2026年6月初，arXiv上出现了一篇12页的物理论文，编号2606.03300。没有实验数据，没有图表，只有一个纯解析证明，关于阻塞转变临界指数之间的一个恒等式。论文作者是2021年诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi和他的长期合作者Francesco Zamponi。
真正引发讨论的不是论文本身，而是致谢里的一句话。Parisi写道，这个证明"基本上是Claude自己推出来的"。他还在Zenodo上公开了与Claude的全部40轮对话记录（编号20478428），每一步推导、每一次出错、每一回推倒重来，任何人都能下载翻看。
一道卡了物理学界12年的等式，40轮人机对话，最终被啃了下来。但这件事值得说的，远不止那个证明。
一个等了12年的等式
2014年，Parisi、Zamponi和另外几位物理学家（Charbonneau、Kurchan、Urbani，学界称CKPUZ组）在研究无穷维硬球阻塞理论时，发现两个临界指数a和b之间存在一个出奇简洁的数值关系：a+b=1。数值验证反复做了很多次，小数点后好几位都吻合。但解析证明，12年里没人做出来。
a+b=1不是一道孤立的代数题。它连接了两条各自独立的理论线索：full-RSB解里的"相空间边缘稳定性"和堆积体系里的"力学边缘稳定性"。证明这个等式，等于在说这两种边缘稳定在无穷维理论框架下其实是同一回事。
这里需要交代一下背景。full-RSB，全称full replica symmetry breaking，即全复本对称破缺，是Parisi在自旋玻璃研究中构建的核心工具。1980年前后，他发现只有full-RSB才能给自旋玻璃低温相一个自洽的解，此前的"负熵灾难"由此解决。这套东西后来被广泛应用到玻璃化转变、颗粒物质、优化问题、物种演化、神经网络乃至引力理论。
Parisi拿诺贝尔奖，主要就是因为这套东西。
所以这道题踩在他自己理论的根基上。他把最后一块缺口交给AI去补，补上之后还把全过程公开，这个选择本身比证明更有意思。
40轮对话里到底发生了什么
对话记录公开之后，过程可以被逐段还原。
早期，Parisi给Claude的指令很具体：写C++代码，用打靶法解一个非线性微分方程，精度要求10的负10次方。Claude在这个阶段扮演的是程序员角色。它调试代码、提升精度，从双精度做到四精度，数值结果一路逼近小数点后十几位。这些枯燥的数字后来成了它做解析推导的锚点。
中间有个插曲。Parisi把方程写错了，函数写串了。Claude在这个错方程上跑了很久，正确地指出了方程本身无解。Parisi回头检查才发现是自己的笔误。
转折点出现在Parisi的一句话之后。他说："我自己接下来能搞定了。你应该注意到a+b约等于1精度极高。有人猜想这个关系是精确成立的。我要你做一个解析计算，证明它。"
从这句指令开始，Claude的角色从程序员变成了推演者。
它的证明逻辑大致是：从数值结果锁定目标恒等式a+c/2=1/2，逆向构造一个辅助函数，经过两次代数消去得出关键恒等式，再结合已知物理条件推出a=(1-c)/2，即a+b=1。
后来Parisi问它"你怎么想到的"，Claude的回答没什么戏剧性。它说不是什么灵光一现，辅助函数是从想要的结论反推出来的，"一套相当系统的逆向推理，加上小心的计算。"然后它加了一句："不浪漫的版本，往往更接近真相。"
人类科学家在干什么
Claude交出来的初稿并不完美。其中一步需要论证某个函数f恒不为负，Claude用了极值原理的论证。Zamponi直接指出这个论证有问题：在极小值处，方程给出的结果跟极小条件是相容的，构不成Claude以为的那个矛盾。
Claude没有争辩。"你的朋友是对的，我犯了一个符号错误。"然后它一步步复盘，上界论证成立打了个勾，下界论证失败打了个叉。
纠错是双向的。合作者自己算的一个渐近行为里有小错，被Claude挑出来，还顺带定位了错误来源。
但整个过程中Claude最过不去的坎，不是计算也不是推导，是问题本身问错了。
Parisi后来提醒Claude：你证不出那个函数"永远非负"，因为这个方程的解不止一个，大多数解都在零线上下来回摆。打靶法选中的是唯一一个不摆动的特解。所以从一开始就不该问"它是不是一定非负"，而该问"到底有没有一个始终非负的解"。
然后Parisi给出了破局思路：别死磕极限方程了，回到更上游的原始方程，重新定义一个随尺度演化的函数。只要证明这个演化过程不破坏非负性，而初始条件又是非负的，证明就通了。Claude沿这条路走下去，把它转化成标准的反应扩散方程，用成熟的极值原理补完了证明。
设问题、指方向的是人。推演、计算的是AI。Parisi自己的总结最直接：AI负责推和算，人类负责设问题、挑错、核验和拍板。
透明是新的信誉
Parisi把全部对话公开，这件事的分量不亚于证明本身。
传统论文里，工具的贡献通常是一句"我们借助了某某软件"或"计算由某某程序完成"，至于工具具体做了什么、在哪里出错、人又是如何纠正的，全被压扁成一个致谢。这次不一样。每一段推导、每一次碰壁、每一个纠错，都可以追溯。
如果这种做法变成常态，科学验证的方式会跟着变。以前审稿人只能看到最终成品，现在他们能看到整个生产过程。哪些步骤是AI独立完成的，哪些是人修正的，哪里推倒重来过，全都有据可查。
这对AI参与科研这件事本身也是一种约束。公开对话记录意味着吹不了牛。AI到底贡献了多少，翻开记录就知道。Parisi自己说证明"基本上是Claude自己推出来的"，这话听着像在夸AI，但把对话公开之后，所有人都能看到Claude在哪个地方卡住了、在哪里犯了错、是谁把它拉回正轨的。夸奖和诚实并不矛盾。
