NYU教授Wilson：AI包揽解题后科研靠提问与洞察

2026年10月13日，AGI Hunt 报道，纽约大学（NYU）教授 Andrew G. Wilson 提出，科研成功很少取决于原始解题能力，更关键的是会提出好问题、在模糊性中导航、挑战共识、看到更大图景并给出可解释的洞见。Wilson 认为，随着 AI 包揽解题工作，数学研究可能变得更像其他研究领域，研究者之间的比拼将转向上述这些「超能力」。截至该报道，这一判断由 Wilson 个人提出，报道未提及配套论文、实验数据或相关机构的回应。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。