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0在陶哲轩看来，科学本是一场结伴徒步的探险：你想去看某处瀑布，带着朋友们出发，途中会走岔路，会迷路，却往往因此发现更壮丽的风景，甚至望见一座现在还到达不了的、更远处的瀑布。抵达目标的过程本身，构成了发现的价值。而如今的 AI 就像一架直升机，把他直接空投到瀑布跟前——他看到了结果，却对"如何抵达"一无所知，也就错过了沿途所有的意外收获。
这正是这支由思想媒体 Big Think 出品的深度访谈里，最尖锐的一记提醒：当算法越来越擅长替人类得到答案时，技能长在了机器身上，人类的科学理解未必同步加深。菲尔兹奖得主、被誉为当今最伟大在世数学家的陶哲轩，结合他研究 AI 三年多的实际经验谈道：人类专注于"深度"，AI 擅长的是"广度"——它能在海量问题里撞见人迹罕至的解，也会制造出无人真正理解、也无力逐一验证的成果洪流。他由此发出追问：当我们在加快产生答案，却也在失去消化答案的能力，我们是否正在用错误的指标，优化整个科学系统？
陶哲轩的思考并不止于技术。他同样关心这场变革的另一面：若研究生最初上手、用来练功的题目全被 AI 代劳，下一代科学家的苗子又从何而来？这份清醒而略带忧虑的立场，让这场对话在众多"AI 万能"的喧嚣中，显得格外值得细品。
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