從證明稀缺到過剩
數學頻道 Numberphile 最新一集訪問了陶哲軒（Terence Tao）。主持人開場提到 10 月初 OpenAI 釋出數百個證明。陶哲軒說，他這一整年都在講同一件事：
「我們正從證明稀缺的時代，轉向證明過剩的時代。」（00:00:17）
「現在我們找到了捷徑，找到能替我們找出證明的機器，我們被證明淹沒了，卻沒有得到過去那樣多的理解。」（00:00:48）他把這比喻成從糧食稀缺走到充斥合成食品：技術上可以吃，但不如以前令人滿足。
「我們正在見證數學浪漫時代的結束，英雄的時代。」（00:01:26）
（引文依 YouTube 自動字幕翻譯，已刪去口語贅詞。）
研究會改成團隊作戰
陶哲軒提到 Andrew Wiles 把自己關在閣樓七年這類故事，並說：
「我認為我們正走向一個工業時代，數學會變得更大規模，我們會像其他科學一樣以大團隊工作。」（00:02:13）
他坦言會失去一些東西，希望至少在教育裡保留傳統做法，「就像我們先教孩子手算，再給他們計算機」（00:02:40）。
他也用捕魚比喻：過去海裡的魚夠大家分，現在巨大的機器一次能「炸」掉數百個問題，適合指派給學生的好題目變少，有人甚至不願分享自己喜愛的問題。他的建議是：
「我們必須轉向更多合作型專案，由一群人一起處理數百個問題。」（00:08:38）
只求速度難以長久
陶哲軒說，他原本看到兩條路：採用新技術同時保有理解，或犧牲理解。他用汽車比喻：開始開車後，是否就不再運動？他覺得「我們被事件超車了」。
「現在就是原始的 AI，沒人理解任何東西，只管繼續加速。這是主流的時代精神。」（00:05:29）
「我認為這是不可持續的。」（00:05:37）
他補充，若用這些 AI 模擬真實天氣或電網，而我們並不理解，總有一天會造成真正的問題。
本文整理：我們的解讀是，這段訪談不是反對 AI，而是提醒「用得快」和「看得懂」要一起顧。
