陶哲轩在加州理工学院的演讲中，提出了一个引人深思的观点——AI虽然为我们打开了许多以往难以触及的问题大门，但仅仅把这种现象视为一项喜事是极为错误的。他明确指出：“一味盲目地优化解题能力，正在无形中伤害数学的长期健康。”值得注意的是，这位杰出的数学家并不是反对AI的应用，他在自己的研究中也积极使用AI工具。他所反对的是将“解题”视作数学创造价值的唯一途径。

陶哲轩对一个普遍存在的误解进行了澄清。他强调，数学家的工作远不止于解决单个未解问题，尽管这些难题往往被视为“灯塔”般的存在。这些灯塔并不是探索的终点，而只是引导我们深入探索更广阔数学世界的参照物。换句话说，在数学研究中，解题的历程——无论成功与否、是否取得部分进展，往往比最终的答案更加重要和富有价值。

根据这个逻辑，陶哲轩表达了他的忧虑：依赖自动化工具过快地抵达这些灯塔，可能会中断对那些“未被选择的路径”的探索，进而使周围的数学领域变得贫瘠。他使用了“sterilize”一词，形象地指出，如果一片土地被过度清理，便再也无法生长出新东西。以AI迅速解决一个难题看似提高了效率，却可能在无形中把本可以滋养更多分支理论的土壤提前翻耕干净。更加深刻的是他对“不可再生”这一概念的强调，说明解题的过程消耗了人类对问题周围结构的理解积累，而这种理解一旦失去，便无法再生。 rb88.vip

陶哲轩并没有呼吁完全放弃AI的使用，而是告诫我们，仅将解题能力视为优化的唯一标准是极具破坏性的。他提醒道，如果灯塔的意义在于指引探索，那么我们真正需要关注的，是AI是否能够帮助人们识别出更多的探索路径，而非简单地替我们一一拔掉这些灯塔。这场题为“Math 2.0”的演讲，所展现的并不是一条乐观的前进路线，而是一道值得深思的界限：工具越是强大，我们就越需要审慎考量如何利用它们。