陶哲轩转发了《美国数学学会通报》特刊，介绍了AI对数学家工作方式的颠覆。特刊中的文章由菲尔兹奖得主Akshay Venkatesh、华裔数学家郑乐隽、计算机科学家Ernest Davis等知名学者撰写，探讨了AI给数学带来的改变。
郑乐隽表示，如果机器最终能做得比人类更好，她将乐意退出数学领域去弹钢琴。这引发了人们对AI在数学领域的影响的深思。
AI的数学能力不完全反映人类的认知过程，依赖于训练数据中的模式，而不是真正理解问题的本质。合成数学提供了一种全新的数学实践方式，让数学家专注于更深层次的概念和问题。
交互式证明系统与软件工程中的“规范驱动开发”可以降低数学家的认知负荷，促进数学家之间的合作。形式化证明技术可能改变数学证明的本质，颠覆数学家的工作方式。
数学界不应被科技公司主导的议程所绑架。纯粹的数学家享有研究自主和智力自由，这是一种脆弱而宝贵的遗产，可能会因机器的盲目使用而被扫除。
Kevin Buzzard概述了神经网络、计算机定理证明器和大型语言模型在数学中的应用。他认为，这些新兴技术可以帮助数学家突破认知障碍，探索更加复杂和新颖的数学领域。
另外三篇文章从不同角度探讨了这些新兴技术如何帮助数学家应对日益增长的复杂性，并开拓新的数学领域。
数学家如何看待AI？菲尔兹奖得主Akshay Venkatesh认为，机器可能大大增强数学解决问题的能力，但也会彻底改变数学的核心问题和价值观，使其难以被人类所认知。
郑乐隽认为，技术已经在改变人们研究数学的方式，可以利用这些技术使数学更加包容，而不是使数学家变得多余。技术可以使数学变得更加包容，只要数学家善用这些技术，而不是固步自封。
AI正在颠覆数学家的工作方式，让数学家们不得不重新思考自己的价值观和工作方式。随着技术的发展，数学领域将迎来更多的变革和挑战。
