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原文作者：IT之家
AI 辅助数学证明的“冲击”与“规划”
数学家陶哲轩将人工智能（AI）与形式化方法对数学研究实践的影响，比作汽车对城市发展的冲击。他认为，AI 辅助证明可以高效地从假设直达结论，但这种效率恰恰可能丢失了人类研究过程中锤炼专业能力、勾勒数学版图、发现新的研究方向以及记录探索过程等附加价值。现有的数学体系，如期刊、会议、师徒传承等，是为人类研究者设计的“狭窄道路”，而 AI 证明往往不适合发表在传统期刊上，因为其证明思路与探索过程的叙述缺失。
陶哲轩指出，试图升级 AI 模型以产出可发表论文的做法，如同强行将汽车改造去适应为人设计的街道。他认为，更优的解决方案不是将 AI 强行塞进现有体系，而是创建适配机器的新型数学基础设施，用以补充而非取代人类的研究路径。例如，可以借助形式化证明助手验证大型数学难题的结论，或者生成自动化的粗略证明库，再由人类将其打磨成更高质量的版本。他还提议建立一门类似城市规划的新学科 ——“AI 规划”，以保留数学“可步行探索”的本质。
AI 改变研究范式，而非加速现有流程
在与德瓦凯什 · 帕特尔的对话中，陶哲轩进一步阐述了这一观点。他表示，AI 确实让他的工作“更丰富、更广阔”，例如通过更多图表、代码以及更深入的文献检索来辅助研究。然而，他数学研究的核心工作，依然依靠笔和纸完成。他认为，如果没有 AI 提供的这些附加手段，当前一篇论文的完成速度并不会比过去快太多。AI 并没有大幅加快实际研究过程，而是打开了全新的可能性。
“我认为 AI 已经把想法生成的成本降到近乎为零，这与互联网把沟通成本降到近乎为零的方式非常相似。这是一件了不起的事，但它本身并不能直接创造知识的富足。现在的瓶颈已经变了。我们突然面临这样一种局面：人们可以为一个科学问题生成成千上万种理论。接下来我们必须去验证、去评估它们。”陶哲轩解释道。
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