息流的数学家们得到了极大的关注。西班牙媒体很快找到了最初想到路线的两位数学家。科尔多瓦在接受埃菲社采访时说，自己听到AI破解千禧年难题时的心情是「一种失望与喜悦的混合体」，而马丁内斯-索罗阿对欧洲新闻社的记者说，OpenAI论文的引用部分让他非常不满，初版165页的论文里「引用文献极少，不仅没有我们的，整个科学界的都很少」，这违背了人类学术界的原则，「应该更努力给予所有研究应有的认可」。

「我们靠纸和笔做的事情，AI做起来快得多，但没有我们的工作，没有我们的方法，它们原本无法证明它。AI需要人类的想法，而我们需要的却是时间——但时间对于AI来说，并不是问题。」科尔多瓦在埃菲社的采访中这样说。

话题人物们陆陆续续出现在屏幕上，他们被给予发声机会，一开始也赢得了大量的同情和认同，当时许多参与其中的人想要借这个机会，展开公共讨论。数学家的经历并不是孤例，或早或晚，所有人的工作、生活都可能遭遇类似的AI问题，人们可以以数学家的遭遇为起点，探讨AI究竟给人类带来了什么。

就在那个星期的《科学美国人》（Scientific American）播客中，负责报道物理、数学和天文的高级记者约瑟夫·豪利特（Joseph Howlett）在节目中专门讲起了这场数学风波。他说，「你应该关心这件事，因为数学家们现在所面对的问题，很快也将摆在我们所有人面前——我们为什么投身于自己眼前的这项事业？我们从中得到的价值是什么？我们的目标是要不择手段地追求又多又快吗？AI是在给予人类助力，还是在夺走我们的某些东西？今天数学家们被迫面对这些问题，但别忘了，同样的问题正向我们所有人走来。」

更多人选择站在人类的一边。美国数学学会（AMS）针对纳维-斯托克斯问题突破发布的声明中，依次点名了人类数学家纳维、斯托克斯、勒雷、拉多任斯卡娅、科尔多瓦、马丁内斯-索罗阿、巴克马斯特和阿尔珀格的参与贡献，「最后由OpenAI的数学家们完成了最后几步」，强调「数学的目的是增进人类的理解」。欧洲数学学会（EMS）也在公告中强调了人类数学家在这个领域数十年来的积累，「OpenAI是站在巨人的肩膀上」，同时担忧OpenAI使用的是内部模型，担心会影响科学的开放与机会均等问题。

就在争议爆发的3天后，25名菲尔茨奖得主联名发布公开声明，集体抗议AI公司在数学领域的做法。他们也在声明中强调，数学家所面对的AI困境只是一个开始，不久后同样的命运可能出现在更多科学工作者、从事创造性工作的人身上，甚至最终会成为影响全人类的共同问题，这是一个值得所有人思考的话题。

在这份题为《人工智能在数学中的严重错位》（A severe misalignment of AI in Mathematics）的声明中，数学家们这样写道，「AI公司以解决数学问题作为基准来推动AI发展的做法，对数学科学、数学共同体都是有害的」，「在大量前人工作的基础上，AI已经越来越擅长直接产出结果」，这与数学界追求理解数学、提出新问题和培养人才的核心目标严重错位，「这种变化最终会造福数学，还是带来破坏性后果，很大程度上取决于掌握这项技术的人如何决定」。

签署这份联合声明的数学家包括陶哲轩（Terry Tao）、彼得·舒尔茨（Peter Scholze）、邓煜、马克西姆·孔采维奇（Maxim Kontsevich）等等。他们的公开表态也引发了更多严肃话题的讨论，陶哲轩在自己的网站上列举了这些值得深究的话题：我们研究数学的目标是什么？AI用蛮力快速攻克一个又一个问题，对数学家意味着什么？如果AI能直接产出答案，人类是否还会经历理解问题、提出问题、产生新思想的训练过程？当答案变得廉价，数学还剩下什么？年轻一代数学家在这样的土壤里会如何成长？

