陶哲轩谈AI数学研究：人机协同纠错，攻关难题仍是挑战

在探讨顶级数学研究如何开展时，菲尔兹奖得主陶哲轩分享了他的方法论，并对当前 人工智能 工具在其中扮演的角色给出了精辟的评价。

数学研究的标准流程与AI的优势

陶哲轩指出，数学家面对新问题的第一反应，通常是系统性地尝试所有在过去类似问题上被证明有效的标准方法。这些方法有时能直接奏效，有时则需要一些小的变通。那些能够发表在顶级期刊上的工作，往往是那些现有方法能解决80%问题，但剩下20%顽固抵抗，需要发明全新技术来填补空白的突破性研究。

他认为，AI工具在前半段“尝试标准方法”的工作上已经表现相当出色。它们能高效地遍历已知技术路径，并且在应用过程中犯的机械性错误往往比人类更少。陶哲轩通过测试一些自己能够解决的小型任务发现：“有时它们（AI）能发现我犯的错误，有时我也能发现它们的错误，目前大致是平手。” 这种相互校验的关系，初步展现了人机协同的潜力。

AI在攻坚阶段的局限与未来

然而，当所有已知方法都行不通，研究进入需要真正创新思维的“攻坚20%”阶段时，AI目前的表现则不尽如人意。陶哲轩观察到，AI此时倾向于随机提出一些建议，但经过推演验证，这些建议绝大多数（可能高达99%）都无法成立，最终导致研究者浪费的时间比节省的更多。

尽管如此，陶哲轩对AI的未来持开放态度。他强调，AI技术本身在持续进步，当其能力发展到一定程度时，解决问题的能力可能会有质的飞跃。他提醒我们，人类已经进入了“新的哥白尼革命”时代，人类智能 不再是唯一的智能形式。适应这种发展趋势，意味着必须深入研究人与AI如何系统性地协作，以共同推进数学等前沿科学的发展。

陶哲轩：站在人机协作前沿的数学家

陶哲轩（Terence Tao）的成就使其成为探讨此话题的绝佳人选。他于1975年出生于澳大利亚，自幼展现出非凡的数学天赋，16岁获得学士与硕士学位，20岁获普林斯顿大学博士学位，并在31岁时斩获数学界最高荣誉菲尔兹奖。他在调和分析、偏微分方程、加性组合学等多个领域做出了奠基性贡献，例如著名的“格林—陶定理”解决了数论中关于等差数列长度的长期难题。

如今，他不仅是卓有成就的数学家，也是积极拥抱并探索 AI 在数学研究中应用的先行者。他的实践与思考，为所有科研工作者如何与智能工具共处、共进提供了宝贵的参考框架。在云栈社区，我们也持续关注着技术赋能下的各种开发者 新范式。