新任菲爾茲獎得主加入 OpenAI 專注於 AI 安全

剛獲得數學界最高榮譽，隨即宣布：我要去 OpenAI 了。

Jacob Tsimerman，這位與王虹、鄧煜一同站在領獎台上的人，一下台就向大家示範了：

數學家職業生涯的天花板時刻，能有多戲劇性。

之所以使用「戲劇」一詞，主要是因為這個人身上有太多反差：

你敢信嗎？一個相信「AI 會導致人類滅絕」的人，現在卻加入了一家 AI 公司。

他甚至寫過一篇論文，專門為「AI 如何滅絕人類」建立分類學。

他的 X 帳號只發過一篇貼文，主題是數學家將如何失業。

然而現在，他第一個失去了數學家的職業。

他還有一名學生，三天前剛用 Claude Fable 5 一夜推翻了 87 年懸案雅可比猜想，現於 Anthropic。

現在，老師簽了 OpenAI。師徒二人，一人一家。

還不止這些，Jacob 本人的傳奇故事也是一籮筐……

IMO 滿分，史上最年輕的正教授

Jacob，1988 年生於俄羅斯喀山，隨家人先移居以色列，再落腳加拿大。

2003 年和 2004 年連續兩年代表加拿大參加 IMO，獲得兩枚金牌，2004 年那枚為滿分。

16歲進入多倫多大學修讀數學，兩年完成本科課程。

2011 年於普林斯頓獲得博士學位，導師為 Peter Sarnak。之後經哈佛大學學者協會鍍金，返回多大任教，成為該校數學系歷史上最年輕的正教授。

這次獲獎，表彰的是他在 André-Oort 猜想上的證明工作。這個算術幾何領域的核心難題，此前懸置了近 40 年。

He also became the first mathematician to win the Fields Medal while employed at a Canadian university.

順便一提，這屆菲爾茲獎的含金量本身就有點嚇人：Kakeya 猜想，1917 年懸置至今；希爾伯特第六問題的動力學部分，1900 年提出；再加上 André-Oort。

三起世紀懸案，全在同一個四年週期內被解決。

In other words, Jacob is the one who emerged victorious from the strongest cohort during a mathematical "big year".

IMO 滿分、最年輕的正教授、40 年懸案終結者。

這樣一份履歷的主人，按劇本應該站在台上感謝師長、展望學科未來。

結果呢？

當地時間7月23日，費城，國際數學家大會（ICM）開幕式。

在記者會上，有人問及未來計劃，這位新科得主直接表明：將很快加入 OpenAI，專注於 AI 安全。

我認為世界正在改變。我們現在所熟知的數學職業……我不認為它還會以現在這個樣子存在下去了。

一句話，把頒獎典禮開成了轉會發布會。

OpenAI 那邊的反應速度堪比搶到限量款：

安全研究員、哈佛教授 Boaz Barak 發推：期待並「深感謙卑」地歡迎 Jacob 加入，一起推動 AI 安全。

微軟前副總裁、現 OpenAI 的 Sebastien Bubeck 也跟進：歡迎加入，接下來會非常有趣。

當大家為此感到驚喜或意外時，人們開始挖掘他這些年的研究和言論。

原來，一切都有跡可循。

他唯一的一則貼文

打開 Jacob 的 X 帳號主頁，上面顯示他是 2014 年加入的。

但十多年過去了，上面只有一則帖子，因此這則帖子就成了我們認識他的關鍵線索。

這篇帖子是他對數學家 Daniel Litt 的一篇回應，討論的問題很樸素：

問題解決（problem-solving）在數學研究中究竟佔多大分量。

他的答案是：幾乎是全部。

然後他講了一件挺「掏心窩子」的事。他說，自己幾乎所有時間都在解決問題，而只要有人解決了 Zilber-Pink 猜想的一般形式……

我的整個主要研究領域，就消失了。

整個學術社群，包括數學家、博士後和研究生，全都圍繞著這個猜想轉：拆解特例、測試策略、尋找類比。

而當這個猜測被解決的那天，所有人都得重新找問題。

He described the process as "confusing, energy-draining, neither simple nor always fun."

過去，「解決猜想的人」只能是另一位數學家，這種情況百年一遇。

現在，可能是一個模型，而且隨時會來。

具體能有多快？他在今年 AMS Notices（美國數學會公告）的訪談裡給過時間表：

五年？我覺得兩年內，它在證明定理上可能就比我們強了。到時候我們只需要說：這是命題，去證吧。

他在帖子中還做了一個思想實驗：假設你手裡有一台 AI 神諭機，任何數學命題丟進去，真假立判。

那理論構建者的日常會變成什麼樣？

你提出一個定義，然後立刻問它一千個問題。從「這些基本性質成立嗎」，到「哦對了，這個深層猜測是真的嗎」。答案不斷返回，你不斷修正定義。整個研究方向，幾天內就能開創並終結。

他對這個場景下的判斷很平靜，卻也很沉重：這與現代數學，是非常、非常不同的兩種東西。

Interestingly, he has already been living a low-end version of this kind of life.