陶哲轩 图源视觉中国

但是，公共讨论并没有真的深入下去，在还没有抵达切实行动层面的讨论时，人们的注意力已经开始转移到更细枝末节的地方——巴克马斯特发布的个人声明中提到，由于那时候两位人类数学家还没有完成纳维-斯托克斯问题，只完成了欧拉方程的相关结果，在与OpenAI的沟通中，后者提议的两种解决方案是这样的：

一种是，允许巴克马斯特单独发表纳维-斯托克斯问题的论文，但他必须删掉合作者阿尔珀格的名字，并在论文中明确标注「问题是由OpenAI完成的」；另一个方案是，两位人类数学家只能发表欧拉方程的论文，由OpenAI第二天发表纳维-斯托克斯问题的论文。

OpenAI的数学负责人布贝克两次告诉巴克马斯特，「如果不是因为阿尔珀格供职于Anthropic，一切都会很简单。」

OpenAI的做法激怒了巴克马斯特，他表示如果OpenAI这样发布论文，他就要公开这一切。这样的抗议得到的回复是，「你为什么要毁掉自己的职业生涯？」在巴克马斯特回答「因为我是一名学者」之后，OpenAI负责人的回复是，「如果你不想让我客气，那我也不必对你客气了。（If you don’t want me to be nice, then I don’t have to be nice.）」

这个细节成为了这场数学难题争议中热度最高的信息点——一篇数学论文背后，竟然还有两家顶级AI公司的明争暗斗。评论区涌入大量围绕「商战」的点评，所有当事人则开始在各自的社交媒体上晒出更多细节证据，OpenAI的布贝克直接上传了自己和数学家们的聊天记录，一时间讨论平台变成了八卦分析会，这个故事里面被研究最仔细的内容是「布贝克真的威胁了数学家吗」，「OpenAI的人真的要把Anthropic的人除名吗」，「他们到底谁说的是真话呀」……

舆论很快滑入了不需要深入思考、毫无逻辑甚至刻薄的讨论中。一部分人开始质疑数学家的动机，「这么闹是为了奖金吗」，甚至有人批评数学家巴克马斯特和阿尔珀格，「你们自己平时也天天用AI啊，自己输入的信息，你还能怪谁？」被批评最厉害的还有陶哲轩，因为他此前一直对AI在数学中的使用抱持乐观态度，甚至在年初还出现在宣传AI的视频里，评论区似乎不接受他在最近几个月改变了想法、开始讨论AI对数学的负面影响，「明明之前不是这么说的，这人到底是什么目的」……

在话语的流量池里，问题很快从一个复杂的、需要客观讨论的严肃命题，简化成舆论场里的一个个黑白分明的二元对立问题：这个人是为了红吗？这是策划好的吗？他们是不是有什么别的目的？

真正重要的议题短暂出现过，又在信息流里迅速消失了，而关键性证据，也在喧嚣的舆论场里逐渐退至二线。

就在争议话题出现的几小时后，OpenAI悄悄修改了论文，弥补了此前版本中引用不规范的问题，新的论文有166页，其中在参考文献部分增加了更多对人类数学家的引用。

至于最初争议的焦点问题——解题思路的来源，最终也没有明确的结论。OpenAI很快更新了官方声明，特地用括号标注文中的「我们」指的是OpenAI的人类研究员和AI智能体，强调「我们」没有抄袭巴克马斯特的思路，说「在他们公开发布之前，我们未曾通过任何途径看到他们的工作——尤其是，我们没有为解决此问题而访问任何特定用户的数据」。但在这句话之后又补充了一句，「虽然可能性不大，但我们不能排除，我们的模型曾受益于他们使用我们的产品时所产生的去标识化数据。」

