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内容提要
OpenAI发布大量AI生成的数学证明，陶哲轩批评此举破坏数学研究生态：证明的稀缺性是后续合作与教学的基础，AI直接给出答案等于涸泽而渔。作者引申认为，AI在创造性思维发生前就交付结果，会消除人类深度实践与思考的过程，因此发现和思考阶段应尽量不用AI。
延伸解读
AI 直接给出证明，为何会破坏数学生态？
陶哲轩指出，传统数学中证明的稀缺性是构建体系和后续活动的基础：新联系、合作、后续问题以及吸引新人，都依赖于此。AI 一次性生成大量证明，虽然看似高效，却让问题被“解决”而无法回退，甚至仅知道解存在也会污染寻找替代路径的努力，从而失去揭示额外见解的机会。这种“涸泽而渔”的做法，可能削弱数学研究生态的长期活力。
从 Frans Hals 看“行远路”的价值
文章借 John Berger 对 Frans Hals 的分析，指出艺术品的“神秘化”常掩盖了创作背后的艰辛。Hals 晚年贫困，为济贫院作画以换取泥煤，笔触中可能蕴含怨恨而非感激。这种在困境中反复实践的过程，正是“行远路”。若用 AI 直接生成肖像，虽能得形似，却丢失了技巧与情绪的积累，而这些只能通过亲身经历获得。
AI 与过去工具的本质差异
文章强调，AI 与 AutoCAD、数码相机等工具不同：后者简化的是创造性思维完成后的实现步骤，而 AI 能在创造性思维发生前就交付最终结果。无论是数据分析、品牌故事还是公司战略，只要妥协，AI 都能给出看似不错的答案。但这会消除人类在发现、倾听和思考阶段的深度实践，而真正有价值的产出往往源于此。
复杂问题需要体谅与共情
文章指出，复杂问题往往涉及人，解决难点不在于准确和效率，而在于体谅和共情。我们需要了解人们需要什么、害怕什么，尝试过哪些有效或无效的方法，以及他们懂得的道理和真正会采取的行动之间的差异。这些关键信息只有在亲手实践的过程中才会浮现，因此即使在制作 PPT 时，发现和思考阶段也应尽量不使用 AI。
Q&A
陶哲轩为什么批评OpenAI发布大量AI生成的数学证明？
陶哲轩认为，传统数学研究中证明的稀缺性是构建体系和后续活动的基础，包括建立新联系、合作、分享后续问题、吸引其他数学家等。AI直接给出答案会破坏这些后续活动，是涸泽而渔。
AI在创造性思维发生前就交付结果会带来什么危害？
会消除人类深度实践与思考的过程。有价值的产出往往来自在问题中不断摸索，带着原本不会想到的想法琢磨出来，不可能通过直接走捷径到终点发生。
为什么作者建议在发现和思考阶段尽量不使用AI？
因为只有亲手去实践，关键信息才在过程中浮现。我们需要了解人们需要什么害怕什么，尝试过哪些有效或无效的方法，以及他们懂得的道理和真正会采取什么行动之间的差异。复杂问题往往涉及人，解决难点在于体谅和共情。
John Berger在《Ways of Seeing》中如何批判对艺术的神秘化？
Berger用Frans Hals的故事批判对艺术的神秘化。官方解读使用非人话的词汇，有意阻止普通人直接解读图像，把解释权垄断在精英手里。Berger认为从画中读出任何意味都是观者自己的事情。
Chris Rock关于旧约和新约的比喻是什么意思？
Chris Rock用旧约和新约比喻当前社会只有惩罚没有宽恕。旧约行不通，所以写了新约作为改良版。现在讨论议题容易黑白分明，互联网移动化后带给大家的不是怜悯心而是各种瓜，让人思维二极管化。
史泰龙关于爱和宽恕的故事给了我们什么启示？
史泰龙直到70岁才懂得真正毫无保留的爱，愿意为一个人纵身跃入火山的那种爱。他因焦虑患过暴食症，处理事情孔武有力伤害了重要的人。启示是我们都应该早一点打开新约，学会宽恕。
