数学家在 AI 时代如何继续前行：解决更难的问题、思考更大的图景

卡内基梅隆大学数学教授 Jeremy Avigad 撰文指出，AI 已能轻松生成过去足以发表的结果，但数学作为严谨推理文化的核心价值并未消失。他提出三条路径：借助 AI 求解更难的开放性问题、主动选择值得追求的真正有趣问题，以及回归对数学理解的本质追求。作者认为，强化学习驱动的模型虽具备超人的组合技巧，但尚不具备真正的创造力，数学共同体现在需要重新思考研究与人才培养的方向。