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换句话说，没有最初的方向限定，这台AI根本没有能力从天文数字般的可能性空间里，盲目地找到那条唯一的通路。
而且，徐辰敏锐地注意到，源码日志里记录了中途大量的错误分支和重新演算的痕迹。这说明，尽管大语言模型降低了常规的幻觉率，但在处理复杂问题和触及人类知识边界的深水区时，AI依然会频繁失效，产生海量的逻辑噪音。
也就是说，看起来是「AI独立证明「，实际上更准确的描述应该是「AI辅助的人机协作证明「。AI做的，依然是那些「暴力计算「和「逻辑检验「的活儿，真正的创意和审美判断，还是得靠使用者的大脑。
由此可见，博士生们大概率还是安全的。哪怕AI真的进化到能自动化生成证明，它制造的海量「幻觉」也需要大量具备专业素养的博士生去进行提示丶排雷和清洗。
就拿徐辰目前的课题组来说，他交给手下人的波利尼亚克猜想推导，复杂度极高，现阶段根本无法完全喂给AI。顶多是让博士生们把大问题拆解成无数个小模块，再用AI去辅助计算。
退一万步讲，就算未来AI真的能完全自动化推导出结果，人类依然需要去理解它的步骤。脱离了人类理解的真理毫无意义，只有人类掌握的知识才是真正的知识。这个庞大的「逆向工程」和验算过程，同样离不开海量的人力。
不过，AI发展日新月异，一些人才转型的阵痛肯定还是会出现的。但徐辰目前仍然只是个数学家，这种宏大的命题，还是留给教育学家去操心吧。
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