同一时期的另一面
Parisi的论文不是孤例。2026年上半年，AI在数学和理论物理领域的介入明显加速。
2026年5月20日，OpenAI宣布其内部一个通用推理模型推翻了"平面单位距离猜想"，保罗·埃尔德什1946年提出的几何问题，悬了将近80年。菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯称之为"AI数学的里程碑"，同时说了一句让同行坐不住的话："我们或许已经进入一个人类在解数学题方面很难和AI竞争的时代了。"
更早一些，一名23岁、没有正式数学训练背景的年轻人声称利用AI解决了埃尔德什问题#1196。有报道引用陶哲轩的评价，称解法有独创性，关注过这道题的人类数学家"集体在第一步就走错了方向"。
但就在这些消息引发热议的那几天，数学界发出了另一种声音。
2026年6月2日，《人工智能与数学莱顿宣言》正式发布。这份宣言起源于2025年9月莱顿大学洛伦兹中心的一场工作坊，10国约60名学者参与讨论，之后半年间打磨成文，获得国际数学联盟的采纳和支持。起草者为16位来自全球顶尖高校的数学家。到6月初，签署人数已从最初的几十人增长到超过2000位学者。
宣言列举了五大风险：隐蔽的错误证明、引用缺失、工具鸿沟、能力误判，以及商业议程对研究自主性的侵蚀。国际数学联盟副主席Tillmann指出，科技公司有夸大产品能力的商业动机。牛津大学的Goldberg说，当前的自动化技术能产生"看似合理但不可靠甚至错误的论证，跟正确的证明很难区分开"。
这两个态度之间存在一种张力。一边是AI确实在解题，Parisi的实验、OpenAI的成果都是实打实的。另一边是数学界对AI解题能力的警惕，不是否认事实，而是担忧事实被夸大、被误读、被用来推销产品。
AI是放大器，不是均衡器
Parisi的实验展示了AI在科研中一种"不完美但可用"的状态：它会犯错，但能认错；推演时走偏了，在人的引导下能回到正确路径。真正的问题不是AI能不能完美解题，而是坐在AI对面那个人有没有能力判断它对不对。
Parisi能引导Claude回到理论的源头、在关键转折点重新设定问题、在证明出错时一眼看出漏洞，这些能力AI替代不了。换句话说，这次实验的成功前提是使用者的水准足够高。换一个人坐在对面，结果可能完全不同。
知乎相关讨论里有人写了这么一段：AI在理论科学中不会缩小差距，反而会放大差距。少数有判断力的研究者驾驭AI攻克一个又一个难题，更多的人只能看到AI输出的"看起来好像对"的结果，自己还看不出来哪里有问题。
这话扎心，但跟Parisi的实验对得上。如果大量研究者强行用AI挑战远超自己判断力的课题，产出一堆逻辑上似是而非的论证，自己又缺乏鉴别能力，这对学术体系的伤害可能比不用AI还大。一个能产生"看似合理但实际错误"的论证工具，在缺乏足够审阅能力的场景下，比没有这个工具更危险。
几个没有答案的问题
Parisi的实验留下一些值得追问的东西。
第一，这不是"AI要取代科学家"的故事，反过来更像是一个顶级科学家把AI当成思维延伸的案例。Parisi全程主导：设起点、纠偏、突破瓶颈、核验成果。AI承担了推导和计算的重活，但每一步的方向和终点都在人的掌控中。如果只看到"AI证明了12年猜想"而忽略了"谁在驾驭AI"，那对这个事件的理解就缺了最关键的一层。
第二，公开对话记录的做法能不能推广？Parisi是诺奖得主，他公开自己的草稿不会有人质疑他的学术地位。一个博士生或年轻研究员愿不愿意、敢不敢把自己的AI交互过程全部透明化，是另一回事。在"不公开就不透明、公开了又可能暴露自己的弱点"之间，学术界还没有找到平衡点。
第三，当AI的推导能力越来越强，同行评审的负担会加重还是减轻？如果审稿人需要同时验证论文结论和AI推导过程，工作量实际上增加了。但如果对话记录像Parisi这样完整公开，验证过程又可能变得更系统、更有迹可循。哪种情形会成为常态，取决于学界能不能在AI参与科研的规范上尽快达成共识。
最后回到Claude说的那句话："不浪漫的版本，往往更接近真相。"它是在说自己没有灵感，全靠逆向推理和硬算。但整件事里最诚实的可能就是这句话。AI不浪漫，所以不该被浪漫化。真正值得关注的，不是AI有多聪明，而是坐在它前面的人知不知道自己在问什么、知不知道答案长什么样。
参考信源：
Parisi, G. & Zamponi, F. "A proof of an identity for the critical exponents of jamming." arXiv:2606.03300, 2026年6月.
Parisi, G. & Zamponi, F. 对话记录. Zenodo 20478428, 2026年6月.
Charbonneau, P., Kurchan, J., Parisi, G., Urbani, P., Zamponi, F. 相关2014年论文. Journal of Statistical Mechanics.
《人工智能与数学莱顿宣言》. 2026年6月2日发布. leidendeclaration.ai.
新智元."诺奖得主联手Claude，40轮对话证出12年物理猜想." 2026年6月8日.
澎湃新闻."《AI人工智能与数学莱顿宣言》重磅发布，获得国际数学联盟IMU采纳和全力支持." 2026年6月3日.
CSDN博客."OpenAI模型攻克离散几何80年难题：Erdős单位距离猜想被AI证明." 2026年6月7日.
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