「Math 2.0」是菲爾茲獎得主陶哲軒（Terence Tao）在 2026 年 10 月提出的一個全新概念，用以描述在人工智能（AI）大規模介入後，數學研究範式必須迎來的重大轉型。 [1, 2]
這項討論源於近期 AI 模型（如 OpenAI 的新技術）引發了大規模的數學定理證明浪潮。陶哲軒在社群平台 Mathstodon 發文，警告這種 AI 驅動的「證明收割（Proof Harvesting）」雖然能快速解開難題，卻可能對傳統數學社群帶來空洞化的危機。 [1, 2, 3, 4]
Math 1.0 vs. Math 2.0 的核心差異
| 維度 | Math 1.0（傳統數學） | Math 2.0（未來數學） |
|---|---|---|
| 核心驅動力 | 以「解出問題」為最高優先級。 | 去中心化純粹的解題角色，更注重數學發展的整體性。 |
| 社群與傳播 | 某個重大猜想被人類攻克後，會引發大量的研討會、講座，吸引年輕學者加入，進而將證明簡化並寫入教科書。 | AI 提示詞（Prompters）僅針對單一特定問題進行極限優化，跳過了社群消化與理解的過程。 |
| 知識的繁衍 | 解題過程充滿啟發性，會催生出新的數學工具、跨學科連結與後續的研究方向。 | 問題一旦被 AI「解完」便無法逆轉，甚至會因「已知答案」而污染、阻礙了人類探索其他能帶來新洞見的路徑。 |
陶哲軒對「Math 2.0」的具體倡議
- 提升闡釋與論述（Exposition）的地位： 不能只看「問題有沒有被解開」，必須更看重如何將複雜的 AI 證明轉化為人類可以理解、吸收的知識。 [1, 2]
- 強化社群建立（Community Building）： 數學是一項人類集體思維與審議的活動，必須保護並加強學者之間的連結、協作與實體交流，避免社群被孤立的 AI 產出給掏空。 [1, 2]
- 開闢全新研究方向： 數學家應該從繁重的「硬解證明」中抽身，利用 AI 作為強大的探索工具，去定義新的數學概念、開創前所未有的研究領域。[1]
正如他在個人部落格 What's new 所言，我們正處於一個共同規範和期望開始瓦解的新前沿，未來幾年將極其有趣，這將是歷史學家眼中全新數學時代的起點。 [1]