数学界大咖陶哲轩近来在一次对话里提到，AI对数学研究的冲击，就像是汽车突然涌进了城市，带来了好处也带来了麻烦。 这跟互联网降低沟通成本很像，AI也能把生成想法的成本降下来，让更多理论被提出来。可现在的问题是，研究者们得在一大堆生成的理论里挑挑拣拣，才能找到真正有价值的东西。 如果让AI去适应现有的期刊、会议、师徒这些老路子，那就像把汽车硬塞进人行道，绝对行不通。陶哲轩建议给数学界搭个新的基础设施，让人和机器能一起干活。 他觉得现在的证明助手可以帮着验证难题的结论，或者弄个自动生成的粗库给人去精修。德瓦凯什·帕特尔跟他聊起这事时也说过，虽然AI能给工具加料多了不少图表和代码，核心的数学活儿还是得靠纸笔来磨。 陶哲轩打比方说，这就好比汽车让交通快了但也堵了路。原来那些路是给人和马车修的，肯定跑不动车了。 类似的道理在编程这种科技领域也适用。他指出，AI能迅速从假设直接跳到结论，但会忽略掉很多人类研究时那些锻炼专业能力、画全景图还有探索新方向的过程。 这些思维碰撞的丰富过程，恰恰是AI所缺少的。他还提议搞一门叫“AI规划”的新学科，就是为了保留数学研究里那种“可步行探索”的特点。 陶哲轩强调得给数学界的“道路”重新升级换代，既利用AI的高效性又不丢掉人类研究的本质。这才是科技发展该有的样子——跟人类智慧相辅相成而不是互相替代。 构建这种新型基础设施，推动AI和人类研究的有机结合，恐怕才是咱们走向未来的唯一正道。