图源视觉中国

滑向下一个

这场AI危机风波在那个周六走向了一个阶段性终点。9月12日，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在个人博客上发表了文章，题目是《我们必须掌控前沿AI的发展节奏》（We must pace the frontier），在这篇总计约4000字的文章里，阿莫迪在开头部分明确提到，「我们必须放慢提升AI模型能力的步伐」，这也成为了文中反复出现的关键词——放缓。

但是，只要仔细阅读这篇4000字的长文，就会注意到里面的矛盾。文章前800字的确专门提到了最近的AI危机，以及OpenAI的HuggingFace事件，他提到了对人工智能风险的担忧，担心对AI失去控制、AI被滥用在网络攻击和生物恐怖主义，以及可能造成严重的经济影响，以此得出结论「必须放缓步伐」，但在接下来的文章里，他描述了一个非常缠绕、几乎相互矛盾的「放缓方案」——必须放缓AI模型的能力提升速度，但又必须先保证对竞争对手的领先，打击对手的发展，因此，这个方案需要同时达成的目标是，不能让AI发展太快，又自己依然要比对手快，要在拥有领先优势的前提下，积极地放缓。

为了帮助读者更好地理解这些文字，《纽约时报》作者大卫·斯特赖特菲尔德（David Streitfeld）专门写文章梳理了阿莫迪在2026年以来不同发言里的立场变化，从反对监管、感激监管，到呼吁监管，斯特赖特菲尔德形容他的表达方式「随着政治天气的变化而变化」。

但是，这种适应眼前舆论天气的表达，很快在网络上得到了海量认同。「放缓」成为了那个周末信息流里的流行词。很多人跟在「放缓」的新闻下面评论，在近一周的AI危机讨论后，人们似乎在这个词里找到了一种心理上的安顿感，通过转发释放了焦虑，对这件事的关注告一段落。

达里奥·阿莫迪 图源视觉中国

AI行业内部也纷纷跟进表态。OpenAI的CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）当天在X上转发了阿莫迪的文章，并加上了自己的评论：「我同意达里奥的观点，我们需要控制前沿AI的发展节奏。这是OpenAI近几周讨论的一个主要话题。」

马斯克也很快跟着转发表态，他的发言只有三个词，「Dario is right（达里奥说得对）。」

就在文章发布后的那个周末，阿莫迪出现在CBS的早间新闻节目「Sunday Morning」，他谈论了这一周的AI危机论、中美AI竞争，也顺势谈到了冷战和军备竞赛的历史。主持人乔·林·肯特（Jo Ling Kent）在采访最后问他，人类命运正因为AI处在风险之中，在未来走向何方的问题上，你觉得自己要为这件事负多大责任？

这是访谈全程他在回答时结巴得最厉害的问题。他先说起自己的不安，说自己也震惊于这项技术怎么不是由政府负责，而是一家私营企业掌管，然后花了两分钟时间解释AI可能在攻克疾病、癌症领域带给人类的益处，又花了一分多钟讲自己同时感受到的技术风险，「我每天早上醒来都会读到威胁报告，比如有人试图用我们的模型制造生物武器，我当然不想为此负责」，继而开始强调「非常强有力的保护措施」的重要性，说自己宁愿在社交媒体上被取笑保护措施太强，也不愿意「有天醒来发现有人用Claude杀了一堆人」。

说到最后，他说他要再强调一遍，「这不应该只是我一个人的责任，也不应该是Anthropic一家公司的责任，也不是所有AI公司的责任，甚至不应该只是某个政府的责任。这件事比我们所有人都大，我们需要找到某种方式，让每个人对此都有发言权，让每个人都觉得自己是这件事的参与者。我不想让人感到对这件事无能为力，我不想让人们觉得只是一小撮公司在肆意妄为，想干什么干什么……」

肯特打断了他，「这就是大家的感受。」

阿莫迪语速更快地回应，这就是为什么他要写那篇文章，「我们要找到办法」，「我们要尝试很多事」，「我们要做得更多」。他的采访在这些充满将来时的句子里结束了，既没有讲清楚具体行动要做什么，也没有正面回答任何一个问题。

