本文来自微信公众号： 自然系列 ，作者：Nature Portfolio
导语：
最近，AI与数学研究的关系引发热议。今年4月，陶哲轩曾接受《自然》采访，并分享了当时他对AI的一些思考。访谈中，他谈到了AI在数学研究中的潜力与局限，并提出研究者需要重新思考什么是数学证明、什么是论文，以及数学工作的使命。
时隔数月，当相关讨论持续升温，再回看这篇访谈，也许能为理解当下争议提供更多视角。
原文作者：Davide Castelvecchi
菲尔兹奖得主陶哲轩探讨了这项不断演变的技术正如何改变着数学家的工作。
陶哲轩（Terence Tao）一直在探索数学与AI的交叉领域。来源：David Esquivel/UCLA
通用人工智能正在全面接手数学？各路媒体都在说，AI正从上到下“重塑”数学界。许多数学研究人员表示，AI的实际能力常被吹嘘过头，目前还不是数学家这个职业鸣丧钟的时候。但老实说，过去一年里，AI已经能从求解中学生数学题进化到能辅助研究型数学家的日常工作了。
加州大学洛杉矶分校的数学家陶哲轩（Terence Tao）一直引领着用大语言模型开展实验的工作，这些模型包括OpenAI的GPT、Anthropic的Claude，以及Google的Gemini。特别值得一提的是，他参与的一个项目用一个1000多个问题测试AI系统的能力，从主流猜想到小众陈述。这些问题都是已故匈牙利数学家保罗·埃尔德什（Paul Erdős）毕生所积累下来的。
不久前，陶哲轩与伦敦考陶尔德艺术学院的艺术史学家Tanya Klowden合作解读了AI对科研界乃至全世界的影响。他们以数学为测试案例，呼吁全社会接纳AI技术，同时秉持以人为中心。他们已在arXiv[1]上发布了一篇论文草稿，并拟将发表在最新一期的《布莱克威尔数学哲学指南》（The Blackwell Companion to the Philosophy of Mathematics）上。《自然》采访了陶哲轩，请他谈谈AI技术正如何改变他的行业。
为何您认为一定要思考快速发展的AI技术有哪些影响？
我觉得，AI并不是文字处理器或网页浏览器那样的一个普通技术。AI迫使我们反思一些根本问题——何谓数学证明？何谓论文？我们这一行的使命是什么？如果我们不去问这些问题，科技公司就会帮我们回答这些问题，或是让位于财政资助来决定。所以我们必须先行一步。
数学为什么是AI的下一个风口？
AI在其他几乎任何应用上，最大的硬伤是会出现难以核实的错误。但在数学上，基本唯独在数学上，你可以自动核验它的输出是否正确——至少当这个输出是某个定理的证明时，可惜这不是数学家唯一的工作。因此，AI公司逐渐认识到，他们最不容置疑的成功——如果真的能实现——将来自数学。
在我看来，AI的许多用途是存在风险和争议的。而在数学方面，这些弊端则会少很多。
AI时代，整个数学领域会发生哪些变化？
这一行的职业描述会有很大变化。遗憾的是，如果一名研究生拒绝“染指”AI系统，坚持以过去的方式去做证明，那么他的机会可能大大减少。而那些以传统方式认识数学，但又擅于使用新工具的人则能立于不败之地。
我认为AI不会取代数学家，但AI可以成就他们。今后可以转向一种劳动分工：我们来决定哪些问题需要证明和值得研究。AI能给我们即时反馈。我们可以提出定义和猜想，让AI马上评估这些想法。但谁知道呢，一切都在变化。
但我们不能再墨守智力的传统含义。我认为人类倾向于用“以人为中心”的角度去思考各类智力任务，而我们要明白这并不是唯一的角度。
数学家们的态度如何？他们愿意接受AI吗？
各种态度都有。你可以看到“悲伤五阶段”轮番上演——否认、愤怒、讨价还价、抑郁、接受。我觉得其实到处都一样，但“否认”这个阶段应该快要结束了。
AI模型的数学解题能力有多强？
曾有一段时间，你可以说AI只是在学习文献里的证明，也可以说AI解决了一个以前没人关注过的简单问题。但最新进展令人刮目相看。我们已经看到AI开始解决人们关注的问题了——可能也有运气的成分。
这还不是常态，而且有很多问题；AI没有取代人类的工作。但想要否认这些工具的能力越来越难了。
您能介绍一个特别成功的案例吗？
在我最了解的数学领域，最近一个备受瞩目的案例是“第1196号埃尔德什问题”（Erdős problem#1196）。和目前AI解决的大部分埃尔德什问题不同，这个问题已被多位数学家集中研究过，但AI给出了一个人类完美错过的简短证明。可以说，这个AI生成的证明偶然发现了解决该领域问题的一些新方法，但我们仍需评估这些方法对其他问题是否具有泛化性。
您认为几大主流模型之间有差异吗？
有一些。我的感受是，ChatGPT的出错率较少，更适合非常严谨的数学家，但它的写作方式太像机器人了。Gemini能生成很好看的图片，但它的输出太啰嗦。Claude速度快一点，解释更清晰：用起来更像个人。它更擅长对话。其中很多都只是默认提示（default prompting）的差异：如果你改变提示词，这些模型其实会很相似。
AI有哪些主要局限？
AI工具目前的一个缺点是，你和它们的对话只能局限在某种程度上。它们对自己的“所作所为”没有永久记忆。目前而言，定义新概念和确定哪些问题值得研究——这些任务在短期内可能还需要人类数学家来完成。目前的AI系统不是为此而设计的。
参考文献：
Klowden,T.&Tao,T.Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.26524(2026).
原文以‘The job description is changing’:mathematician Terence Tao on the rise of AI标题发表在2026年4月27日《自然》的新闻Q&A版块上
©nature
Doi：10.1038/d41586-026-01246-9
回到你自己的工作，你认为AI会带来怎样的影响？