現階段最理想的角色定位是將 AI 當作
「極具耐心的靈感陪練員」,而非全自動解題機。在日常學習或研究中,可以採取以下實用策略:
- 輔助構造反例:當你卡在某個猜想或定理時,與其讓它給出完整證明,不如要求模型在特定參數或極端條件下尋找反例,這往往能幫你省下數小時的摸索時間。
- 跨領域概念搭橋:AI 閱讀過海量跨學科文獻,非常適合詢問概念關聯,例如詢問「這個代數幾何結構是否在拓撲學或資訊理論中有類似的對應手法」。
- 協同撰寫形式化代碼:嘗試把自己手寫的草稿推導餵給模型,請它幫忙產出 Lean 或 Coq 的基礎語法骨架,能大幅降低學習互動式證明系統的門檻。
切記不要直接抄襲模型的最終答案,而是要榨取它在發散發想、檢驗邊界條件上的強大探索力。