陶哲轩Terence Tao的最新采访，当数学证明不再稀缺：AI时代，我们还需要理解吗？

2026年10月，OpenAI一次性发布数百份数学证明，引发了数学界的巨大震动。数学家陶哲轩认为，人类正在从一个「证明稀缺」的时代迈向「证明充裕」的时代。过去，数学家需要凭借专业知识、长期积累、反复探索，甚至一点运气，才能证明一个困难的定理。这个过程不仅产生了数学成果，也帮助研究者加深对数学的理解。然而，如今人工智能能够迅速生成大量证明，人们得到的答案越来越多，真正理解答案的机会却未必随之增加。

陶哲轩将这种变化视为数学浪漫时代的终结。过去，数学研究往往依靠个人的长期钻研，数学家在黑板前推演，与同行交流，并通过指导学生传承知识。未来，数学研究可能越来越像工业化生产，依赖大型团队和人工智能工具。尽管这种转变能够提高效率、创造新的可能性，却也可能让数学失去一些珍贵的传统。因此，他主张在教育中保留传统的数学训练，让学生先学会独立思考，再借助人工智能解决问题。

他尤其担忧，人工智能正在改变数学界的研究生态。过去，数学家会把尚未解决的问题留给学生作为训练，也会通过分享问题激发新一代研究者的兴趣。但如今，人工智能能够迅速攻克大量难题，使年轻研究者的项目可能一夜之间失去价值。更重要的是，人工智能公司追求模型性能、研究成果和商业竞争优势的目标，与学术界重视理解、人才培养和知识传承的目标并不完全一致。陶哲轩认为，数学界需要调整自身的激励机制，推动更多团队协作，同时也希望人工智能公司尊重学术共同体的传统与需求。

对于人工智能的能力，他的态度并非一味否定。以黎曼猜想相关研究为例，OpenAI取得了一项被他视为过去50年来该领域最重要的进展之一的突破，展示了将多种已有数学思路以新颖方式组合起来的能力。但这并不意味着黎曼猜想已经被证明。陶哲轩也指出，数百篇论文中既有值得肯定的创新，也有尚未得到充分审查的成果，甚至有些论文存在错误并被撤回。令他不满的是，相关公司发布成果前没有充分与正在研究这些问题的数学家沟通，发布之后也没有积极参与后续讨论与验证。

在他看来，真正值得警惕的，不只是人工智能可能取代人类完成某些工作，而是人类可能逐渐失去理解自己所创造的系统的能力。当人工智能只是一款聊天工具时，错误或许只是令人啼笑皆非；但如果它开始参与天气预测、电网运行等现实系统的管理，而人类又无法理解其判断依据，后果就可能十分严重。

陶哲轩真正关心的，并不是人工智能能否证明更多定理，而是人类能否在技术进步的同时，继续理解数学、培养下一代研究者，并保有提出新问题的能力。 他希望人工智能成为拓展人类理解力的工具，而不是取代理解本身的捷径。面对这场变革，数学界需要思考的核心问题是：哪些传统值得保留，哪些旧有方式可以放下，以及如何在追求效率的同时，不丢失科学研究最重要的东西——人的好奇心、理解力与探索精神。#微博视频精选大赏##热点聚焦##海外新鲜事# http://t.cn/AXlTL45q