北京
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AI已经能生成数学证明，但有人提出一个尖锐的问题：这真的让数学进步了吗？
Ethan Mollick 在推文中反思了这件事。他的判断是，这些工具功能强大，却可能没有服务于一个根本目标——推进人类对数学的基本理解。证明被写出来了，理解本身却没有跟着往前走。
自动化替代了什么
他把这件事放进了一个更大的框架里看：技术被采用时，自动化往往只是接手了现有的流程。流程还是那个流程，只是执行的人从人换成了模型。产出看起来变多了，方向却没有变。
换句话说，效率的提升和知识的开拓是两件事。前者可以靠工具堆出来，后者不行。
目标该重新问一遍
Mollick 的落点不在工具本身，而在目标。当生成证明变得廉价，数学这个领域到底想要什么，就值得重新审视一次。
这个问题不只属于数学。任何被自动化接手的环节，都会遇到同一个追问：我们是在做更多同样的事，还是在做以前做不了的事。
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