是技能了！陶哲轩对 AI 生成的低质地数学本色冷落警示。
此次他一反常态，莫得来安利大模子，而是辩证注视：
AI 生成数学是把双刃剑。AI 大幅加多数学新想法，但也缩小平均想法质地。
夙昔几个月里，AI 在数学范围里可谓是搅拌风浪。先是IMO 夺金，后又接续破解多年Erd ő s 难题。
但道理的是，其中许多 AI 生成决策最终被证明是诞妄的，还有一些则与现存责罚决策访佛。
陶哲轩慎重到了这一时事。
于是就 AI 如何更好地作事数学，他冷落了我方的解法：
创造一种新的形势化话语，用于描绘数学计谋而非证明。
数学逾越取决于质地，而非数目
在传统假定中，数学逾越取决于新想法的数目，数目越多，数学就发展越快。
但陶哲轩以为，在 AI 时期这是诞妄的。
无人不晓，AI 生成数据止境庞大，想要获取宽裕多的想法相等容易。但唯有少部分新想法是灵验的，那些绝大多数晦气的想法反而会挥霍数学家更多的技能，禁绝确切的逾越。
是以当下应该修改为：数学逾越 = 优秀新想法的数目 * 想法库信噪比。
具体来说，优秀新想法是那些大概被考证、确切不错鼓吹数学发展的决策，想法库信噪比则是好想法在通盘想法库中的比例。
{jz:field.toptypename/}基于此公式，AI 对举座逾越的影响可能为正，也可能为负。它不错限制加多优质想法的总额，但多数诞休想法的引入也会缩小信噪比。
而最终后果取决于哪种影响占据优势。
那么，是否存在一种目标，不错保留正向作用，同期扼制负面影响呢？
陶哲轩的谜底是引入遴荐性摩擦，让 AI 生成平方想法比生成好想法更祸患。
好多编程话语的策画想路，便是让好写法变浅陋、坏写法变贫窭，从而联接法度员写出更范例安全的代码。
比如 Rust 为了饱读吹安全料理内存，会自然补助 Rust 总计权、借用机制，而悬空指针、空指针这类诞妄用法编译器会径直拦住，变得极难用。
但大模子在策画之初，不时对输入质地不加以分别，导致权贵加多 AI 垃圾产出。而上述编程话语的许多遴荐性摩擦也在 AI 编码中被徐徐消解。
是以要在数学范围加多这一终了，不错依靠的是 Lean 等形势化证明。因为形势化一个诞妄命题的证明要比形势化正确命题的证明慎重多。
不外现时的形势化框架仅能对竣工证明施加拘谨，一个 AI 新冷落的责罚决策还远远达不到竣工证明，仅仅将问题简化为一组应付的子问题计谋，缺少形势化证明精度。
是以陶哲轩以为，斗鱼体育现时需要配置一种用于描绘数学计谋而非数学证明的形势化或半形势化话语，为 AI 生成的数学想法提供宽裕的遴荐性摩擦，以最终鼓吹数学逾越。
五步辨认 AI 生成决策
不外这王人是后话了，至于现时应该如何尽可能地辨认 AI 数学谜底的正确与否，陶哲轩指路 Erd ő s 网站官方给出的一些率领宗旨。
领先，Erd ő s 官方建议使用者在自查时领先自问五个重要问题：
1、你是否确切交融这个 Erd ő s 问题？包括它为何被冷落，以及假定和论断各自的道理。
这条目用户需要仔细回来原始 Erd ő s 论文和页面说起的参考文件，从头梳理布景信息，而不是仅凭 AI 给出的版块。 因为 AI 有可能误导用户一直在责罚一个形势化诞妄的问题版块。
2、你是否对该问题进行了透澈的文件综述？
不错使用传统的数学文件器用，比如 Google Scholar、MathSciNet、zbMath 等，来查证该问题是否存在先前后果；也可使用 ChatGPT DeepResearch 或 Gemini DeepResearch 之类的 AI 深度检索器用辅助搜索。
若是用户自己并非数学范围行家，不错将冷落的责罚决策优先交给行家征求宗旨。
总之，不可仅凭借 AI 论断，就取代传统文件搜索。
3、你是否交融该解法的中枢想路？
若是你无法在不参考 AI 责罚决策的情况下，合交融释该证明的主要想路和重要神色，那么该责罚决策很有可能是 AI 幻觉。
4、你的解法与以往文件的相貌比拟如何？
重要在于，AI 可能找到的是已有但不广为东谈主知的证明，也可能是已有证明的变体或等价解释，这时就需要用户手动阐述其原创性和数学道理。
5、你能否将证明形势化？
若是 AI 生成本色大概形势化并由 Lean 等器用查考，那么后果的确切度会大幅度进步。
除此除外，还有一个相对浅陋的相貌，便是将该 AI 生成的证明提交给另一个 AI 器用，让它对质明的正确性进行评估。
在以上神色之后，就不错将责罚决策一并发布在 Erd ő s 官网，交由专科的社区成员进行评估。
其中需要恪守网站顺次，即明确标注 AI 协助创作，以及幸免过短或低质地的 AI 注释，更为详实的证明，最佳整理写成论文初稿，提交到预印本平台或期刊。
One More Thing
总的来说，陶哲轩的道理并非 AI 数学实足不可取，而是要合理看待 AI 对数学范围的影响。
尤其是关于数学专科学问储备不及的东谈主来说，更是要仔细辨认 AI 生成后果。不可全然抵赖，也不可盲目选藏。
比如关于陶哲轩我方来说，刚刚他还明确暗意，GPT-5.2 Thinking就在他的论文中发现了一些小诞妄。这便是 AI 好的一面。
但同期，对 AI 不好的一面也要注视看待。
参考连合：
[ 1 ] https://mathstodon.xyz/@tao/116117404945094458
[ 2 ] https://github.com/teorth/erdosproblems/wiki/I-think-I-managed-to-get-my-favorite-AI-tool-to-solve-an-open-Erdős-problem!--What-do-I-do-next?
[ 3 ] https://www.erdosproblems.com/forum/thread/783
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