問題 2 / 5
既然有電腦輔助工具 Lean 跑過驗證，為什麼學界還是對這些證明抱持保留態度？
AI 根據文章內容回答
語意偏差與命題失真是形式化驗證中最容易被忽略的隱形盲點。Lean 是一個極度嚴謹的邏輯檢查器，但它的職責在於確保「推導規則無誤」，而非「理解題目本意」。這導致了幾個關鍵隱憂：
- 答非所問的風險：模型在將自然語言的數學難題翻譯成 Lean 代碼時，可能會悄悄弱化條件，或是把世紀猜想轉化為已被證明的平庸特例（Trivial case）。Lean 能確認該程式碼完全成立，卻無法判斷它是否真的解決了原題。
- 隱藏公理與循環論證：如果推導過程中無意間引入了過強的假設，驗證系統同樣會亮起綠燈，但這在嚴謹的數學證明中屬於無效推論。
- 代碼覆蓋率有限：目前完成形式化的比例仍偏低，大部分論文中的宏觀論證架構，依然依賴傳統自然語言，必須由人類專家逐字審閱。