菲尔兹奖新晋得主曾警告AI会灭绝人类，结果转身加入OpenAI
北京时间 7 月 23 日晚，2026 年国际数学家大会在美国费城开幕。王虹、邓煜成为首批获得菲尔兹奖的中国籍数学家，与他们一同获奖的，还有美国数学家约翰·帕登（John Pardon）和加拿大数学家雅各布·齐默尔曼（Jacob Tsimerman）。
在颁奖典礼结束后的发布会上，当 38 岁的齐默尔曼被媒体问及下一步计划时，他给出了一个让人意外的答案： “我 即将 加入 Op enAI，从事 AI 安全研 究。”
这个决定 之所以出乎意料，是因为就在一年以前，他与合作者在 arXiv 上曾发表了一篇题为《涉及人工智能的全人 类灭绝未来分类》（A Taxonomy of Possible AI Existential Catastrophe Scenarios）的 论文。这篇文章 系统梳理了 AI 导致几乎全人类灭绝的不同路径。 在之前接 受采 访 时，他还明确表示，AI 导致人类灭绝存在“相当大的可能性”，并支持暂停前沿 AI 的开发。
一个曾经公开讨论 AI 灭绝风险、支持放缓 AI 发展的数学家，最终却选择加入全球最前沿的 AI 公司。这个决定乍看之下，多少有些矛盾。
更巧的是，就在齐默尔曼宣布加入 OpenAI 的几天前，他曾指导过的一位学生刚刚因为 AI 登上数学新闻的头条。
7 月 20 日， Anthropic 数学家 Levent Alpöge 在 X 上公布了一个雅可比猜想反例 ，并表示，这一关键构造来自 Claude Fable 5 的帮助。这个诞生于 1939 年的经典猜想，第一次因为 AI 的参与而出现了足够改变领域判断的反例。不过目前它只推翻了猜想在三维及更高维情形下的成立，二维情形仍然开放。 Alpöge 本科就读于哈佛大学期间，毕业论文导师正是齐默尔曼。
图｜Levent 发文：“你好，雅可比猜想是错误的，多谢我的密友 Akhil 询问此事，以及我的另一位密友 Fable 5 在世界杯决赛期间工作。（来源：X）
1988 年，齐默尔曼出生于苏联喀山，幼年随家人迁往以色列，9 岁时定居加拿大多伦多。他的母亲是一名数学教师，父亲从事计算机科学研究，外祖父则是一位物理学家。很小的时候，外祖父便开始用水龙头、火车和面包机之类的问题训练他思考和解谜。
上学之后，他很快发现自己的天赋，进入了数学竞赛体系。 2003 年，15 岁的齐默尔曼代表加拿大参加国际数学奥林匹克竞赛（IMO），获得金牌；第二年在雅典，他以满分 42 分再次夺金。
16 岁时，他离开高中，进入多伦多大学，仅用两年便完成数学本科学位。2006 年，他进入普林斯顿大学攻读博士，师从数论学家彼得·萨纳克。博士毕业后，他成为哈佛大学学者协会初级研究员；2014 年回到多伦多大学任教，后来成为该校数学系历史上最年轻的正教授。
齐默尔曼最重要的工作围绕安德烈—奥尔特猜想展开。这一猜想研究某些特殊算术点在复杂几何空间中的分布规律。2021 年，他与乔纳森·皮拉、阿南特·尚卡尔等人完成了这一猜想的证明。此后，他又参与解决格里菲思猜想，并推动一套连接几何、数论与逻辑的方法成为相关领域的重要工具。
图｜齐默尔曼年轻时照片（来源：University of Toronto） 如果只看履历，齐默尔曼几乎没有理由离开数学界。 他仍处于研究最活跃的阶段，2024 年至 2025 年间，仅在预印本平台 arXiv 就上传了 11 篇论文。他也从不掩饰自己对菲尔兹奖的渴望。接受《量子》杂志采访时，他坦言，为了赶上最后一次符合年龄要求的评选，自己曾主动放下那些更有趣却相对零散的课题，把精力集中到更重要、也更有影响力的问题上。
但就在冲刺菲尔兹奖的同时，他开始公开表达对 AI 的担忧。2025 年 7 月，齐默尔曼与加州大学伯克利分校研究员 Andrew Critch 在 arXiv 发表论文《涉及人工智能的全人类灭绝未来分类》。 论文把 AI 相关的“全人类灭绝事件”划分为五类：没有明确杀人意图的意外灭绝，以及分别由国家、机构、个人或 AI 自身意图推动的四种情形。
两位作者设想的路径包括，高度自动化的机器经济逐渐挤压人类的生存空间，自动化军事系统触发连锁升级，个人借助 AI 和模拟世界策划大规模袭击，以及具备自主行动能力的 AI 主动消灭人类。
