数学界为何需要 AI 范式：直面内在对齐挑战
数学研究正在向人机协作转型，AI 不再只是辅助工具，而是催生了全新的发现范式。当前的核心痛点在于“内在对齐”，即传统数学认知与 AI 自动化推理之间存在鸿沟。具体表现在两个方面：一是利用形式化验证和自动定理证明，AI 能够突破人类极限，处理复杂的逻辑结构；二是借助模式识别，AI 能找出人类容易忽略的数学结构。对于 AI 开发者来说，理解数学的严密逻辑与 AI 概率输出之间的对齐机制至关重要。数学界需要主动建立兼容 AI 的知识表示体系，来应对研究自动化的趋势。