年初的时候我用 CodeBuddy 做了个微信小程序，叫「极简单词本」。整个过程我几乎没写代码，只是反复告诉它：界面要极简，每天几个词，背完能划掉。生成、试用、不满意就再说一遍，然后一步步往下推进最终生成成品。
我感慨了一句：AI 替代其他人工的可能性有多少我不知道，但它天然地替代了程序员这种注重语言规则和逻辑的工作。
现在看，这话说对了一半，也说浅了。
9 月 21 日，GPT-6 Astra 在哥德巴赫猜想的弱化版上取得突破。我不是数学家，用大白话说：这个猜想问的是每个大于 2 的偶数能不能拆成两个素数之和。快三百年，人类从「9+9」推到陈景润的「1+2」，最后一步始终没人迈过去——素数住在乘法世界，猜想说的却是加法，中间没桥。
Astra 没硬拆素数，换了个「替身」：证明每个大于 2 的偶数，都能拆成两个「质因数个数为奇数」的数之和。它顺手甩掉了前人两个包袱——不必依赖尚未被证明的广义黎曼猜想，也不用「只对足够大的偶数成立」。说明白点：这不是哥德巴赫猜想被证明，最后那一步还挂着。
真正让我愣住的，是它怎么证的。它没靠算力硬撞，只是把「加法上拆不开」绕着圈变成了「乘法上说不通」，让矛盾自己冒出来。
说白了这就是：把问题换一种问法，换成自己能解的那一种。
这一点我太熟了。我做小程序时也不是真「会开发」，只是把「我想要个背单词的东西」翻译成 AI 能照着执行的说法。难题丢给它，它能掰成一百道能做的小题。
这让我想起早年读的《麦肯锡方法》。书里有个三段论叫「空雨伞」：天上有云是事实，可能下雨是判断，出门带伞是行动。但我后来越琢磨越觉得，值钱的不是后两步的推演，而是最前面那个「空」——你得先提对问题。书里有句话我至今记着：企业目标定错了，后面解决得再漂亮的问题，从根本上都是错的。
Astra 做的，正是极漂亮的「雨到伞」：命题递过去，它能把「拆不开」翻成「说不通」。可「该不该出门、伞给谁打」是「空」，是目标本身。哥德巴赫猜想三百年没人放弃，不是因为它有用，是数学家觉得它美——这种东西写不成规则，机器不会替你选，更没资格替你喊停。
所以那句话我改一下：AI 接管一切能被写成规则的工作；人剩下的，是先提对问题，再为它负责。
一个不是程序员的人做出了小程序，一个不是数学家的人在读哥德巴赫——我大概正站在这条交界线上。
2026年9月22日
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