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人工智能（AI）正在进入数学研究的核心环节：提出思路、生成证明、形式化验证，甚至尝试解决此前从未公开发表过的研究级问题。
然而，如果未来的 AI 能够持续完成相当一部分研究级数学任务，数学共同体真正需要面对的问题，可能并不是“AI 能不能证明定理”，而是：数学研究到底追求什么？一份由 AI 生成、形式上完全正确、却没有任何人能够理解的证明，算不算真正完成了数学工作？
日前，菲尔茨奖得主、华裔数学家、加州大学洛杉矶分校教授陶哲轩（Terence Tao）在一篇发表在预印本网站 arXiv 上的论文中探讨了这一问题。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2608.16753
这篇论文建立在陶哲轩于 2026 年国际数学家大会公开演讲的基础上，从数学基础危机、人工智能能力猜想和数学共同体的目标出发，重新审视了 AI 时代的问题求解流程。
陶哲轩没有试图预测 AI 最终能达到什么水平，而是提出了一个工作假设：假设 AI 在不久的将来能够以合理的成本、成功率和人类监督水平，完成相当一部分研究级数学任务，那么数学共同体应该如何调整自己的目标、评价体系和工作方式？
答案集中在一个被逐步展开的“问题-解决管道”（Problem-Solving Pipeline）中：问题求解并不是从“开放问题”直接通向“解答”的单一步骤，而是包含证明生成、证明验证、证明阐释、共同体接受和理论规范化等多个阶段。
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