OpenAI 宣称完成纳维-斯托克斯相关证明后，哈佛的数学家们在一个问题上出现分歧：一个正确的 AI 证明，是否还需要人类真正理解它。

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争论的焦点在于证明到底该干什么。按数学界的传统看法，一份证明要完成两件事：一是表明某个命题为真，二是教会其他数学家一套可以复用的方法。而 AI 给出的证明，往往只做到了第一件。

数学家看重证明，理由有两个——确定性和技巧。一份没人看得懂的 AI 证明，把确定性交到了他们手上，却把技巧留在了门外。

于是分歧就卡在这里：命题被证明为真，但证明过程无法转化为同行能学、能用的工具。对一部分人来说这已经足够，对另一部分人来说，这恰恰是证明最有价值的部分被抽走了。