研究一个猜想，最怕花了很久去证明，后来才发现它本来就不成立。AI有一个很具体的用法：先帮人找能把猜想推翻的小例子。
Meta在10月2日公布的人机合作数学研究中，有一项就做了这件事。按官方介绍，Muse Spark在研究者提示下生成了一个三维反例：它通过了原先提出的判定条件，却不属于那个条件想识别的代数类别。研究者随后检查、修订了论证。
这个过程值得借到日常分析里。提出“只要出现A，就一定会有B”时，先请AI构造一个满足A、却没有B的情况，再逐条检查例子是否真符合条件。
找到一个成立的反例，足以修改原来的判断；找不到，却还不能算证明。让AI替自己的观点挑刺，往往比让它继续补理由，更能暴露漏掉的前提。