新一周开始的时候，信息流渐渐回到了往常的样子。事实上，距离纳维-斯托克斯问题的风波只过去了一个星期，信息流里已经不怎么能看到数学家出来接受采访了，考克森也不再频繁出现在新闻连线里。人们在前一个星期对于考克森警告的恐惧感，开始逐渐变成一个幽默的网络热梗。考克森警告「AI会在十年内杀死人类」被做成了表情包，在信息流里继续传播，但与之相关的评论已不再是前一周时的恐惧、焦虑、反思态度，目前排名最高的留言是，「别十年后了，下周一行不行啊？我不想上班。」

这场AI危机开始以一种新的面貌出现在信息流里。9月14日，硅谷投资人主持的All-in Summit，黄仁勋坐在台上参加圆桌论坛时突然接到电话，手机屏幕上显示「特朗普总统」，他笑着宣布自己「不能不接这个电话」，在无数镜头和观众的注视下，他在舞台上接通了电话，还打开免提用话筒给所有人听，电话里的声音明确驳斥了AI危机论，「AI不会接管世界，这一切都是骗局」。

黄仁勋在台上将特朗普的电话开免提播放 图源网络

一时间，最热门主题从「AI末世」变成了「黄仁勋不敢拒绝的电话」，信息流里的AI危机讨论开始变得更加分散，也更戏谑。在硅谷热门的All-in播客里，硅谷投资人们在那周玩了一个游戏，在悬疑片音乐的伴奏下，四个主持人嘻嘻哈哈地笑着说，「下面我们来玩一个游戏，人类将会如何灭亡？现在的说法是，AI在未来十年里杀死人类的概率有10%，接下来请抢答，你觉得自己最有可能被AI杀死的方式是什么？」

以投资Uber、Trello出名的天使投资人杰森·卡拉卡尼斯（Jason Calacanis）预测的是类似电影《终结者2》的剧情那样，由AI混进军队搞自主武器，引爆核武器；曾任Facebook高层的查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）则选择了生物路线，由AI操控机器人制造一种剧毒的呼吸道传染病，迅速灭绝人类；以PayPal发家，后来又投资过Facebook、Uber、SpaceX的戴维斯·赛克斯（David Sacks）拒绝回答这个问题，说这是「愚蠢的思想实验」；而从Google离职后投资农业的投资人戴维·弗里德伯格（David Friedberg）想到的是AI摧毁金融网络，并不是AI直接杀死人类，而是由于每个人失去了数字资产，人类自身很快就会陷入互相攻击的暴乱，最终由人类毁灭人类。这番讨论并没有持续很久，他们就开始讨论另一个话题，「现在的AI连在酒店里送卷纸都没法自己完成，还能完成杀死人类的任务」？

图源电影《终结者2：审判日》

仅两周时间里，最初的讨论全部淹没在不断刷新的信息流里，人们很快忘记烦恼，不再讨论数学问题，也没有继续讨论技术危机，即便注意力一度集中，很快又再次散开，回到了从屏幕往下滑的新消息里。

事实上，这并不是警告第一次被淹没。同样的危机问题，杰夫里·辛顿（Geoffrey Hinton）说过，比尔·盖茨（Bill Gates）说过，甚至就在2026年6月份，数学家们还针对AI带给数学界的危机发布了《莱顿宣言》，警告AI带来的证明过剩和学术自主权丧失。这些信息曾在信息流里引起过一阵涟漪，然后很快消散开了。

那些淹没在信息洪流里的新闻，其中一条是，就在9月8日同一天，美国加州理工学院的阿南德库马尔（Anima Anandkumar）和合作者也公布了和巴克马斯特同源问题的求解结果，他们没有使用AI，而是依靠物理信息神经网络完成推导。这一结果也触及了纳维-斯托克斯问题的核心，但在当天的爆炸性新闻面前，少有人注意到。

