大数据文摘出品
陶哲轩（Terence Tao），最近在一个学术问答网站上，亲口讲述了自己如何用 ChatGPT 解出一道数学问题。
他在 MathOverflow 上发帖，原本只是想验证一组复杂的不等式。
他已经有了理论分析，却需要一组“具体数值”来验证推导是否成立。
过去，这类问题往往要靠程序员式的笨功夫——写 Python、调参数、跑模型。
但这一次，陶哲轩找了 ChatGPT。起初，AI 给出的代码并不完美。运行速度太慢，参数设置也不对。
陶哲轩没有放弃，而是一步步拆解问题，与 ChatGPT 对话，修正每一个逻辑环节。
当他重新构建问题背景后，ChatGPT 终于找到了合适的参数。
最后，他用同样由 ChatGPT 生成的一小段 Python 代码验证了结果。
“我没有遇到幻觉或无意义的回答，”陶哲轩写道，“整个过程顺畅得令人惊讶。”
AI，节省了他几个小时
陶哲轩说，这一过程为他节省了数小时。如果没有 AI，他得自己从零写脚本、测试、调 bug。那不仅要时间，更要极强的耐心。
“AI 能利用上下文，自动发现我请求中的数学错误，并在生成代码前修正。”他写道。
他甚至承认，如果没有 AI，他可能根本不会尝试这类“数值搜索”，而是退回到更抽象的理论推演。
换句话说，ChatGPT 让他做了一件自己原本不会做的事。那一刻，他不是在写代码，而是在与一个懂数学的助手对话。
一个能理解公式结构、能指出他思路漏洞、还能帮他“动手实验”的助手。
陶哲轩对 AI 并不盲目。他在总结中写道：自己对大语言模型总体持开放态度，但也怀疑它们能否推动真正的数学创新。
AI 擅长处理具体问题，却难以提出真正的新理论。但他也认为，这并非坏事。
在他看来，未来的数学研究将进入一个全新阶段“工业化数学”（industrial-scale mathematics）。
那是一个人机协作的时代。成百上千的研究者，配合 AI 工具，一起处理宏大的数学问题。
就像制造业流水线一样，AI 可以承担重复计算、验证与代码生成；人类负责抽象推理与方向判断。
他把这种变化比作“国际象棋的转折点”。AI 没有取代棋手，但彻底改变了他们的训练与思维方式。
如今，顶尖棋手离不开计算机分析，同样，未来的数学家也将离不开 AI 推理。
今年以来，Google 与 OpenAI 都在推进高级数学 AI 系统。这些系统并未公开发布，但已在多项竞赛中亮相。
两家公司都报告称，他们的通用推理模型（并非专门训练的数学系统）在 国际数学奥林匹克（IMO） 和
国际大学生程序设计竞赛（ICPC） 上拿下金牌。
这意味着，AI 已能与顶尖人类选手同台竞技。Meta、Anthropic 等公司也在开发自己的数学推理框架，希望让 AI 能够“像人类一样思考公式”。
陶哲轩在文章中暗示，AI 在数理科学中的潜力被严重低估。
他认为，AI 不一定要“发现新定理”，只要能让人类更快地验证假设、更稳地构建模型，就已经足够革命性。
以下是原文，由DeepSeek翻译：
我通过与 AI进行一场长时间的交流，成功地找到了一个数学问题的答案。
对话记录：https://chatgpt.com/share/68ded9b1-37dc-800e-b04c-97095c70eb29
MathOverflow原贴：https://mathoverflow.net/questions/501066/is-the-least-common-multiple-sequence-textlcm1-2-dots-n-a-subset-of-t/501125#501125
我此前已经做过理论分析，认为这个问题的答案应当是否定的。但要想构造出确凿的反例，还需要一些满足特定不等式的数值参数。起初，我希望让 AI 生成一段 Python 代码，用来搜索反例并由我自己运行与调整。结果发现，这样的搜索耗时极长，而且最初设定的参数范围几乎注定会失败。
于是我改变策略，改为与 AI 进行逐步推理的对话，让它用启发式计算的方法帮助我找出可行的参数范围。经过多轮推演，AI 最终给出了合适的参数。我随后独立进行了验证（确实使用了它生成的一段 29 行的 Python 程序，但代码结构简单、逻辑清晰，我可以直接看懂它在做什么，而且算出的数值也与此前的启发式预测相吻合）。
在这个过程中，AI 工具大大节省了我的时间，若完全靠自己完成同样的任务，恐怕得花上好几个小时编写和调试代码。AI 能根据上下文识别出我请求中的若干数学错误，并在生成代码前自动修正。事实上，如果没有 AI 协助，我大概率根本不会尝试这种数值搜索，而是会转而进行更抽象的渐近分析。
注：头图AI生成
作者长期关注 AI 产业与学术，欢迎对这些方向感兴趣的朋友添加微信 Q1yezi，共同交流行业动态与技术趋势！
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