陶哲轩Nature 撰文称「即使 AI 再强，数学也不会穷途末路」，如何理解他的这一观点？

近期陶哲轩在《自然》发文指出，AI 生成数学证明的速度已经远超人类数学家的理解速度，传统以「率先解出开放问题」为核心的激励机制已不再适用，甚至引发研究抢发、证明消化不良等问题。从数学评价体系的角度切入，讨论新机制该如何平衡解题效率与人类理解深度。 引用来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Dp6a-v6BcQ2S5cl1WyoZGg

热评：数学会不会穷途末路和数学共同体会不会穷途末路是两码事。哪怕在极端情况下，数学的行会消失了，但数学爱好者仍然存在，他们仍然可以用AI自由探索前沿数学。有很多数学PhD毕业后没有从事数学研究，转行去了业界。但他们当中其实有不少仍然对数学保持兴趣。现在很多抽卡的人就是这些quit数学的圈内人，而且他们更加无拘无束，完全不需要考虑发表和申请基金的压力，只需要考虑兴趣。那么数学共同体如何向仍然对数学有兴趣的年轻人说明 全职从事数学研究 还是一项有意义的工作？资源分配如何设置才能保证青年研究人员不面临过分苛刻的竞争环境、仍然有学术上成长的空间？这都是需要严肃考虑的问题，而且不能只是空想，要去学术界的基层调

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