在同一篇訪談中，他透露，AI 已經讓他的科研效率翻倍，2025 年一年他向 arXiv 傳了 5 篇數學論文。日常的工作流程就是利用 ChatGPT 和 Claude 摸清問題邊界、尋找參考文獻，並讓模型證明引理：

它提供的證明通常是錯的，但它通常能找出正確方向的方法，幫我完成 80%，剩下的由我自己收尾。

In other words, the oracle machine hasn't arrived yet, but he uses the prototype every day.

也正因為用得深，他對同行的心態格外不客氣：

數學界存在大量 cope（自我安慰），大家盯著 AI 現在不如數學家，就推斷它永遠不如數學家。

在同行聽來，這話可能已經夠激進了。

但對 Jacob 來說，「AI 兩年內超過數學家」只是他所有判斷中最溫和的一條。

他真正的判斷是：

我認為 AI 有相當大的可能性導致人類滅絕。

這不是隨口一說。2025年，他發佈到 arXiv 的第 6 篇文章根本不是數學，標題為《涉及 AI 的滅絕性未來的分類》，合作者是研究 AI 安全的老友 Andrew Critch。

摘要寫得很直接：本文對由AI引發的滅絕性事件進行分類並舉例，即所有或幾乎所有人類被消滅的場景。這些事件並非不可避免，而是我們可以努力避免的可能性。

一位菲爾茲獎級數學家，以撰寫論文的嚴謹態度，為「AI 如何消滅人類」建立了一套分類學。

既然這麼怕，為什麼還要加入 AI 公司？

他在訪談中其實也回答了：他支持暫停 AI，但不認為會發生。既然擋不住，不如進場搞清楚它、參與塑造它，否則「我們可能會被甩下」。

去 OpenAI，去的還是安全部門，邏輯就通了。

而且在帖子末尾，他提到有人聲稱做數學只是為了追求真理，還有將此視為唯一高尚的動機。

He disagrees.

我做數學，主要是因為我享受它，而且我擅長它。數學家也是人，需要錢、住房、食物、愛、鍛煉，以及各種形式的意義。如果解題的樂趣消失了，很多人可能就不想再做數學了，即便還有別的路可走。

透過這些話，我們也不難看出一些選擇背後的原因。

四人名單，也是一張「挖人地圖」

Jacob 的動向，讓另一件事變得值得盤一盤：

這四位得主現在都在哪，誰還可能被大廠盯上。

在盤前，先借用 Jacob 自己貼子中的框架。

他把數學工作分成兩類：解決問題（problem-solving）和構建理論（theory-building）。

而 AI 實驗室眼下最饑渴的，恰恰是前一種人：

Given a proposition, determining its truth value and finding a proof or counterexample is precisely the most suitable ability for training and evaluating reasoning models.

In other words, the more a mathematician resembles a “problem-solving machine,” the higher their market valuation.

請根據此標準審核名單。

王虹，目前是紐約大學教授，同時任職法國高等科學研究所（IHES）。

她與合作者 Joshua Zahl 提出的 Kakeya 猜想 127 頁證明被譽為「百年一遇」，也使她成為菲爾茲獎 90 年歷史上第三位女性得主。

在獲獎前，她已橫掃薩勒姆獎、奧斯特羅夫斯基獎、克雷研究獎、新視野獎等一長串獎項，是四人中學術曝光度最高的一位。

這樣的調和分析大牛，恰好卡在 AI 推理研究最需要的方向上。

Kakeya 類問題的求解風格，硬核估計、組合技巧、一步步逼近，幾乎就是推理模型評測集的高配版。

再加上頂級的公眾聲量，她極有可能是獵頭名單的第一行。

唯一的反向信號是：

她剛在學術界獲得 IHES 的職位，正處於「學術回報最豐厚」的窗口期，主動離開的動力不大。

Deng Yu, professor at the University of Chicago, was awarded for his work linking the microscopic and macroscopic descriptions of gases, namely the kinetic part of Hilbert's sixth problem.

在1月被悄悄告知獲獎後，他跑去密歇根湖邊走了好幾天平復心情，然後回辦公室繼續幹活，「就當無事發生」。

這個細節基本說明了一切：連獎都拿了還能「就當無事發生」的人，大概率也能對著大廠 offer 無事發生。

而且他的研究方向偏向數學物理和PDE，與當前推理模型的主戰場稍有距離，雙方意願都較弱。

看起來是四人中最不像會跳槽的。

John Pardon，石溪大學 Simons 幾何與物理中心教授，辛拓撲方向。

四人中最年輕的傳奇，在本科期間就解決了一個30年懸置的問題。

按 Jacob 的分類，他是典型的「少年解題手」出身，這類履歷實驗室看了走不動道。

不過辛拓撲屬於機器目前最難啃下的抽象幾何腹地，短期內模型幫不上他，他也犯不著幫模型。

變數在於他還年輕，如果兩年後 AI 真如 Jacob 預言的那樣開始碰硬核幾何，他會是最先感受到衝擊、也最有資本轉行的那個。

總結來說，一個已經走了，一個不缺，一個不想，一個不急。

但以目前 AI 實驗室爭搶數學家的勢頭，這份名單很可能不會穩定太久。

別忘了，過去一年，谷歌 DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 在數學人才上的軍備競賽，激烈程度不亞於爭搶工程師。