🧮AI与未来

研究数学家把大部分时间用在试图证明还没人证明过的命题上：阅读论文、计算例子、写满黑板，再把其中能存活下来的一小部分想法整理成文。多数人还要教学并指导学生。应用与产业数学家则构建并分析模型——针对市场、机械、疾病或数据——这里的数学必须回应杂乱的现实。这两种工作里，纯算术都占极小的比例。

对研究与大学岗位而言，几乎在任何地方都是如此：博士学位是证明你能产出新数学成果的资历。学术界之外的情况则宽松得多——交易公司、科技企业与政府机构会招收出色的学士与硕士毕业生——而且与医学或法律不同，法律上没有任何东西能阻止一个没有任何学位的人去证明定理。拉马努金就从未拿到过学位。

所在行业远比资历更重要。2023年美国数学家的薪酬中位数约为11.6万美元（BLS）；德国正教授通常年收入约8万至11万欧元；法国CNRS初级研究员起薪接近3万欧元。异常值出现在金融业：顶尖交易公司的资深量化研究员，收入可达教授薪水的数倍——但这只是这门职业中一小部分经过精挑细选的人群。

AI系统在2025年已在国际数学奥林匹克竞赛题目上达到金牌水平，Lean等证明助手如今也能验证研究级的论证。机器仍无法做到的，是判断哪些问题真正重要、发明能让一个问题变得可解的定义，或是为数学意义承担责任。多数研究者预期这份工作会被改造——更接近与一位强大的合作者共事——而不会被彻底取代。

阿尔弗雷德·诺贝尔在1895年的遗嘱中就单纯没有把数学列入其中；流传甚广、说他与数学家哥斯塔·米塔-列夫勒有私人恩怨的说法并无文献支持。这门学科转而建立了自己的荣誉体系：自1936年起每四年颁发一次、授予四十岁以下数学家的菲尔兹奖，以及自2003年起由挪威每年颁发、奖金堪比诺贝尔奖的阿贝尔奖。

克雷数学研究所在2000年提出的七个难题，每题悬赏100万美元：黎曼猜想、P与NP问题、纳维-斯托克斯方程与杨-米尔斯方程问题、贝赫和斯维讷通-戴尔猜想、霍奇猜想，以及庞加莱猜想。目前只有庞加莱猜想被解决——由格里戈里·佩雷尔曼证明，他在2010年拒绝了这笔奖金，在此之前也拒绝了菲尔兹奖。