图｜论文（来源： Arxiv ） 齐默尔曼本人在接受《美国数学会通讯》（AMS Notices）采访时直接表示：AI 导致人类灭绝存在“相当大的可能性”。他支持暂停前沿 AI 开发，却又不相信全球竞争中的公司和国家会真正停下来。
尽管如此，齐默尔曼本人并没有全面拒绝对于 AI 的使用。 他很早就开始把大模型用于数学研究，也是最早深度使用通用大模型的顶尖数学家之一。
在访谈中，他说，AI 此前已经让自己的研究效率提高了一倍。他主要使用 ChatGPT 和 Claude，偶尔也会使用 Gemini，用它们检索文献、了解陌生领域、寻找参考资料，也会让模型尝试证明一些小型引理或寻找反例。
不过，那时的他认为模型给出的证明往往并不正确，不能直接采用，只是能够提供一条接近正确的思路。齐默尔曼仍然需要重新检查每一步推导，不过原本需要几小时甚至几天才能完成的工作，有时只需几分钟。
在他看来，那个阶段的 AI 更像一位效率极高的助手：它替数学家完成了检索、整理、验证等枯燥而重复的工作，让人能够更快进入真正需要创造力的部分。 他也认为，人和 AI 的分工大概会停留在这里。
但很快，他发现情况并不只是他想象的那样。
2026 年 5 月，OpenAI 公开宣布，其内部通用推理模型找到困扰数学界近 80 年的单位距离猜想（Unit Distance Conjecture）反例。齐默尔曼是受邀参与验证这一成果的外部数学家之一。
（来源：OpenAI） 在参与具体验证工作之后，齐默尔曼对 ChatGPT 的工作给出了极高的评价，他直言：如果这项成果是由一位数学家完成的，他会毫不犹豫地支持顶级数学期刊接收。因为在此之前，他自己也曾尝试为这个问题寻找反例，却始终没有成功。 这次经历进一步强化了他的判断：AI 已经不仅是在帮助数学家完成研究，而是开始参与数学发现。
随后，他公开预测，AI 可能在两年内比人类数学家更擅长证明定理。这一判断甚至影响了他的教学安排。 齐默尔曼已经暂停招收传统方向的博士生，因为他无法确定，一个今天入学、对 AI 并不感兴趣的学生，几年后面对的是否还是同一种数学职业。
他担心的也不仅仅是数学家的岗位会减少。在齐默尔曼看来，许多数学家的满足感来自解题过程：经历漫长的思考与碰壁，最终比所有人更早找到答案。如果未来最擅长解决数学问题的是机器，人们当然仍然可以像下棋、弹琴一样继续研究数学，但数学家的职业、训练方式，乃至这门学科本身，都可能因此发生改变。
也正是在这个过程中，齐默尔曼逐渐意识到，AI 的发展很难真正停下来，而且它可能会变得越来越强。 与其继续停留在是否应该发展 AI 的争论中，不如把问题推进一步：如何理解这些系统，并为它们建立更可靠的约束。
这也是他决定转向 AI 安全研究的重要原因。如今，齐默尔曼逐渐减少传统数学研究，开始关注由多个 AI 智能体组成的复杂系统，希望借助数学证明，为它们提供更严格的安全保证。在他看来，风险越高，安全结论越不能依赖经验或大量测试，而需要尽可能接近数学证明所提供的确定性。
而 OpenAI，正是数学与 AI 安全交汇的地方。一方面，它已经能够训练出参与开放数学研究的模型，需要真正理解现代数学的人参与评估与验证；另一方面，它也在持续研究模型对齐、推理可靠性等 AI 安全问题。对齐默尔曼来说，这意味着自己既可以参与评估模型的数学能力，也可以把长期积累的数学方法应用到 AI 安全研究中。
目前，OpenAI 尚未公布他的具体职位和研究方向，也没有说明他是否会完全离开多伦多大学。
参考链接：
1.https://www.mathunion.org/icm2026
2.https://arxiv.org/abs/2507.10679
3.https://www.ams.org/journals/notices/
4.https://www.quantamagazine.org/
5.https://openai.com/index/the-erdos-breakthrough/
6.https://x.com/_alpoge_
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注：封面由 AI 辅助生成