陶哲轩把科学比作远足。你听说远处有个瀑布，于是和朋友出发去找它。路上要画地图，可能迷路，但迷路时发现了别的有趣东西。快到瀑布时，你看到远处还有一个更壮观的瀑布，虽然这次到不了，但你把它记下来留给未来的探险者。整个过程都有价值。

AI工具像直升机。它直接把你飞到瀑布跟前，看一眼，飞回来。目标高效达成了，但你对这片地形一无所知，也没发现那个更壮观的瀑布。

开普勒的故事可以说明这一点。他最初提出了一个美丽但错误的理论（用五个柏拉图正多面体解释六颗行星的轨道间距）。拿到了Tycho Brahe的高精度观测数据后发现理论和数据不吻合，经过多年挣扎才放弃圆形轨道、找到了椭圆。

如果开普勒和哥白尼有AI呢？在哥白尼之前，最精确的模型是经过希腊人、阿拉伯人和印度人几百年微调的地心说模型。哥白尼自己也承认，他的日心说模型在预测精度上不如地心说。如果当时有AI做模型比较，AI很可能会因为日心说的早期预测精度不如地心说而直接把它排除掉。只有在开普勒把圆形轨道改成椭圆之后，日心说才比地心说更精确。

"AI太快了。" 它可能overfitting，过度拟合数据，造出一个和真实机制毫无关系但完美吻合数据的复杂模型。数据拟合的好坏并不是判断一个科学理论正确与否的唯一标准。真正的科学进步需要时间消化，需要一个理论和其他所有已知事实之间的契合度被慢慢检验。

这段文字很有趣。