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陶哲轩，向来支持人工智能的应用，近日却发出警告，认为AI在数学难题上的迅速解答可能会阻碍该领域真正的进步。他指出，AI的解题速度和其“黑盒”特性会掩盖数学研究中宝贵的失败经验。若希望通过迭代获得新的理解，参与者或系统最好不要预先知道正确答案，因为这可能限制探索其他可能路径的机会。这些看似“无用”的路径，实际上往往蕴含深刻的启示。
陶哲轩特别提到“纳维-斯托克斯方程全局正则性问题”，这是数学界的重要开放问题，被视为AI辅助数学研究的典范。尽管AI工具能够解决问题并为新进展铺路，但他对当前趋势表示担忧：AI生成的答案可能会“污染”问题的本质，导致其不再推进数学的进步。
随着GPT-6 Astra的发布，这一问题愈发明显，它在孪生素数猜想上取得了新成果，将素数间隔的上界从246降低到186。尽管答案似乎重要，但陶哲轩认为，真正的价值在于研究的过程。历史上，试图解决纳维-斯托克斯方程的努力催生了许多基础而重要的理论。 龙8国际登录
陶哲轩也参与过该领域的研究，虽未能解决爆破问题，但他的尝试推动了流体计算与其他数学领域的交叉。如今，AI的介入可能扼杀这种探索的多样性。他指出，当前的共识是，问题的答案很可能是否定的，因此可能存在特殊初始条件导致解在有限时间内形成奇点。
面对这一问题，数学家们已形成明确的策略，通过设计拟设、估算近似解、验证残差等步骤来逐步逼近答案。而这些本来对人类来说极具挑战的步骤，AI却能够通过其擅长的计算能力和模拟手段来高效执行。陶哲轩认为，机器学习与人类专家的结合，最终可能会推动对这些复杂问题的解决。
然而，若AI的结果难以理解，证明的核心价值也难以体现，这让人对未来的数学研究充满了疑虑。 龙8国际登录
2026-09-09
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