31歲就獲得菲爾茲獎的陶哲軒、迷上了使用 AI輔助數學研究。最近，他接受了一次Dwarkesh Patel的訪談，針對AI在科學與數學領域的應用，陶哲軒提出了下麵幾個具有前瞻性的觀點：
* 曆史上科學研究的傳統範式是科學家先產生靈光一閃的“天才創意”或假設，然後收集少量數據進行驗證。而當下新的科學範式是先收集海量大數據，然後利用 AI 從中提取模式，再推導出以前不存在的規律和假設。
* AI 已經將提出科學假設和理論的成本降低到幾乎為零，現在的瓶頸不再是想不出理論，而是如何從 AI 每天生成的成千上萬個理論中，識別、驗證並評估出真正能推動學科發展的優質想法。
* 我們正處於一場認知革命之中，即意識到人類智能可能並非宇宙的中心，而是存在著多種截然不同、優缺點互補的智能形式。人類需要重新評估哪些任務需要人類智能，而哪些可以外包給 AI。
* 通過 Lean 等形式化證明語言，AI 生成的數學證明不再是抽象的邏輯流，而是可以被觀察和拆解研究的“實物” 。他預見未來可能會出現一種新的數學家，對 AI 生成的巨大、淩亂的證明，他們將嚐試刪除部分代碼來觀察其是否崩潰，從而反向推導出其中的核心數學洞察和關鍵引理。
* 人類數學家擅長從部分進展中累積經驗，通過持續的對話和適應性改進來攻克極其深刻的難題，而目前的 AI 仍缺乏這種基於階段性進展的“累積能力”。但AI能以極大的規模同時攻擊成百上千個問題，消除自有水平線下的所有障礙。
* 目前對解決最核心的數學難題，AI的加速作用尚不明顯。但AI極大地加速了論文中圖表生成、代碼編寫、排版和深度文獻搜索等輔助性任務，使得論文變得更豐富、更寬廣。