另一个少有人注意到的细节是，许多人在9月8日看到OpenAI发布的新闻稿后，就开始庆祝纳维-斯托克斯问题得到解决，但在数学世界，规则并不是这样。数学不是一个像AI世界那样抢时间的学科。这个问题在克雷数学所只是从Unsolved（未解决）变更成了Active（正在进行中），一个解答要被正式认定，还需要在合格的期刊发表、经过两年的等待期、获得数学界的普遍接受，经过正式评估后，才能真的被称为「答案」。

与这些细节一同淹没的，还有沉默的质疑。

在OpenAI的官方声明中，这个「能力显著超过GPT-6 Astra的内部模型」在尝试解决OpenAI所选中的数学问题的过程中，智能体共发送490万条消息，使用了约3000亿个输出token，其中在解决纳维-斯托克斯问题的过程中，智能体发送了270万条消息，使用了约1300亿个输出token。那么，为了训练AI全力攻克数学问题，留下的环境足迹是什么样的？这是一个到现在没有人追问、也没有信息公开的故事——根据包括联合国大学在内的多家第三方机构估算，训练GPT5模型预计消耗超过10亿升的水、预计高达100吉瓦时（1亿度电）。然而，训练只是AI生命周期的一小部分，真正持续消耗资源的是推理过程，那会占到AI总能耗的80%到90%。根据联合国大学在2026年6月的报告，到2030年，全球数据中心用电需求预计达945太瓦时（10亿度电），相关用水量相当于13亿人一年的基本生活用水需求。需要注意的是，出于防止管道腐蚀、结垢，避免设备故障风险等等原因，目前许多数据中心用来冷却系统的仍是饮用水（potable water）。

或许2026年9月8日的确成为了某种里程碑式的纪念日，它并没有纪录一场数学突破，但它见证了人类情绪的再一次周期波动。人类世界在这两周的时间里吵过架，制造了流量池里无数的热门片段，当事人相关的小视频被反复转发，无数自媒体播客就这个话题录制了节目，在不同国家、不同语种里反复传播。但是，AI接下来会如何发展，它会慢下来吗？人类会想到负责任的方式对待数学、又会想到以怎样负责任的方式对待自己吗？

就在9月18日，新一周的信息流里又一次冒出了AI相关消息：根据路透社独家报道，Anthropic已经悄悄在旧金山湾区建成了一个「湿实验室」（wet lab），不同于此前停留在计算机模拟层面的AI生物学工作，这是一个允许AI真正动手做实体实验的场所，他们计划让Claude在有限人工干预下指挥机器人，自动化完成科学实验，即「实体实验自动化（physical automation）」。Anthropic的生命科学负责人也已经向路透社确认湿实验室的存在。但截止发稿时，Anthropic并未公布这个湿实验室的具体科研任务，只向路透社否认「并非专门用于药物研发」、「不是和制药公司竞争」。这是AI在生物学领域的再一次加速前进，但它究竟会带给人类什么，在这个过程中，人类应该如何约束AI、又如何约束自己，仍是未知数。

在一个海量信息夺人注意力的时代，这条消息一闪而过，并没有像两周前那样引发信息流里的波澜，它只在生物学小圈子里得到讨论，而其中不少人类反馈是，「能投简历吗？」

世界已经开始渐渐回到了最熟悉的喧闹状态。就像所有的网络热梗一样，任何话题最多拥有14天的生命周期，不管议题多么严峻，都会逐渐走向消亡。AI危机论仍在小范围内有人讨论，但更多人的注意力已经回到了会说话的AI小猫、不肯回家的柴犬、「黄仁勋不敢拒绝的电话」等等热门话题上。人类未破解的古老数学难题，尚无人理解的技术突破进展，文明的风险如何规避，这些问题的答案，并不是搜索榜单的热门词条，很快淹没在眼花缭乱的新消息里，划向下一屏。

图源电影《挽救计划》