想象一张按国界划分的世界地图。需要多少种颜色来填充每个国家及海洋，才能确保任何相邻区域颜色不同？
答案是四种。事实上，无论地图多么复杂，四种颜色总是足够的。但证明这一点却引发了数学界的分歧。这个被称为“四色定理”的命题，是首个借助计算机完成证明的重大数学成果。1976年的证明将问题简化为几千种地图排列，然后由软件逐一验证。
当时许多数学家对此强烈反对。他们质疑，如果证明的核心藏匿于一个不可知的机器背后，这如何能被称为已被证明？或许正是这种阻力，使得计算机辅助证明在很长一段时间内仍属少数派的研究领域。
但情况可能正开始改变。正如在一篇报道“人工智能可能即将彻底改变我们进行数学研究的方式”中所指出的，最新一代的人工智能正在颠覆这一论点。其支持者反问：当我们能把证明的验证工作交给机器时，为何还要相信存在假设和捷径、会犯错的数学家们？
当然，并非所有人都赞同这一提议。而关于在数学中使用人工智能的激烈争论，正是社会面临的一个更宏大问题的缩影：究竟何时让机器接手才是恰当的？科技公司越来越多地承诺，AI智能体将通过承担从处理发票到预订假期等繁琐任务来消除枯燥劳动。然而，在一次尝试让AI智能体规划一整天的实验中，发现这些智能体尚不能完全胜任工作。
将信用卡或密码交给一个不透明的AI从而放弃控制权，会带来与面对四色定理证明时相同的不安感。只是现在，我们不再是为地图着色，而是在探索新领域时试图寻找其边界。地平线那端等待我们的，是我们能够依赖机器的证据，抑或仅仅是“此处有龙”的数字化版本？
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